世界と同じ土俵に立てない? 1年遅れの日本のAI開発 パワーゲームと化したAI開発で日本の勝機はどこにあるのか
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「AIを学習させるデータがない、日本企業は膨大なデータを収集できるビジネスモデルがなく学習データがない」はデータを持っている当社にとっても大きな課題の一つです。AIは魔法の杖のように考えられていますが、この学習に膨大な労力とコストがかかってしまうのです。既存データの活用と学習を想定したデータ収集方法の変革というブレークスルーが必要だと考えています。
注目のコメント
これは日本の電機関係の企業（日立はその典型）がコンシューマ向けの量産ビジネスから、より安定なインフラよりにビジネスの重心を移していることが本質で、AI技術開発の周回遅れなどではないです。従って、B2B向けのAIでは、我々は全く負けていません。
音声でのインタフェース技術は、今後幅広く発展する技術で記事にあるようにコンシューマとの接点でビジネスを行っているAppleのSiriやアマゾンのAlexaやEchoなどが実用化していますが、音声インタフェースそのものが儲かる訳ではありません。その先にある本業で儲けられるかが問題です。日本企業では、本業と音声インタフェースとの組合せが今後活発に模索されると予想されます。あえて同じ土俵には立たないようにしてるんでしょう。最先端人材は殆どGoogleとバイドゥなどにとられているので、後発で追いつくしかなく、正攻法では勝てませんからね。でもそれでいいんです。
１年遅れであれば致命傷ではないが、問題は記事にあるとおり「データ」の収集。大量のデータを集められる仕組みを作ることが重要課題。これに関し政府・知財本部でビッグデータ流通・利用を促進する措置を議論しています。データの知財を守りつつ利用を活性化する仕組みとは。難問ですが、喫緊です。
