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記事 AIのブームは終焉へ。でもAIの発展は終わらない。 あなたにおすすめの記事 あなたにおすすめの記事

AIのブームは終焉へ。でもAIの発展は終わらない。 あなたにおすすめの記事 あなたにおすすめの記事

AIのブームは終焉へ。でもAIの発展は終わらない。 あなたにおすすめの記事 あなたにおすすめの記事
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2020年、今まで大きな注目を集めていたAIのブームが終焉を迎え始めています。同時に、企業全体のデジタル変革がDX(デジタルトランスフォーメーション)として注目を浴びています。

これからの事業運営では、AIだけに固執するのではなく、総合的にICT技術を活用し、社内の業務や事業をアップデートしていく必要があります。

また、ビジネスではAIのブームが終わりながらも、AIの各要素技術の可能性は広がり続けます。

この記事では、AIブームの終焉について述べながら、これからAIの各要素技術がどのように発展していくかについて考察していきます。

目次

  • 終わらないAI研究
  • さいごに
  • バズワードとなったAIへの期待

    AIが大きく注目を集めるきっかけとなった裏には、AIの要素技術とも言えるディープラーニング技術の精度向上があります。2010年代初頭にディープラーニング技術によって画像認識の技術が大きく発展しました。

    データから特徴を自律的に学習し、認識力を向上させるディープラーニングのモデルは、特に自動運転分野、小売や製造などの分野で活用が進んでいます。

    AIを売ることの難しさ

    まず、ディープラーニングを活用する上で、大きな前提があります。それは、整備されたデータが揃い、明確な課題があり、それをディープラーニングのモデルで解決できることです。

    まず、課題の選定に大きな壁が存在します。ディープラーニングでは、データを整備し、膨大な計算リソースを投下して学習を行います。たた、従来のような開発と異なり、開発を終えた後も精度の調整が必要なディープラーニングは、100%の精度が保証されません。課題をしっかり把握した上で、どのようにビジネス的な価値を生み出していくのかを考えることが重要です。

    ディープラーニング関連で大きく企業価値を伸ばしている受託企業は、クライアントの課題を高解像度で抽出し、その課題を的確に解決できるプロダクトを納品し、納品後も精度を維持していくことが求められます。

    データの整備や計算リソース、注目の高まりによって高騰する人件費などを考慮した上で、十分な投資対効果を生み出すことができる課題には限りがあります。また、ディープラーニングの活用においてはクライアントの課題を細かく把握し、解決するビジネス的な視点が求められます。

    上記の理由から、ディープラーニングの技術は部分的な活用に留まるケースも多く、ディープラーニングを売る難しさが垣間見えます。

    株式会社アラヤの代表取締役CEOで、神経科学者の金井良太氏にAIブームの現状について伺いました。

    ディープラーニングの限界が見えた

    アメリカの大手航空会社サウスウエスト航空のビジネスコンサルタントを務め、SQLやRxJavaに関する入門書をオライリーから出版しているThomas Nield氏は、以下の記事にて、第3次AIブームとも祝えるディープラーニングの流行に関して警鐘を鳴らしています。

    AI専門ニュースメディア AINOWディープラーニングはすでに限界に達しているのではないか?【前編】著者のThomas Nield氏は、アメリカ大手航空会社サウスウエスト航空のビジネスコンサルタントを務めているとともに、SQLやRxJavaに関する入門書をオライリーから出版しています。同氏が長文英文記事メディアMediumに投稿した記事では、第3次AIブームともいわれるディ...

    AIのブームは終焉へ。でもAIの発展は終わらない。 あなたにおすすめの記事 あなたにおすすめの記事

    AIにはかつて、2回の大きなブームを迎えています。しかし、そのどちらのブームも同じ理由で終焉し、冬の時代を迎えています。それは「AIに対する過度な期待とその期待に便乗したAIの誇張」です。

    AI専門ニュースメディア AINOW【7分でわかる】AI研究、60年の歴史を完全解説!近年、注目を浴びるAI。さまざまなメディアで毎日のように目にするAIに対して、みなさんはどのような印象を持っていますか?「AIはすごい」「AIは怖い」「AIは最新テクノロジー」などさまざまな印象をお持ちだと思いますが、実はAIの研究には長い歴史があり、実は過...

