ビッグデータも「質」の時代へ AI学習データ提供する翻訳ベンチャーの勝算

コメント

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• 飯沼 純

  僕はこの記事のポイントは、「最後の1%は人が行う」 というところにあると思いました。
  データの質の話はいつもある話ですが、クラウドソーシングの普及の点も踏まえ
  AIが成長しても 最後のlast one mileは 人の力を合わさってサービスとして完成されること。
  これは 車の製造作業工程と同じで 自動化されたオペレーションに乗って車は形作られていきますが 最後の品質チェックなど人が確認を行なっている。
  
  データの質が上がれば より人工知能でできる範囲は増えるものの 最後の一手は人の力。
  世界の人口が爆発的に増えないとしても 人々が思う未来の可能性は飛躍的に進んでいく。そこに到達していくために人工知能が一助となり 幅広い分野で 99%の作業を行ってくれるのであれば
  人は幅広い分野の 最後の1%を提供する高い価値にさらに変わっていく。
  
  夢が膨らむ記事だと思いました。

注目のコメント

• 山崎 俊彦

  東京大学 大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻　教授

  ・2018年08月03日

  「ビッグデータも「質」の時代」
  
  それは昔から言われていた話で、ノイズの混在するデータをクレンジングするするのにデータ処理のほとんどの時間（8－9割）が取られているという統計もあるくらいです。
  
  
  データ分析をデータサイエンティストの手から解き放て
  https://type.jp/et/feature/5581
• 佐々木 励

  AI企業 旅する魔法使い

  ・2018年08月03日

  いつの時代もデータの質は大事。
  脱線すると、AIが人種差別等の偏った判断をしてはいけないという議論で、AIアルゴリズムの提供会社より、AI学習データの提供会社の方がカギを握っていて、その裏のクラウドワーカー達こそがAIの判断基準を作っている。
• 比屋根 一雄

  三菱総合研究所 執行役員兼研究理事 生成AIラボセンター長

  ・2018年08月03日

  現在の対話型AIの大きな課題の一つが、複数回のやり取りを行うマルチターンの対話コーパスの不足です。
  
  AIスピーカーなら予約・購買時がもっとも有用でしょう。本命は企業の中で、様々な業務指示や問合せの際の対話例です。この対話データが十分に集まり、汎用化してくれば、業務の自動化が一気に進みます。
  
  その意味でもGengo AIのようなAI学習データを提供する企業には注目しています。