日経記事;『AIと世界 人類を超えた未来図 能力を拡張/使い方で格差も』に関する考察 - 各種の新規事業・事業拡大 - 専門家プロファイル

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日経記事;『AIと世界 人類を超えた未来図 能力を拡張/使い方で格差も』に関する考察

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皆様、
こんにちは。グローバルビジネスマッチングアドバイザー 山本 雅暁です。

11月6日付の日経新聞に、『AIと世界 人類を超えた未来図 能力を拡張/使い方で格差も』のタイトルで記事が掲載されました。

本日は、この記事に関して考えを述べます。

記事の主な内容は以下の通りです。

『人工知能(AI)は人類の能力・知性を2045年にも追い抜くと予測されている。既に囲碁や将棋では人知を超え始めた。我々にとってどういう意味があるのだろうか。人、企業、国家の未来はどうなるのだろう。

「情報技術は人間の限界を助ける」。シンギュラリティーを予言した米発明家レイ・カーツワイル氏はこの秋来日し、講演でこう語った。

数万年前にはもう言語を使っていたとされる人類だが、急激な経済発展を手にしたのはクリストファー・コロンブスの新大陸到達より少し前の15世紀半ばだ。ヨハネス・グーテンベルクの活版印刷が「限界」を壊し、記憶に頼ってきた人類は記録する文化を飛躍的に発展させた。

「情報」からみた世界史は「平等化」の道のりだったといわれる。活版印刷は聖書の写本を不要にする一方、欧州に「均質な商業空間」を形成していく。商人たちが自身の成功物語やビジネスのノウハウを記した「商人の手引き」、世界で取引される商品や価格をまとめた「価格表」を各地で印刷し始め、一部の国や有力者による貿易の独占を崩した。

腕木通信→電信→電話→インターネット。欧州とその延長としての米国はその後も発明を進化させ、経済発展の先頭を走る。だが、電話やインターネットの登場は「均質空間」を世界に広げた。欧州・米国とその他世界の「情報の非対称性」は次第に薄れ、情報に「平等な時代」が地球のすみずみにまでほぼ広がったのが、今だ。

では、AIの時代はどうか。情報の平等性、公開性は変わらない。だが、情報を大量に保有したり、解析・活用したりする能力が機械の方に偏在するようになるのは確実だろう。チェスや将棋、囲碁がいい例だ。ビッグデータ解析から必勝の手を何億通りと覚え込まされたコンピューターは、人間の頭脳をはるかに超える正確さと速度で「正解」を導く。シンギュラリティーとはそういう時代である。

人類はAIに対して非対称性にさらされ続ける。ではどうすればいいか。情報史に詳しい京都産業大の玉木俊明教授は「情報にはインフォメーションとインテリジェンスの2種類があり、人間は一段と後者(判断力)で生きていく。教育のあり方は抜本的に問い直される」と話す。

経済も変わる。囲碁など特定の用途にとどまらず、あらゆる面で人間を超える「汎用AI」。その開発が現在、日本やチェコで進む。両国の開発団体、会社はホームページ上で2030年ごろの実用化をうたう。

成功すれば、人間がしてきた仕事のかなりの部分が機械で置き換え可能になる。駒沢大の井上智洋講師は「機械が人間の雇用を著しく奪うようだと、(政府が最低限の生活を送るのに必要なお金を無条件で定期支給する)ベーシックインカムの導入が必要になる」とみる。

AI活用の巧拙で人と人、企業と企業、国と国の差が鮮明になる。井上氏はこれを「AIデバイド(格差)」と呼ぶ。平等をもたらすはずの技術の進化だが、人類はその意味を再度見つめ直す局面に来ている。』


最近、毎日人工知能(AI)に関する記事やニュースが、新聞で取り上げられています。AIは、着実に、かつ急速にビジネス分野に入って来ていると実感しています。

私の支援先の中で、IoT対応を積極的に行っているベンチャー・中小企業が複数存在しています。IoTは、大量の画像・音声などのデータを収集・保存・解析する必要があります。また、これらの大量データを効率よく解析するには、人工知能活用が必須になります。

