2018年09月21日

「人工知能研究」で日本が世界に勝てない理由

どうも。
営業担当の宮澤です。

最近こんな記事を読みました。
(出展:ITmedia NEWS)

この記事によると日本が人工知能(AI)研究で世界に勝てない理由は大きく2つ。

1.技術の取り入れ方が非常に遅いこと
2.若い人が力(裁量)を持っていないこと

だそうです。

ディープラーニング(深層学習)の登場で第三次人工知能ブームが訪れてから数年たち、
特にアメリカではGoogle・Apple・Facebook・IBM・Microsoftなどのモンスター企業が、
こぞって優秀なAI人材の獲得に注力していると言われています。

一方で、日本に目を向けるとAIという分野において出遅れている感が否めません。
理由は先ほども述べた通りですが、特に大企業の上層部や経営者たちが「新しいもの」への理解がなく、
拒否感を示す人も多くいることが問題のようです。

また、若手に裁量権が与えられていない企業も未だ多く存在していて、
「新しいもの」へチャレンジするフィールドが用意されていないこともまた、
日本が世界に出遅れてしまう大きな要因になってしまっているんですね。

弊社でも最近多くのAI絡みのご相談を受けるようになってきましたが、
話がとん挫してしまうそのほとんどが、まさにこの記事で書かれていることと重なります。

「現場ではその重要性・良さを理解しているものの、上層部がやりたがらない。」

ほんともう記事の内容そのまんま、という感じですよね。。
若手だったり現場だったりはAIやチャットボットなどの最新技術を取り入れたい、
と熱望しているのに上層部はその良さをイマイチ理解できていないし面倒だからやりたくない、と。

なので最近では社内承認向けにうちで資料を作成するケースも増えてきました。
なぜ今AIなのか、チャットボットとは何か、みたいな書き出しで資料を作ってほしいとよく要望されます。。笑
まぁそれくらい、経営層には基本的なところから理解してもらわないと話が進まないということでしょうね。

以下の文章が、今回の記事を総括してくれています。

“保身もあります。若い人は守るものがないので、新しい技術を柔軟に取り入れますが、
立場があればあるほど保身に走ってしまう。それは経営者にしても同じでしょう。
日本の経営は短期のP/L(損益計算書)を気にするので、新しい挑戦をしたがりません。

この20年間で、日本の技術者は自信を失っていると思います。
成功体験をしていないので、新しい技術を見たときに、これを使って大きな事業を起こしてやるんだという発想が
湧いていないように感じます。”

まさにその通りですね。

でもだからこそ、「新しいもの」への理解がある経営層・上層部がいて、
若手にも裁量権が与えられているようなベンチャー企業はチャンス、とも松尾さんは仰ってます。

弊社でも今は積極的にAIやチャットボットの開発・事業展開に注力しておりますし、
何より経営層が中心となって取り組んでいるので話の進みが圧倒的に早いです。

ちなみにですが、、、もしAIやらチャットボットやらを導入してみたい、
もしくは話だけでも聞いてみたいという方は直接私までご連絡いただければと思います。
AI・チャットボットの有効活用方法はもちろんのこと、
社内承認を得るところも全力でサポートさせていただきます!

なんと、今なら両サービスとも初月無料キャンペーンやってますよ〜!!
※期間限定ですのでお早めに、、、

■AIチャットボットを搭載したクラウド型情報共有システム

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ということでいつも通り、最後は結局宣伝でした。
それでは今回はこの辺で!



posted by CBIT宮澤 at 15:00 | Comment(0) | その他 | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする

2018年09月07日

AIを取り巻く法的課題

こんにちは。
マーケティング・営業担当の池田です。

先日、テレビのニュース番組を見ていたら
自動車メーカーのアウディが「レベル3」の自動運転を搭載した新車を発表
というニュースが目に飛び込んできました。

自動運転の「レベル3」とは、ドライバーがハンドルを握らなくても自動的に走行できる状態のことです。
現在、日本で市販されている自動運転車の最高水準はレベル2ですが、
「自動運転」と言いつつ実際には「運転支援」の領域。
しかし、レベル3本来の自動運転と言える領域で、
ここまでくると「いよいよ未来が近づいてきたなぁ。」という印象を受けます!

