リスト一挙公開。「さっさとやるべき」AI領域

コメント

注目のコメント

• 矢野 和男

  (株)ハピネスプラネット 代表取締役CEO (株)日立製作所 フェロー

  ・2016年08月18日

  なぜ企業が深層学習に本気にならないか。儲かる見込みがないからです。不思議ではありません。
  　今まで深層学習(DL)で儲かったとという話を聞いたことがありますか。もう実績が出来てきてもよいのに一向に聞こえない。それには、ディープラーニングという要素技術があっても、お金にはつながらないからです。DLを魔法の技術のようにメディアは報道していますが、そんなはずはありません。画像認識の性能向上や囲碁が強いことは、直接はお金になりません。
  　我々はもっと別の枠組みでＡＩを捉えています。ＡＩは企業毎の経営課題を解決しなければお金になりません。そのための枠組みが必要です。DLがあっても、そのようにはなりません。DLを魔法のように扱うのはそろそろ止めにすべきです。
  「ディープラーニングは自前で書くコードが基本的に短いので、最近までは参入障壁のかなり低い分野だったんです。うちの研究室を見ていても、学生が1年やればそれなりに扱えるものですし、なぜ日本の企業が手を付けなかったのか不思議です。」
• 太田 直樹

  New Stories代表 Code for Japan理事

  ・2016年08月18日

  ①グローバルユーザー企業（例：自動車OEM）、②ローカルユーザー企業（例：病院、農業法人）、③ベンダー企業くらいに、ざっくり分けた方が示唆が得やすいように思います。最近はベンダーとユーザーの境界もあいまいですが。
  
  お二人の問題意識は、③のスタートアップあたりなんでしょうか。それとも技術を抱えて事業化が遅い既存ベンダーですか。
  
  ①は「日本が〜」という意味が、あまりないですね。③の一部もそうだと思います。
  
  私がいま見ているのは②ですが、ここは技術を実装する最大の動機は、人手不足です。AIの活用がそれと直結する度合いが高いところは、進みも早いように思います。何しろ切実な課題なので。
  
  「さっさとやる」は大賛成です。「一昨日（3年前でしたっけ？）来い」ではなく、ぜひお力をお借しください。
• 三浦 孝文

  オイシックス・ラ・大地株式会社 経営企画本部 経営企画部

  ・2016年08月18日

  すごくタイムリーな話ですが、本日の弊社の技術インターンの講義&実習は機械学習・自然言語処理。
  
  参加学生の3割くらいが学んだことがあるらしく、この割合は昨年より上がってます。
  
  ちなみに昨年の講義資料も公開されています↓
  http://techlife.cookpad.com/entry/2015/09/08/113442
  ※今年のも終了後に公開予定です