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2018年はディープラーニングの光と影が明確になる年

テック業界の2017年は、振り返るとディープラーニング(AI)、仮想通貨(ICO)、宇宙、量子コンピューターあたりが大賑わいの年だったんじゃないでしょうか。

2018年は、表題の通り、ディープラーニング(以下、DL)の光と影が明確になる年だと、個人的に予想してます。最近、会社のブログでも同様の記事を投稿したんやけど、業界の専門誌はもちろん、日経新聞などの一般向けメディアでも既にDLの「影」の部分へのフォーカスが始まってます。

仮想通貨、宇宙、量子コンピューターに関しては、人間の欲望と、分からないものに対する憧れがある限り、まだまだ伸びると思いますが、残念ながらDLについては、いよいよハイプの限界に達したというか、ようやくDLが万能ではないということに、企業や経営者が気づき出しました。

そもそも、DLはデータ解析・予測の手法の1つに過ぎず、それ自体がフォーカスされることに前から違和感があったんやけど、今年は「○○社が、XXの用途でディープラーニング(AI)を採用」と、DLを採用したことだけでニュースになってしまうような1年やった気がします。

よくよく考えると、なんでもかんでもウェブ化するだけでメディアに取り上げられていたWeb1.0の時と同じ臭いが、いまのDL周辺にはするわけです。「○○社、ドッグフードをインターネット経由で販売する画期的なビジネスを立ち上げ」みたいな記事の見出し、昔ありましたなぁ。懐かしい。

DLの最大の課題は、なぜそのような結果になるのか、DLを設計した本人ですら説明できないところです。つまり、DLが出した結果が、人間にとって解釈不可能であることが問題の原因です。

現在は、この課題を意図的に隠している、もしくは顧客に説明しないベンダーがDLを企業に提案してしまっているため、最終的にビジネスの現場にDLが定着しないケースが頻発しています。

このようなDLの導入失敗事例は、2018年、もっとたくさん出てくると思います。一方で、それらの失敗事例がメディアで広まるにつれて、企業側にも「本当にこの課題解決にはDLが最適なのか?」を自問自答するような流れが生まれてくると考えてます。

DLという技術だけ、予測モデルの精度だけをウリにしているベンチャーは、これから凄い勢いで淘汰されていくはず。企業の経営者の観点からすれば、自社のデータを使ってコストダウンや売上アップを達成できれば、その手法はなんでもよいわけです。

むしろ、企業が必要としているのは、目の前の課題を解決するための最適な手法を提案してくれて、ビジネスの現場に導入した後、成果がでるところまでをナビゲートしてくれるパートナーやと思うんですね。

これから伸びるAIベンチャーは、企業が持ち込んできた課題に対して、「それをAIで解決することが、本当に御社のビジネスにとってプライオリティが高いことですか?」と、半ばダメ出しに近い意見を出せるところではないでしょうか。

ちなみに、これをAIベンチャーの立場で言うのは、なかなか簡単なことではないです。目の前の案件を失注することになりますんで。

AIによって業務の効率化を希望する企業に対して、その業務を自社でやる必要がありますか、アウトソースでもよくないですか、と提案してもいいわけです。いくら企業が望む課題をAIで解決したところで、ビジネス上でのインパクトがなければ、遅かれ早かれ、導入したものは使われなくなります。

いまは、データサイエンティストと呼ばれる職種の給料がえらい金額になってますが、これは世の中が「手法」を作れる人に対して、高い価値を見出してしまっている結果やと思います。ただし、手法しか顧客に提案できない人は、要するに仕様書通りにコードを書くことしかできないプログラマと同じなので、これから市場価値は急速に下がると思います。

本当にこれから価値が上がる人材というのは、データを読み解く力があるビジネスマンであることは間違いないです。企業がもつデータをばっと見渡して、ビジネス上で最もインパクトのある課題を抽出し、データでもってその課題を解決する。しかも、導入したものを定着させるには、導入される側の部署なり担当者に納得して使ってもらわないといけない。これって、もう人間力の世界です。

実は、データサイエンティストって、人間力という意味では、完全に反対側の世界にいる人が多いです。分かりやすくいいましょう。パソコンの前にばっかり座っている人では、これからのAIビジネス、もしくはデータサイエンスビジネスをドライブすることは、できません。

課題を見つけ、解決策を定着させるには、顧客に出向いて徹底的にヒアリングして、現場を理解する以外に方法はないです。なので、AIやデータサイエンスが差し迫ってくる未来が不安でしょうがないオジサン世代、安心してください。逆に、必要なのは、あなたのようなオジサン世代のアナログな「人間力」ですから。

Image by Marco Verch from Flickr