2018.10.05今日のビジネスニュースの見出しを見てみましょう。ビジネスにおいて人工知能1、や機械学習技術の活用したという記事を目にするはずです。誰もがAIの必要性を聞かされていますが、「なぜAIが必要か」という疑問の答えを知る人も少なければ、「どのようにして運用するべきか」を知っている人はもっと少ないのが現状です。実際、AIというのは非常に複雑なものです。AIシステムの運用は、私たちが考えるよりも非常に困難なものです。AIと機械学習は、いまの時代でも依然として一般的なものではありません。その理由は中核的なアルゴリズム周りの堅牢なソフトウェアインフラが不足している、あるいはアルゴリズムを簡単に扱うインターフェイスが存在していないからです。クラウドコンピューティングでも同様です。AIは、まだまだ使いづらいと主張する人もいますが、近年ようやく使いやすいクラウドサービスを提供するプロバイダーが現れてきています。以下の企業がAIプラットフォームを提供しています。GoogleAmazonIBMMicrosoftBaiduこの記事では、ビジネスにAIを活用する前に知っておくべきことをいくつか紹介したいと思います。専門家を雇うどんなデータが必要かを知るノイズとバイアスを理解するデータのノイズデータのバイアスAI技術を導入する前に知っておくべきことまとめ専門家を雇う正しい専門知識を持った人を雇う事は大前提です。複雑なアルゴリズムを扱うのですから当然です。従業員にデータに精通した人がおらず、かつビジネスにAIを取り組みたいのならば、専門家を雇うべきです。AIを使用するにあたって使いやすいツールが続々と登場する一方で、基本的なデータの問題を解決するには訓練された専門家が必要となります。データに精通した者をフルタイムで雇うことが出来ない、もしくはそれに見合った仕事がないと感じる場合もあるでしょう。いった時は通常のコンサルタントを雇うのも手です。全てのコンサルタント同様に、あまりにも優秀すぎるように見える人は避けたほうが良いように思います。彼らからの成果は、これまでの常識に捉われない解決策であり、基準を満たさないかもしれません。いった場合は、このギャップを埋めるような新しく増えてきたデータ・サイエンスに特化したコンサルト企業を探すこともひとつの手段です。彼らはAIの複雑性をよく理解しており、案件に見合った解決策を提案してくれるはずです。どんなデータが必要かを知るビジネスにおいては可能な限り全てのデータを集める傾向があります。収集したデータには間違い(不完全さ)が生じている可能性があります。データを詰め込むのではなく、インプットデータとアウトプットデータを明確にすることが大切です。要するに、AIに何を答えて欲しいのか、その為にはどんなデータに価値があるのか、ということです。いかなる案件に対しても、その案件の持つ特殊性を理解することから始めるべきです。世の中には、同じ案件は存在しませんし、その案件に潜むリスクも当然異なります。これらのリスクをもとに、リスクを最小化するようなモデルを模索します。モデル概要から、どういったデータが収集されるべきかを決めます。ノイズとバイアスを理解するデータは決して完璧ではありません。完璧なデータは存在しないわけです。どんなデータセットであろうと、ノイズやバイアスが入り込んでいるものです。このことは、AIの概要を知るというよりも技術的な話ではありますが、ビジネスモデルにアルゴリズムを取り入れるのならば知っておかなければならないことです。データのノイズデータのノイズというのは、コントロールする事も知ることもできない、データに潜むエラーや不正確性です。ノイズのせいで完璧な予測精度が出ないことがあります。正しいアルゴリズムを選び、ノイズに対して事前処理することは、アウトプットデータの精度に大きな影響を与えます。データは生まれ持ってノイズを持っているといっても過言ではありません。気温といった簡単なデータでさえもノイズが入ることがあるわけです。これに対応するためには、時間を掛けてデータ処理を行うシステムに何が含まれているのか、またどういったデータが結果に影響を与えるのか見極める必要があります。