    現状のAIは、人間のような汎用人工知能と対比して特化型人工知能とも呼ばれ、処理できるタスクが限定的です。展示会や各AI関連企業の売り文句では、現状のAIで実現可能なことを実態に比べて大きく見せることでお期待を煽っていますが、かつてのAIブームはその期待に応じられず、収束してきました。

    現在のAIブームに煽動と誇張を感じる同氏は、ディープラーニングの流行は2019年から2020年にかけて収束すると主張しています。

    その論点は大きく分けて以下です。

    その上で、ディープラーニングの活用を正しく進めて行くには、ディープラーニングをはじめとしたAI技術を過信せず、個々の問題に合わせて適材適所で技術の活用を進めていくことが求められます。

    特に画像認識の領域で大きく成果をあげてきたディープラーニングの技術は、なにかの物を見て、単純な判断を行う職種で活用が拡大している傾向があります。製造業における異常検知、小売業界ではレジ打ち業務の代替、交通機関では運転士の代替など、人間のかんたんな視覚的認知は伴いながらも、ある程度決まったタスクで構成される職種においては、AIの活用が大きく進んでいると言えるでしょう。

    一方で、弁護士や営業、広報や経営企画などの職種は、その業務の多くは文章を処理してなにかを生み出すことが中心となっています。弁護士や営業、広報の業務を支援するAI分析ツールなどの活用は大きく進んでいますが、AIを活用した産業構造の変革はまだ起きていないと言えるでしょう。

    言い換えるのであれば、現状のディープラーニング技術は、画像認識に特に特化し、それ以外の音声認識やテキスト分析などでは、実用に至りきっていないと言えます。

    その上で、これからのAI技術をビジネスで活用を進める上で、以下の点が重要になるでしょう。

    1. 既存の業務フローをRPAやSaaSなどのソフトウェアで徐々に代替していく
    2. 各ツールを連携した上で、データをAIが学習できる形で正しく蓄積する
    3. 機械学習などのアプローチでリアルタイムに分析できる基盤を整える
    4. ディープラーニングAI技術や周辺のロボティクス技術やソフトウェア技術と組み合わせて業務を代替する

    特に④が目先に来ている企業は、AIを活用する目的と、実在する課題が一致しておらず、その場限りのAI活用になってしまうことも多い傾向です。

    かつてのAIブームが過度な期待とその期待に便乗した誇張が理由で衰退した理由は、まさに④ばかりを見て、予算を拠出し、喜んでいる企業の存在によるものといえるでしょう。

    合わせて、過去のブームの終焉から学び、各種メディア、政府、AI開発企業も、それを理解して発信し、真に身のあるAI活用に繋げていく必要があります。

    ーーこれからはAIの汎用性きちんと見極めた上で特化させた使い方を推進していく必要がありますね。

    終わらないAI研究

    1957年にはじめて生まれた言葉「AI」は、その歴史が実に60年以上にも及びます。その過程で多くの研究者がAIの研究開発に勤しみ、現在のディープラーニング技術の礎を築いて来ました。

    過去2回のブームの終焉をしても、AI研究は留まらず、いまに至るまで本当に多くの研究者がAI分野の研究開発に取り組んできました。

    ▼関連記事:AIの歴史に名を残したAI研究者24人を紹介しています。

    AI専門ニュースメディア AINOW世界AI研究者列伝 -AI史に名を残した研究者24人の業績を振り返る-AIは、黎明期を含めてもその歴史が100年に満たない新しい技術といえます。しかし、その短い歴史のなかには、後世に大きな影響を残した多数の偉大な研究者がいました。そこで、この記事ではAI史を彩る著名な研究者たちを簡単に紹介していきます。紹介するAI研究者は「...

    いままでもAI研究が続いてきたように、研究者の人間のような知能を実現したいという欲望は底をつきず、これからもAI研究は進んでいくでしょう。

    これからも発展が続くAI分野

    主に以下のような分野でこれからも大きくAI研究が進んでいくと予想されます。

    ーーこれからのAI研究はどうなっていくと考えていますか?

    ニューロ・モーフィック(脳型コンピュータ):脳の神経細胞であるニューロンを模した電子回路によって構成されるコンピュータ

    ーーこれからのAI研究者はどのように振る舞っていけばよいのでしょうか。

    さいごに

    AIへの過度な期待は収束し、着実に活用が進んでいきます。それと同時に、世界の多くの研究者がAIの発展を志し、研究に取り組んでいます。

    「AIブームの終焉」は決してネガティブな側面ばかりではありません。

    実態に伴った活用が進みながらも、今後もさらにAIの研究が発展していくように、AINOWも発信を続けてまいります。

    ▼YouTubeでも解説!

    YouTubeAIは限界を迎えたのか・・・?AIブームの結末と今後の展開はどうなる!?<AINOW記事紹介> 今回は株式会社アラヤの金井さんへのインタビュー記事の紹介! 「AIのブームは終焉するのか?」について話しています! *目次* 0:00 導入 1:21 DXとAI活用 2:53 AIへの期待と売ることの難しさ 7:49 ディープラーニングの限界が見えた 9:16 これ...おざけん

    ■AI専門メディア AINOW編集長 ■カメラマン ■Twitterでも発信しています。@ozaken_AI ■AINOWのTwitterもぜひ! @ainow_AI ┃

    AIが人間と共存していく社会を作りたい。活用の視点でAIの情報を発信します。

    タグ: 人工知能の非常に短い歴史ai