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AIを有効活用するために必要なこと――準備工程の複雑さをDatabricksが解決する【デブサミ2020】

【14-E-5】【データエキスパート必見!】 AI 3分クッキング

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2020/04/09 12:00

 「Software Ate The World, Now AI Is Eating Software(ソフトウェアは世界を食べた。今、人工知能がソフトウェアを食べようとしている)」これは、Web版のForbesで2019年8月29日に掲載された記事のタイトルである。AIは今後、利用の拡大が望まれる技術だ。しかし、期待が寄せられる一方、AIの活用はなかなか進んでいない。その要因としては、機械学習の実行環境の準備や各種データの抽出、フォーマットの変換など、準備工程が複雑であることが挙げられる。このセッションではDatabricks Japan株式会社のグティエレス・パウロ氏が、AIの現状やDatabricksのソリューションを用いたAI活用法について披露した。

目次
Databricks Japan株式会社 ソリューション・アーキテクト グティエレス パウロ氏
Databricks Japan株式会社 ソリューション・アーキテクト グティエレス パウロ氏

AIが実現するビジネスインパクトは非常に大きい

 「Software Is eating the World」

 「ソフトウェアが世界を食いつくす」という意味を持つこの言葉は、WebブラウザのNCSA MosaicやNetscape Navigatorの開発者であるマーク・アンドリーセンが2011年に提唱したものだ。まさに、先見の明があったという他ないだろう。

 アンドリーセンの予測は現実化した。現代においては、ほぼ全ての業界においてデジタル化の波が訪れている。ここ数年ほどの間で、ユニコーンのソフトウェア企業も膨大な数に達した。まさに、ソフトウェアは世界を食べたのだ。「そして今後は、AIがソフトウェアを食べていくと言われています」とパウロ氏は切り出す。

 AIとは、コンピューターが人の動きや振る舞いをまねる技術のことを指す。AIの構成要素のなかに機械学習があるが、これは統計的手法を用いて機械に何かを経験・学習させ、性能を向上させる技術のことだ。さらに、機械学習の構成要素のなかにディープラーニングがある。この技術は、マルチ・レイヤーのニューラルネットワークを用いたコンピューテーションを行うといった特徴を有する。

 現在、AIはどのような領域に利用されているのだろうか。

 例えば、自動運転が挙げられる。アメリカではTeslaやWaymoなどの企業が、同領域における研究を積極的に行っている。工業生産の領域においては、製品の品質チェックやロボティクスのチューニングなどにAIが活用されている。Eコマースにおける需要予測なども、AIの得意とする領域だ。他にも、ヘルスケアや金融、小売り・CPG、メディア・エンターテインメントといった数多くの業種において、AIの導入が進められている。

 世界の名だたる企業が、AIやデータ活用によるビジネスインパクトの大きさをうたっている。例えばMcKinsey社は「AIにより、2030年までに世界のGDPは13兆ドル増加する」と述べた。IDC社は「世界中に存在するデータは、2025年には175ゼタバイトに達する(2018年の約5倍)」と提唱している。同領域においてイノベーターになることは、ITの世界において優位性を獲得することと同義なのだ。

 だが、AIはまだまだ導入障壁の高い領域である。Gartner社は「2020年における、AIの全ユースケースのうち約80%は、専門家だけしか取り組むことができない」「2022年までに、数あるAI研究のうち約5分の1しか成功しない」と発表している。

 なぜこれほどまでに、AIを用いたプロジェクトを成功させるのは難しいのだろうか。パウロ氏はその理由を、下図を用いて解説する。

機械学習における技術的課題
機械学習における技術的課題

 「AIや機械学習において最も難しいのは、アルゴリズムを書くことではありません。機械学習において必要な工程のうち、コードが占める割合は上図の緑色の部分だけです。むしろ、データの収集・確認や特徴抽出、インフラの準備、マシーンのリソースマネジメント、分析ツールの利用などにかかる工数が多くを占めています。つまり、機械学習を始めるために準備すべきことが非常に多いのです」(パウロ氏)


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  • CodeZine編集部(コードジンヘンシュウブ)

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