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AIはコモデティ化する:目的に適うデータ収穫のユースケースがカギ

8/14(月) 7:10配信

DIGIDAY[日本版]

PwCあらた有限責任監査法人は7月20日「ビッグデータを活用した新たな経済指標」(経済産業省「IoT推進のための新産業モデル創出基盤整備事業」)のセミナーを開催した。国立研究開発法人 産業技術総合研究所 人工知能研究センター首席研究員の本村 陽一氏はビジネス、社会におけるAI開発の可能性に関して以下のように主張した。

・AI自体は誰もがアクセスできる「ライブラリ」という形でコモデティ化する。必要なデータを選定し、それが得られるユースケースを提供する戦略が重要になっている

・パッシブな相関関係の推定から、介入実験により因果関係の推定へと拡大するべきだ

・製品をバックエンドから消費者に渡すというモノ中心の社会から、バリューチェーンが循環する社会へと移るべき

本村氏は「インターネットの利用が進んだことでビッグデータが日々流通する状況が生まれた。機械学習の発展の大きな要因でもある。人工知能が使われるフィールドとしてビジネスや社会が考えられる。今後のIoTの時代にはセンサーデータの拡大によりデータそのものの裏にある構造を導き出すことが重要だ」と語った。

AIが成果を出せる領域の背後には必ずデータがあるという。「全員がスマートフォンを持ってインターネットにつながることで、社会システムと情報システムがほぼ融合している。データを通じて社会がどういう形をしているかを知られるようになった」。

AI自体はコモデティ化し誰もがそれを使えるようになるという。「クラウドに上がったことで誰もが利用できる。個々のモジュールが組み合わせることでアプリケーションをつくることに焦点が当てられている。『AIの民主化』と呼ばれている」。

「(グローバルの)AI関連企業は連携を模索している。戦略としてはAI自体はコモデティ化しており、ユースケースが鍵になっている。データが手元に集まってくるような仕組みをつくる。GoogleをみてもAmazonもみてもそうだ。サービスを通じて指数関数的にデータが増える」。

何を予測したいか(目的変数)を起点に集めたいデータを決め、それが手に入るようなユースケースを人々の便宜に適う形で提供することが重要だということ。端的な例はAmazon EchoやGoogle Homeだろう。

ここまで見据えた経営をしないとAIのもたらす利点を享受できない、と本村氏は指摘する。「線形モデルに対して非線形モデルを適用して確率を上げている。ビッグデータにより正規分布していないことが明らかになることがある。もともとの理論が仮定していた正規性が否定されて、もっと複雑な相互作用や不確実性が見えてくる」。

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