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【概要】

 人工知能(AI/Artificial Intelligence)
人間の知的能力をコンピューター上で実現する技術やソフトウェア、システムの総称を指します。

 1958年米国の計算機科学者であり認知科学者であったジョン・マッカーシーによって命名されています。おおよそ50年前にその概念は生まれていますが、近年にわかに注目を集めはじめたのは、深層学習やビックデータの登場により、その活用範囲が飛躍的に拡大していることが背景にあります。
 またその影響で我々の仕事の大半はAIにとって変わられるのではないかとの恐怖論、警戒論として取り上げられることも多く、関心をお持ちの方も多いのではないでしょうか。 
 さて本書は、そんなAIを自社のビジネスに活用するための入門書。小さな会社でも始められると副題にありますように、AIの基礎知識から導入までのステップにつき簡潔にまとめられた1冊となっています。

【構成】

 序章終章含め6章で構成された本書。序章及び1章で記されるのは、AIの概要と導入以前に自社でやるべき課題抽出の方法。2章ではAIが得意とする「5つの自動化」について解説し、3章では具体的な導入事例が7つ紹介されています。4章ではまず自身が体験するためのプログラム導入手順が紹介されています。そして終章では将来の活用方法につき記しまとめられています。

【所感】
 
 冒頭でまず記されるのは、AIはソフトウェアやアプリの様にインストールをしたらすぐ使えるものではないし、決して万能ではないということ。

 現時点でのAIは、大別して
 「弱いAI(人間の判断そのものを持つ機械を作ろうとする立場)」
 「弱いAI(人間が知能を使ってすることを機械にさせようとする立場)」
 または
 「汎用型AI(入力に応じ様々な役割をこなし、人間と同様もしくはそれ以上に汎化能力をもつ)」
 「特化型AI(何か一つの役割に特化した部分で技能を発揮する)」に分類出来ると説いています。
 
 現時点で我々がビジネスの場で扱うのは主として「弱いAI」ないし「特化型AI」であり、その前提をしっかり理解することを促しています。

 その上でAIの活用には、その技術面の理解だけでなく、仕事上の課題(イシュー)からAIの活用を考える両方の視点が重要と説きます。
 本書が扱うのは主としてAI活用による「自動化」ですが、そのためにはどんな仕事上の課題(イシュー)を、どんな手順でどう解決し、どんな成果を得たいのかを明確に定義し、必要な情報をAIに学習させる必要があります。そのため下記の4つのステップが本書では紹介されています。

 ①表出化(イシュー設定のため、課題と思われる事項をできる限り暗黙知から形式知にする)
 ②要件化(イシューを解決するために必要な要件を漏れなく挙げる)
 ③データ化(各要件がデータとして存在するか、もしくは今後取得可能かを検討する)
 ④指標化(イシューを解決するために「データをどのように解釈するか」を規定する)
 
 またAIが得意とする自動化には5つあると解説しています。
  
 ①分類(入力されたものが何なのか、どのような状態なのか過去データから判別する)
 ②回帰(目的となる数値を過去のデータから導出する)
 ③クラスタリング(与えらたデータの中で似たもの同士をグループに分ける)
 ④推論(与えられた問題について、あらかじめ溜め込まれている知識やデータから答えを導き出す)
 ⑤探索(指定されたキーワードや条件の合致したものを見つけ出す)

 何を解決したいか(イシュー)を明確に定義し、解決に適切な自動化を選択すること。あるいは複数を組み合わせること、それこそがAI導入の要諦と言えるのかもしれませんね。

 とは言ってもこれだけでは、なかなかイメージがつきませんので、本書では事例として畜産業での「発情期の牛を分類する」自動化、英会話学校での音声データから「英語の発音」を評価する自動化、水産業での水温データから「マグロの餌の適量」を自動化などが紹介されており、何がイシューなのか、どういった自動化技術を利用しているのかが併記されており、理解に一役買っています。

 こういった解説に加え、人工知能実装プログラミング言語のパイソン(Python)、フレームワークや開発実行環境構築に必要なソフトウェアインストール方法と、簡易な実体験のやり方もフォローしており、入門書と呼ぶには盛りだくさんの内容となっています。
 
 イシュー見極めの重要性が再三説かれ、安易なAI導入には警告を鳴らす本書ですが、それでも著者はなるべく早くAI活用の実践をし、そこから生じた新たなイシューに対処するといったサイクルを何度も回すことを推奨しています。

 今後AIは低価格化が進み操作性など導入のハードルも大幅に下がることが予想されますが、その際問われるのは一つの自動化技術のみならず、複数技術の組み合わせ方の妙。
その巧拙が今後企業の競争力を決めることは明確であり、そのためには先行しノウハウを積むことが肝要なのかもしれません。では何から手をつけるべきか、そんな行動を始める一助となりそうな1冊でした。
 

                     朝日新聞出版 2019年7月30日 第1刷発行