自動運転については、こちら↓にわかりやすい解説を見つけましたのでご覧ください。
(一部抜粋)

しかしニュースで注目されていたのは、自動運転レベルの向上ではなく法整備の遅れ


「ハンドルを話して運転することは法律上認められていない」という理由で、
日本で販売される車には自動運転のスイッチボタンが付かない仕様になっているようなのです。
AIの飛躍的進歩によって自動運転の技術が向上し、
未来の車だと思っていたものが今まさに現実の物になろうとしているのに、
自分たちが作ったルールに阻まれるとはなんという因果でしょうか・・・

しかし、たとえ法整備が進んでレベル3の自動運転車が公道を走れるようになったとしても、
その先にもまだ解決すべき問題が待ち受けています。
それは「自動運転車が起こした事故の責任はどこにあるか?」ということ。
既に今年3月、アメリカで自動運転車による死亡事故が起こっています。


さて、責任があるのはメーカー?ドライバー?それとも・・・?
その後、Uberと被害者遺族とは和解が成立したようですが、
結局、法的に裁かれることは無くなったため責任所在ははっきりしないままとなっています。

と、ここまでは自動車業界の話でしたが、
AI”というところまで視野を広げてみると我々IT業界も他人ごとではありません。
AIサービスの利用者が損害を被った場合、その責任は、
サービスを提供した側にあるのか?それともサービスを契約して利用させた側にあるのか?
自動運転の事故同様の問題が起こりかねません。

なお、経済産業省が策定したAI・データの利用に関する契約ガイドラインでは、
次のように言及しています。

「ユーザがデータを提供しベンダが開発したAI技術を利用したソフトウェアが第三者に損害を与えた場合に、
 その損害がデータに起因するのか、プログラムに起因するのかについての判断は容易ではなく、
 民法等の法律の規定によって、ユーザとベンダがどのように損害賠償責任を分担することになるかについては
 明確ではない。」

この通り、明確ではないんです(苦笑)

自動運転は技術が確立してきたためか、遅々とではあるものの法整備が進んでいるように見受けられますが、
まだまだAIに関する法整備が進んでいない業界も多いことでしょう。
さまざまな業界でAIをビジネスに活用する企業がどんどん増えているかと思いますが、
良い面ばかりに目を向けていると、トラブルが起きた時に対処できない事態に陥ってしまいます。
そうならないためにも、事前の予測とそのための用意はしておきたいものですね。



posted by CBIT池田 at 16:59 | Comment(0) | その他 | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする

2018年08月24日

AIとグリーンIT

こんにちは。ナレッジリング開発担当の鈴木です。

8月もあと少しで終わりですがあいかわらず残暑が厳しいですね。

2018年は最高気温が40℃を超えた観測地点がなんと10地域もあったようです。


2018年夏の最高気温のランキング

これも地球温暖化の影響でしょうか。

これだけ暑いとエアコンの稼働率も上がって電気の使用量も上昇しそうです。

そんな中Googleはデータセンターの冷却に人工知能(AI)システムを利用して

冷却効率を大幅に改善させているそうです。

このシステムは2010年にGoogleによって買収されたイギリスのDeepMind社が開発し

2016年にはGoogleのデータセンターの冷却効率をAIを使うことで

40%も向上させたと発表して注目を集めました。

データセンターはインターネット用のサーバーやデータ通信システムなど

大量の熱を放出する機器を大量に設置し、運用している施設です。

Googleのように巨大な企業になると所持しているデータセンターも

大規模なものになると思われるのでこの効率化の効果は非常に大きかったと思われます。

DeepMindが開発したAIを利用する冷却システムは

AIがデータセンターの使用状況をモデル化して

 1時間後のデータセンターの温度を予測し、

 適切な対策を提案する」

というもの。

大量のデータによって訓練されたシステムは、人間の管理者の経験による運用と比べて

40%もの効率化を達成することができたということです。

開発当初のこのシステムはAIは対策を提案するだけで

実際の制御は人間のオペレータがおこなう必要があり運用が大変だったようなのですが、

IoTなどの進化に伴い冷却システムの制御までも自動で行える

人間の手作業を必要としない冷却システムに進化しているようです。

とはいってもシステムの不具合が出たときの対策として

すぐに人手に制御を戻すなど安全対策も万全なようです。

Googleは2017年8月ごろから新しいAI制御の冷却システムを導入し、

2016年の導入当初と比較して12%の効率化を達成し、

その後も運用をつづけていくうちにAI自身が新たなデータを蓄積して

冷却システムの効率化を進めたことにより

2018年7月の時点ではそれまでと比較して30%の効率化に成功したと発表しているので

2016年以前に比べると格段に効率化できた事になりますね。

世界中の電気の4割は石炭火力発電によって発電されているという事なので

Googleのこうした取り組みは使用電力の削減につながり

地球温暖化のペースを遅らせる手助けとなるかもしれません。

工場などの大規模な設備は使用する電力量も多いと思いますので

電力コスト削減の面からも今後、電力効率化のために

こうした人工知能の導入が進んでいくのではないでしょうか。

グリーンITは辞書的なはっきりとした定義はないそうですが、

地球環境への配慮の思想を情報通信技術に適用した思想を指すものだと思います。

今回ご紹介したGoogleのデータセンターのような事例は

グリーンITに分類されるものだと思います。

Googleのデータセンターの事例ではAIを導入することで

非常に大きな冷却効率の向上が得られたようです。

今後グリーンITの分野でも人工知能の導入が進んでいくと

地球環境の改善に効果が見込まれるのではないでしょうか。

それでは今回はこのへんで。




posted by CBIT鈴木 at 17:04 | Comment(0) | その他 | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする