人類のための人工知能AI、導入を成功させる秘訣とは（AI Infinity）

現在、第三次AIブームの真っただ中である。2012年ごろから登場したディープラーニングによってAI技術は急激に進歩し、今ではAI搭載ロボット、AI搭載物流システム、AI搭載のスマート家電、AIスピーカーなど、「AI搭載」という謳い文句をあらゆるシーンで目にするようになった。

ロボットやコンピューターが人の代わりに分析、判断を行い仕事をしてくれるとあり、業務の効率化や人手不足解消の救世主として、導入の検討を始めた企業も少なくないはず。一方で、AIを正確に捉えている人が少ないというのも現状であり、「ターミネーターのイメージ」「人間がやられてしまうのでは」という意見も多くあるという。

また、AIを導入したものの「高い投資なのに全然使えない」という企業が多いというのはどういうことなのか。

“AIは使えない”と諦めているのが日本の現状

AIを中核としたさまざまなITソリューションを提供するAI Infinity（東京都港区）の代表取締役社長・春芽健生氏によると、「AIはイメージが先行してしまい、実際何なのかよくわからない人が多い。AIが勝手に判断して人が関与できなくなったり、また人間が淘汰されてしまうのではと考えAIを怖がってしまうことがあるが、AIを暴走させてはいけない。AIは人に寄り添って手伝ってくれる、判断材料を渡してくれる１つの選択肢として捉えることが大事」という。

また、AIを導入したのにあまり使えないという結果を招いてしまうのは、AIを使う目的やゴールがはっきりしないまま導入を進めてしまい、さらに大量のデータをAIに投入する際にデータの精査をせずに投入し、ひどい結果が出てしまったり、思ったような結論が出ずに“使えない”という事態になっているのが日本の現状だと春芽社長は言う。

総合的に提案するAIer（AI Integrator）の重要性

AI Infinityでは、AIをどういう目的で使用しどんなことをやりたいのか？というニーズの顕在化から突き詰めたコンサルを行い、それに合わせたソリューション・サービスを提供し、PoCを行っている。

AIを活用しビジネスの成功を射止めるには、単体の最新ソリューションでは足りず、IoT、セキュリティ、ビッグデータ、モバイルが絡み合うソリューションの融合化が重要と考え、さまざまなサービスを提供している。まさにAIを総合的に提案する“AIer（AI Integrator）”だ。

「過去データの解析をし、それをもとに経営層が判断を行いたい」という目的の場合には、AIではなくビッグデータ解析で十分とガイドすることもあるという。

「AIに大量のデータを読み込ませることでその特徴を捉えて分析し、新しいものを生み出すのがAIの世界。だから未来予測をしたいというリクエストになった時が境界線、そこにAIの活路がある」と春芽社長。

30以上にも及ぶ各ソリューション・サービスは、「画像解析だけ」「音声認識のみ必要」などの個別の導入から、総合的な提供まで可能となっている。

▲AI Infinityが提供する各ソリューション・サービス

大量データで賢くなるAI

AIを使用する目的を持ったなら、次に必要になってくるのがAIに投入するデータ。データの特徴を導き出し、結論を出していくAIは、たくさんのデータを学ばせることでどんどん賢くなるため大量のデータが必要となってくる。

少量しかデータの保有がない場合でも、その企業に従属する特殊な情報以外なら、同社の「AIテキストデータ拡張ソリューション」を使用して、データを拡張させることも可能だ。

AI導入における成功の80％を担う鍵

そして最も重要なのは、それらのデータの精査。AIを導入するにあたって、成功の80％はデータの精査にかかっていると春芽社長は断言する。

例えば、医学博士が書いた論文と、素人が書いた作文を、過去データがなく学習していない状態のAIに取り込んだ場合、導き出される結論はどうなるか。その結果をもとに薬が製造されたらと考えると、取り込むデータの精査がいかに重要かがわかる。

このデータの精査「AIバリデーション」をきっちり行うために、同社では各分野のスペシャリストであるパートナー企業と組んでソリューションを展開しており、テキスト、画像、音声といったデータを総合的に精査できるのは日本では同社以外にないという。

▲B1に特化した米国のグローバル企業・Tableauや、音のスペシャリストであるオンキョーなどと組んでバリデーションのソリューションを展開

ビッグデータをセキュアな環境で

また顧客の大事なデータを、セキュアな環境で預かることも重要な要素だ。ビッグデータやセキュリティとも連携した形でソリューションを展開するのは、これもまた日本では同社以外にないという。

こうして精査されたデータがAIに取り込まれ、定義付け、アルゴリズムの生成、データの特徴を捉えるモデリング、ラーニング、結果の評価、実装、推論と、何回もこのサイクルを回し、精度の高いAIが誕生する。

製造業においては、部品の外観検査や基盤検査、異物混入判定など、AIの活躍により人手不足の解消、コスト低減、経験や勘に頼らない作業など、多くのメリットが挙げられている。

▲画像を識別して合否判定を行うなど、製造業で使用されている一例

重要なのは目的とデータの精査

業務の効率化や人手不足の解消などを夢見て導入したはずが、具体的な目的やゴールを持たずにAI導入を進めたり、精査をしていないデータをどんどん取り込むことによって、思いもよらない残念な結果を招くAI。

これらは人が行うことであり、また、AIを暴走させないことも人の大事な役目だ。

「“人工知能が人類を超える時”と言われているシンギュラリティ（技術的特異点）は、人類にとって理想的な形で迎える必要がある」と春芽社長は言う。

▲AI Infinityの代表取締役社長・春芽健生氏

参考：AI Infinity
問い合わせ：info@aii.cloud

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