a16z Podcast: AI, from ‘Toy’ Problems to Production

a16z Podcast: AI, from ‘Toy’ Problems to Productionに対するレス。

この”end of theory(セオリーなんか、いらんよ)”アプローチ、けっこう好きです。一部の企業にとっては、正しい結果がどうであるべきかという「セオリー」は今後不要になると思います。

言い換えれば、将来、AIを導入する時は常に教師なし学習で初めて、AIによって特徴をあぶり出させて、アルゴリズムが教えてくれ課題の中から解決すべきものを決める、という順番。

さらに、TensorFlowのようなテクノロジーが誰でも使えるようになった昨今、AIをどのように実装するか、どういった解析手法を使うかは、もはや重要でない。ポッドキャストでも言ってるけど、TensorFlowのような出来合いのテクノロジーを使うことで、わずか数日で2~3人のデータサイエンティストが本物のAIビジネスを立ち上げることだって今はできる。

それよりも重要なのは、ROI(投資利益率)という観点から、どのビジネス課題について取り組むべきかを決めるということ。どんなに最新の手法を使おうとも、解決しようとしてる課題が企業にとってビジネス的にあまりインパクトの無いものであれば、結果的にそのプロジェクトは「失敗」という扱いを受ける。要するに、どうでも良い課題をがんばって解決しようとしている状態。

なので、自分の結論としては、AI技術がコモディティ化するにつれて、技術にしか強みがないスタートアップは市場から撤退することになるはず。逆に、顧客に対して、どの課題を解決すべきかを正しく伝え、かつROIに貢献できるスタートアップは、間違いなく残る。そして、往々にしてそれは顧客がAIでやりたいことを否定することにもなる。

それをやるために必要な人材は、データサイエンティストでもなければ、ソフトウェア開発者でもない。必要なのは、教師なし学習を使いこなし、顧客を正しい方向に導ける、全く新しいタイプのビジネスマンやと思う。

あと、AI技術そのものではなく、ある分野についての深い知識が差別化ポイントだという点にも同意。つまり、医用画像のような特定領域にとことん強いスターとアップだけが生き残る。これは、教師なし学習だけでなく、教師あり学習にも当てはまると思う。

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