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データの精度向上の鍵を握るのは、「業界の知見」 データサイエンティストが考えるAI導入のヒント

手元にあるデータ。これらはAIの導入に活用できるのか? はたまた、どのようなデータを扱えばいいのか? 統計家でデータサイエンティストである山本覚氏に、データ活用の側面から、AIをスムーズに導入するためのヒントを聞いた。

今導入すべきは、「地味だけど役に立つAI」

—データを前に、AI導入の着手ポイントがわからずにいる企業や事業担当者がまず、押さえておきたいことはどのようなことでしょうか?

山本覚氏 今、世の中には大きく分けて2つのAIがあると思っています。学術的な分類法ではなく、私が感じているものなのですが、1つは、「PR目的のためのAI」。もう1つが、「地味だけど役に立つAI」です。その違いを前提として認識しておくことは必要だと思います。

—どのような違いがあるのですか?

山本氏 PR目的のAIは、たとえばチャットボットです。インターフェイスが工夫されていて、知能があるかのように話をしてくれるので、一見AIっぽく見えますよね。しかし実は、そんなに学習が進んでいないんですね。一方で、地味だけど役に立つAIは、ある与えられた数字群の中から、何かを予測するだけのものではあるのですが、こちらの方がビジネスへの導入もしやすければ、実益になりやすいですね。

—具体的に、どういうシーンで導入がしやすいのでしょうか?

山本氏 たとえば、ケーキ屋さんの需要予測をする時の例です。12月はクリスマスがあるからケーキが売れるということは、単純に予測できます。しかし、ケーキの売り上げに寄与しそうな要素はほかにもたくさんあります。人の手でそれらを分析するのは困難ですが、AIや機械学習にとりあえずデータを組み込んでおくと、単純予測より精度が高い予測をすることが可能になります。こういった地味だけど本当に役に立つAIを、当たり前のように使っていくべきなのだと思います。AIを使う真の意味は、PRではなく、社内の効率化です。そう考えると、「AIがないと猛烈に困る!」という状況で、まるでExcelを使うかのように、AIを使う。それが、次に必要なAIのレイヤーだと思っています。AIパッケージの基礎開発を行わなくても、今は世の中にたくさんAIの技術があります。それらを組み合わせて使うことも、AI導入を進めていくために必要な視点かもしれません。

 

ヒント(1)行動の属性の数値化に、妥協は禁物

—AIの導入をスムーズに進めるための、段取りというのはあるのでしょうか?

山本氏 一番重要なのが、データの準備です。AIのデータサイエンティストは、「マエショリスト」と呼ばれているほどデータの前処理は非常に大事なものです。そこにパワーも時間も費用もかけるべきだと思っています。

—データの準備といわれると、とてつもなく大変なことのように感じます。

山本氏 そうですね。でも、あまり意味のないデータに、最高レベルの分析をするよりは、誰がやってもそれなりの結果を出すデータをまずは用意することが重要なのは明白です。データの精度を上げるために、たとえば人の嗜好性が分かれるような単語がどこに出てくるのかなど、前処理を頑張ったりします。

—具体的にはどういうことですか?

山本氏 たとえば、ある商品をお客様が買うか買わないかを判断したい場合、過去にその商品のサイトを見たことがあるか、その商品以外にどんな情報を見ているのかを参考にします。そのときに、「過去にサイトに来たことがある=1」、「関連する商品を見たことがない=0」というように、すべての行動を「1、0」という数値に置き換え、「ある条件の人は買いました」、「ある条件の人は買っていません」という解を与えていきます。あとはAIが勝手に計算し、学習してくれます。もう少し高度化してくると、あるメールがスパムかどうかの判断も可能です。スパムメールによく出てくる単語を抜き出し、「その単語が入っている=1」、「入ってない=0」、その単語が何回入っているかによって、スパムメールかそうではないかを判断するという構造です。

一見複雑そうに見えることも、最後には行動の属性を数値データ化することができます。ここは各企業のAIエンジニアの腕が問われる、一番力をかけるべきところなんですね。そうやって数値化されたデータさえあれば、既に世の中にあるAIを活用することができるようになるということを、知っているといいですね。

—世にあるAIを活用できるとなると、少し手軽に導入を進められそうな気がしますね。

山本氏 そうですね。いきなり最新AIの研究開発をやろうとしても、うまくいかないケースが多いので。最先端のAIを研究することは、文明を進めるためには必要ですが、それは一企業が担うことではありません。最先端ではないけれど、役に立つAIは多々あります。まずはそこから導入をしてみるのがいいのではないでしょうか。それが結果として、AIの需要を高め、AI産業のボトムアップにつながると考えています。

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掲載号

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本特集は、「いま」「ビジネス活用」「課題解決」をキーワードに、ビジネスにAIを導入するための考え方と方法を紹介します。
さらに、Webビジネスと親和性が高いと言われるチャットボット、今後ビジネス活用が期待される音声AIについて、
課題解決という点から事例を添えながら具体的に解説します。
最先端のAIを理解しながらも、ビジネスに活かすための知識を得る。本特集を通じて、AIについてもう一歩先の理解をしてみませんか?

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●未来ではない”いま”のAI 
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■AIを導入すればなんでもできるようになると思っている
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10月号特集内のP058におきまして、AI Startup Studio by LedgeのURLを誤って記載しておりました。以下に訂正するとともに、読者のみなさまならびに関係者のみなさまに深くお詫び申し上げます。

AI Startup Studio by Ledge
https://www.ai-startupstudio.ai/

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