データのバイアスデータのバイアスとは、埋め合わせが効くデータの中に潜む不正確性です。バイアスがよく紛れ込むのはデータ収集プロセス内においてです。早期のバイアスとなるような潜在的ソースを特定し、修正することがポイントになります。誰も失敗なんて公表したくありませんよね。失敗した結果を公表しないことを「出版バイアス2」と言います(データサイエンスの世界においては付き物の問題です)。ネガティブな結果が出たデータもポジティブな結果と同じくらい重要です。この問題には、ランダム化合物3を選択し、ネガティブな結果も含んだものとして推定します。データは間違ったものでありますが、正しい間違いなのであって、アルゴリズム学習においては必要なことなのです。AI技術を導入する前に知っておくべきことAI技術導入の前に、いくつかの事を心にとどめておくべきことがあります。何にでも使える解決策に注意することビジネスモデルは非常に複雑でそれぞれ個性があるものです。似たようなビジネスが他社でうまくいったとしても、それはあなたのビジネスでは使えないことが多いです。ピッタリの解決策を模索していくべきです。まとめ結局のところ、考えるべきは以下の質問です。あなたは人工知能を使って何をしようとしていますか?それを支えるデータはどんなもので、得ることができますか?ビジネスでAIの活躍の場を探すのも良いですが、やりたいことをやるための適切なデータがあるかどうかが大切です。いうデータを集めればよいか把握していることも重要です。上記の質問は、ビジネスにAIを組み込みたいと考えている経営者が答えられなくてはいけない質問です。ビジネスはアイデアをパクることから始めると成功しやすい。海外のAIスタートアップ事例まとめ【随時更新中】こんにちは、荒井(@yutakarai)です。当ブログでは、僕が個人的に気になった海外スタートアップも時々紹介しています。自社事業にAIを活用しようとする前にこれだけは押さえておいてください。【無料ダウンロード】成功するAIプロジェクトに共通する3つの最重要ポイント事業でAIを活用する企業様が多くなってきました。弊社でも主に製造業・医療業を中心にAIシステムの開発や導入支援をおこなってきました。その中で見えてきた、成功するAIプロジェクトに共通する最重要ポイントをまとめたPDFファイルを無料で配布しています。AI導入プロジェクトをスタートする際には是非ご参考にいただけたらと思います。こちらのページからダウンロードしてください。コピーロカラボをフォローする株式会社ロカラボこんな記事も読まれてますAI・機械学習・ディープラーニングGoogleの深層学習ライブラリ「deeplearn.js」を始めよう(翻訳)本記事は、deeplearn.jsのサイトのトップページを翻訳(適宜意訳)したものです。誤り等あればご指摘いただけたら幸いです。GCPこんにちは、荒井(@yutakarai)です。考えたとき、僕たちのほとんどはイチから開発しようとしがちです。SmartPlate海外のスタートアップの事例を通して、新しいビジネスアイデアのきっかけや、ビジネスのヒントを得ようという主旨で、毎回気になった海外スタートアップを紹介しています。今回紹介するのは、AIビジネスの事例で、「SmartPlate」というサービス...AI・機械学習・ディープラーニングシンギュラリティは来る?来ない?、、ちょっと冷静になりましょうこんにちは、荒井(@yutakarai)です。「シンギュラリティ」を検索すると様々なページがヒットします。Cashbot.aiこんにちは、荒井(@yutakarai)です。海外のスタートアップの事例を通して、新しいビジネスアイデアのきっかけや、ビジネスのヒントを得ようという主旨で、毎回気になった海外スタートアップを紹介しています。新型コロナウィルス(COVID-19:以降「コロナ」と記述)の影響が世界中に広がるにつれ、それは僕たち人類に革新を促し、働き方や生き方を変えることを余儀なくさせています。ポジティブな面を考えてみると、コロナ後(以降「アフターコロナ」と記述...なぜオフショア開発は失敗するのか。株式会社ロカラボ.メニューサービス紹介ブログ会社概要ビジネスパートナー募集お問い合わせホーム検索トップサイドバ。