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AIの健全な産業応用を考える

人工知能ブーム再燃の真実(その7)

2015年4月2日(木)

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 この連載はもともとビッグデータ分析の科学ということでちょうど1年前にスタートしました。多忙なITベンチャー経営の傍ら1年間、1度も欠かさずに書けたことに我ながら驚くとともに、ご協力いただいた方々、お取引先やメタデータ社の役員、社員には深く感謝しております。

 今回は「なぜ人工知能の話題が最近は多いの?」という疑問にシンプルな回答を書いてみたいと思います。

企業のニーズ:「データそのものはいくらでもあるし、収集や、ある程度の整備のめどは立った。でも最終的に経営改善、業績改善につながる分析結果を導き出すのに、生のビッグデータに人間がいきなり徒手空拳で(手作業で)臨んでも新たな知見など出てこない。そこで、コンピュータらしい力技を発揮して、従来は解析困難だったタイプのデータを、人間が見て何か発見したり仮説検証(定性的・定量的)したりするのを支援してほしい。」

 ビッグデータのブームが一段落したらやはり、人間技では対応できない解析、分析がネックになった。だから、強力な「弱いAI」が必要になった。そのため、人工知能への潜在的な期待が高まり、それに応えるソリューションも出てきたことで(たとえばVoC分析のこれ)、必然的にさまざまなメディアでも取り上げられるようになった、と考えていいのではないでしょうか。

 「従来は解析困難だったタイプのデータ」としては、非数値系のデータ、例えば不定形のテキスト(自然言語)のデータとか静止画像、動画像、音声信号の生データがあります。

 画像は、撮影・編集日時などの5W1H情報や映っている内容についてキーワード入力されたメタデータの類ではなく、画像そのもののことです。これらを扱うには、文章の構文解析、それを超えた意味解析や文脈解析、「常識」知識に照らした推論などが必要になったり、画像の膨大なピクセル情報から映っている人物や事物、背景映像が何であるか、いわばどんな意味内容を含んだ映像であるかを画像認識したりしなければなりません。両方とも、広い意味の「パターン認識」ととらえることができます。

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「AIの健全な産業応用を考える」の著者

野村 直之

野村 直之(のむら・なおゆき)

メタデータ株式会社社長

NEC、MIT人工知能研究所、ジャストシステム等を経てメタデータを創業。ビッグデータ分析、ソーシャル活用、機微情報の匿名化ソリューションなどを提供中

※このプロフィールは、著者が日経ビジネスオンラインに記事を最後に執筆した時点のものです。

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