【矢野和男】AIのビジネス活用には「アウトカム指向」が必要

2018/1/12

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

  ・2018年01月12日

  インタビューに答えさせていただきました。
  　我々は、気づかないうちに沢山のルールの牢獄にいます。もちろん、必要なルールもあります。しかし、今では硬直的なルールよりもデータとAIで柔軟な判断をした方が合理的な問題が増えています。この柔軟性の実現に欠かせないのが、その目的と成果、即ちアウトカムを明確にすることです。
  　これを言葉でいうのは簡単ですが、実際には様々なハードルがあります。これを超えていくのは我々と行動力です。このような行動力が日本に目に見えてくる年にしたいと思います。
• 栗田 紘

  農業においては「情報化」したいパラメーターは山のようにあるのですが、IoTの時代だ！と言われつつ、マイコンボードに有線結線出来るpHセンサーすら安価に見つからないというのが実態です。温湿度などの外的環境は標準的に提供されるようになってますが、植物の生体情報に関わるところと、水回りはほんとに皆無です。
  
  温度湿度照度CO2を測れるんですよ！というセンサープロダクトをドヤ顔で売り込みに来るベンダーさんも未だいらっしゃるのですが、そのたった4パラメーターは我々が毎日取得しているデータの10〜20分の1のボリュームです。
  
  当方は、いま意図的に超アナログでデータを取りまくり、かつ取るデータを日々見直しているのですが、無線通信可能な超安価なセンサーがいつ出てくるのかと待ち続けております。
  
  各種データにどのような意味があるのか？を判断出来る、つまり「教師データ」を作れるメンバーは既に内部に存在する＆増えている状態なので、致し方なく今はアナログセンサーで計測しつつ（プロダクト開発的にはペーパーモックの位置付けですね）、いつでも自動測定に完全移行出来るように構えていたいと思っています。
  
  今までは、農業はパラメーターが多すぎて機械学習には向かないよねーというのが、農業と技術を正確に理解している方々のスタンスだったのですが（かくいう小生もそうでした）、それら揃ったデータを量子コンピュータに格納していくと、「複雑系」と言われる農業環境に対しての最適計算を出来るようになるはずである、というのが当方の現在の理解であります。
• 藤田 研一

  K-BRIC&Associates,Ltd 代表取締役社長　兼　プリンシパル

  ・2018年01月12日

  『手段が目的化しているようなAI活用の議論は、2018年は徐々に淘汰されていくのではないでしょうか？』
  ある意味、昨今のAi(という言葉)ブームへの警告と理解しました。
  
  以前から気になっていた、Aiというバズワード。
  OOをAiで解析、Aiで管理、Aiで制御、Aiで予測。。。
  「Ai活用」という謳い文句が多すぎるが、中には決められた一定のアルゴリズムに従っているだけのものあって、「それって単なるマシーンラーニングでしょ」と思えるものも散見する。
  
  Aiだけでなく、一般的なデータ解析での現象特定や予知でも言える事だが、「何をしたい」「何を知りたい」という目的が希薄なケースがある。
  そうゆうものに限って「何をしたいか？できるか？」より「Ai活用」を前面に出している気がする。
  Ai将棋だって、「勝つ」という明確な目的がありましたよね。
  Aiは魔法の箱では無いので、目的なき利用、曖昧な採用は「活用」にはならない。
  
  マスコミも何でも「Ai」だけど、Aiの定義を再確認して、そこからのアウトプットで物事を評価するクセを付けた方がいい。