急成長の可能性大「ブレークスルー目前」の最新テクノロジー5選
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持続可能なコミュニティの設計と、ディープラーニングを用いた画像認識技術が気になりました！
“持続可能な地域社会を築くことは、環境的に良いだけではなく、良いビジネスにもなりうる。企業や住民がエネルギーコストを節減できるからだ。
グーグルからスピンアウトしたサイドウォークラボ（Sidewalk Labs）は、その実現可能性の大規模な研究を行う場所を探している。
自動運転の電気自動車のためのインフラや太陽エネルギーのようなサステイナブルなエネルギー源を作り出し、ひとつのコミュニティ全体を使って未来の都市がどのようになるかのショーケースとするためだ。”
“人工知能による画像識別の精度は、さまざまな用途において衝撃的とさえ言えるほど高くなっている。すでにフェイスブックには、写真に写っている人々や物体の多くを識別し、言葉で指定すればそれに応じた画像を検索してくれる機能がある。
画像認識ソフトウェアを基盤としたグーグルの新しいプラットフォーム「プラネット」（PlaNet）は、標識やランドマーク、植生などのヒントに基づき、写真が撮影された場所の推定が可能だ。
また、スタンフォード大学の研究者たちは2017年、皮膚がんを90％の精度で正しく識別できるように人工知能を訓練したことを明らかにした。これは、同じ条件で判定を行った、皮膚科の専門医の精度よりも高い値だった。”「2. 精密農業」は、まだ、人間のできることを少しITに置き換えた程度。
食のバリューチェーン全体で最適化していかないといけない。農業は、調理しやすい農産物、調理して美味しい農産物の作り方を科学していかないといけない。農業は一年に一作。先進的かつ画期的な技術が解明されたとしても、短くて5年、普通で10年かかる業界です。
精密農業を目指すなら、自分の頭の中の勘と経験をまず養うことが重要。「生産高の最大化と味の最適化」のソリューションを目指すなら、スタートアップする前に、5年は下積みが必要でしょう。
また、画像解析は面白そうな技術ではありますが、経営インパクトを測るには程遠く、あくまでも研究の域を出ていないなというのが現場での感覚。それよりも、グロービスで学ぶクリティカルシンキングのWhat→Where→Whyのプロセスで課題解決を図ったほうが、経営実績が出るでしょう。個人的には複数のニューラルネットワークをつなげることでの予測・自動生産計画作成に興味を持っています。
日本農業は素人がタイムマシンモデルを持ち込んでも、顧客ニーズが獲得できず、空回りするセグメント。10年かけて変えていく意識が求められますね。もしくは一人の天才が伝説をつくるか。