しかし、ベンチャー・中小企業は、資本基盤が脆弱ですので、高性能サーバーやコンピュータを自前で投資して、所有することができません。

従来のやり方では、ベンチャー・中小企業がIoT対応を行うことは非現実的でした。

しかし、アマゾンやマイクロソフト、グーグル、IIJなどのクラウドサービスが急速に普及していることと、人工知能を具体化するためのプログラム・アルゴリズム作成がより容易になりつつあります。

たとえば、グーグルは、GCP NEXT 2016で、グーグルの使うクラウドベースの機械学習プラットフォーム「Cloud Machine Learning」を公開。アプリ開発者が自社のサービスで強力な機械学習機能を利用できるようにしました。

グーグルは自社のサービス開発にクラウド上でMachine Learning(機械学習)を行うクラウド機械学習を活用しています。グーグルの音声検索、グーグル Nowの提案機能、グーグルフォトの画像分類機能、グーグル翻訳、メールアプリInboxの返信自動生成機能などがクラウド機械学習によって開発されているとのこと。このグーグルのクラウド機械学習機能を、「Cloud Machine Learning」として、一般ユーザーが利用できます。

Cloud Machine Learningでは、グーグルが開発済みの機械学習モデルがAPIとして提供されており、開発者はこれを使って以下の様な強力な機械学習モデルをすぐにサービスに利用することができます。
・画像分析API「Cloud Vision API」
カメラで取得した画像をグーグルのクラウドサービス「グーグル Cloud Platform」で解析することができるAPIが「Cloud Vision API」
・音声認識用API「Cloud Speech API」
Google Cloud Platform上で音声認識機能を使える「Cloud Speech API」

グーグルは、IoT・人工知能対応をフル活用した自動運転車の開発・実用化を急速に進めています。上記のような人工知能に関するAPIを公開することで、オープン化した第三者との協業・連携(アライアンス)で、ビジネス実現のためのプログラムを創作しようとしています。

グーグル以外にも、人工知能関連で各種の無料プラットフォームが公開されつつあります。たとえば、
・Jasper;ラズベリーパイを使って音声認識できるアプリケーションを作れるPython製のオープンソースプラットフォーム
・Clarifai;画像および動画を認識できる人工知能が備わったサービス。Clarifaiは動画や画像に写っている中身を人工知能によって認識し、中身に相応しいタグを自動で付加。

このようにIoT関連だけみても、ハードウエアおよびソフトウエアの両面で、人工知能対応・活用がより容易に実現できるようになりつつあります。

ベンチャー・中小企業は、一定水準の能力をもつプログラマーやITエンジニアをもっていれば、IoT・人工知能対応をいろいろな分野で開発・実用化できます。

現在の人工知能は、汎用化したものではなく、IoT対応などの用途に限定したものになります。国内企業は、この個別用途に特化した人工知能を開発・実用化することで、自社商品や技術の付加価値を高めることができるとともに、他社に対する徹底的な差別化・差異化を実現することにつながります。

人工知能については、本日の記事にありますように、今後の影響について大きな議論があります。しかし、たとえば、IoT対応を実現して、差別化・差異化可能な商品・技術を開発・実用化するには、当該分野に特化した人工知能が必須になります。実行しないと、他社との競争に勝てないことによります。

特定用途の人工知能は、ますます必要になります。たとえば、機械学習や深層学習(ディープラーニング)のベンチャー企業、プリファード・ネットワークス(PFN)は、製造装置やハードウエア商品に組み込む人工知能の開発・実用化に特化しています。

IoT・人工知能対応に対する需要は高くなりますので、ベンチャー・中小企業の製造事業者やITベンダーは、最先端技術を導入しながら、差別化・差異化を実現するための不断の努力がますます重要になります。

よろしくお願いいたします。

グローバルビジネスマッチングアドバイザー GBM&A 山本 雅暁

 

 

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