人工知能を導入する企業に必要な3つのこと

人工知能を導入する企業に必要な3つのこと
2017年7月1日 mfb

2017/07/01
株式会社エス・エム・エス・データテック
事業開発室 広報
人工知能を導入することを検討している経営者・企業担当者の方々から、弊社が数々の問合せを頂く中で必ず確認していることを3つご紹介します。早い段階から検討すべき事項ですので導入をご検討中の方は是非参考にしてください。

 

1. なぜ人工知能を入れるのか

人工知能を導入する際にまず考えるべきは「なぜ人工知能を入れるのか」ということです。非常に根本的な問題ですが「人工知能」というワードが先走ってしまい、手段が目的になっていることがよくあります。導入する際は、解決したい問題が何なのかを整理しておくことがまず大切です。
人工知能が出来ることは主に以下の4つ

・予測(需要予測,異常予測,性別分類予測)
・画像,音声の認識(人物認識,文字認識,音声のテキスト化)
・言語処理(自然言語,チャットbot)
・プロセスの模倣化(商品のおすすめ,マッチング)

高精度で実現することです。これらを用いて今抱えている問題を解決することが一般的な人工知能エンジニアの行っていることです。人工知能の発展によってあんなことやこんなことができるのではないかと未来予想図がクリエイティブに描かれる一方で、現実は一般的な問題解決手法と変わらない作業を行っていることを忘れてはなりません。

 

2. データはあるのか

人工知能の開発においては十分なデータ量を確保することが絶対条件になります。これは、いわゆるビッグデータと言われるものです。ビッグデータとは

・データの量が莫大
・時系列データ
・スパースデータ(虫食いデータ)
・非構造データ

などの性質を持つデータのことです。量だけでなく様々な関係や情報を内包しているデータを保持している必要があります。もしビッグデータがない場合は統計学や機械学習での解決を図るか、もしくは売上データやWebページのログデータ等を一つにまとめるDMP(Data Management Platform)を自社に持ちデータを一箇所に収集してから開発をしていく流れが一般的とされています。

DMPの説明

 

3. システム連携はどの程度必要なのか

3つ目は人工知能を導入する際にどのような形式での導入を望んでいるのか、ということです。事例を大きく2つに分けると以下のようになります。

計算エンジンのみ利用するケース

稀な事例ですが他のシステムからのデータを利用することなく学習済みのエンジンが納入されます。データを更新することがない形です。MathForBizのコンボリューションエンジンはこのような形で納入されることが多いサービスです。

既存のシステムとの連携が必要なケース

MathForBizのマッチングエンジンのように顧客や人材の管理システムと連携する必要がある場合は自社の基幹システム間でデータのやり取りを行う必要があります。またはシステム間の連携を前項で挙げたようなDMPを導入するなどしてデータを一元管理します。ロボットや既存のシステムから切り離して導入しない限り、常にシステムとの連携の問題がついて回ります。例外はありますが人工知能エンジニアの相場は人月単価で150万~200万円程度。無駄なコストにならないためにも前もってシステムの整理をして導入イメージを持っておくことが非常に重要と言えるでしょう。

技術革新の流れにただ身を任せて人工知能を導入するのではなく自社のリソース、人材、事業構想等、企業としての歯車とうまく噛み合う形で導入すれば、人工知能は事業を加速させる最適な知的労働者になることは間違いありません。