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A.I.lab(エー・アイ・ラボ)- 人間の、人間による、人間のための人工知能メディア

人工知能の考察、ディープラーニング、機械学習、各種アルゴリズムなど。

スタートアップのための人工知能で革新する5つの成功要因

Artificial Intelligence

あなたなら人工知能で何を実現したいですか?面倒なタスクや繰り返し行われる物事を自動化して、もっと便利に毎日を過ごしたいと思っている人々は少なくないはずです。

人工知能は果たして万能なのか?個人または中小企業が人工知能を利用してイノベーションを起こすことができるのか?つかめそうでつかみきれない人工知能という分野について、今日は実現を左右する5つのキーファクター(成功要因)を整理して理解して行きたいと思います。

人工知能を考える人
人工知能の活用の障壁と成功要因とは?

1: 資金

人工知能の分野に参入するベンチャーやスタートアップはこぞって大型の資金調達を行っています。2015年の「メタップスが43億円の資金調達」という話題から最近では「人工知能の農業ベンチャーが7億円の資金調達」など大型の資金調達が続きます。人工知能という分野の注目度が上がっているという背景もあると思いますが、実に多くの環境整備が必要になりうる人工知能分野では、大きな資金が必要になることも少なくありません。

2: ハードウェア

現在の人工知能ソフトウェアの性能を最大限活用するためにはそれ相応のサーバー環境などが必要になります。これは、ディープラーニングをはじめとする人工知能の技法において、膨大なデータ量を扱うために強力なマシンパワーが必要になるからです。

ウェブサイトを公開するといったものとは違い、処理速度の早さやストレージが必要になるため、そうした環境を安価で提供するサービスがでてくると、一層人工知能の分野が加速するであろうということは過言ではないと思います。

3: アルゴリズム

高性能なハードウェアが安価に提供されるのが先か、低性能でも機能するプログラムや計算技法が開発されるのが先か、卵が先かにわとりが先かの議論になりますが、高性能なアルゴリズムを開発できれば、人類の進化に大きな貢献をすることは間違いありません。現在注目されているディープラーニングですが、もっと精度の高い技法が編み出されれば、根本からデータの扱い方が変わるかもしれません。良いアルゴリズムを発明することは容易ではありませんが、根本から疑い続けることが人間の脳の模倣の近道になるのかもしれません。

4: データ

昨今注目されているビジネス分野のひとつとしてDMP(データ・マネジメント・プラットフォーム)が挙げられます。これは企業内のデータを一元管理するための箱のようなもので、業者によってはそれらのデータをAPI化して商品化するところもあります。人工知能の基本原理は人間の脳です。人間も様々な経験を積み重ねることで賢くなります。「考える」プロセスを提供するアルゴリズムと、回答の精度を上げるための「経験」にあたるデータはいつもセットで考えなければなりません。最初に目立ってくるのは、協力な技術力を持っているプレイヤーか、膨大な事実に基づくデータを持っているプレイヤーになるというのは必然的なのかもしれません。

5: 設計

シンギュラリティ(技術的特異点)が恐れられるように、人工知能を使うのはしばらくの間、人間であることは間違いありません。つまり、人間にとって使いやすい人工知能の活用というのが必要になるということです。場合によっては、技術的には人間を超えたとしても、能力を抑えるアルゴリズムが必要になるということも考えられます。あくまでも「人間知能を活かすための人工知能」であることが必要という考え方です。

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人工知能で革新する未来とは

これらがなくては革新できないという訳ではありません。人工知能という分野はまだまだ未熟であり、柔軟です。

人工知能を紐解くブレークスルーが生まれ、より一般的になることで、楽しく、便利になる未来を期待してやみません。