コラム

人工知能が万人のものに?米新興企業データロボットがヤバイらしい件

2016年01月28日(木)18時04分

「人間がこうした予測モデルを作ろうとすると、1つのモデルを作るだけでも、ものすごい時間がかかる。ところがデータロボットは、数十、数百という数のモデルを比較的短時間に自動的に組み合わせることが可能なんです」とシバタさんは言う。たくさんの異なる手法の予測モデルを組み合わせることで、単体のモデルでは到達できないほどに予測精度が高くなるのだという。

人間の仕事は前と後ろに

 データサイエンティストと呼ばれる職種の人たちは、これまでこうした予測モデルを考案することに多くの時間を使ってきた。データロボットのシステムは、その作業を自動化するだけでなく、何十、何百というモデルを自動的に組み合わせる。到底人間にはできないレベルの作業をも、こなしてしまうわけだ。

 そうなればデータサイエンティストは不要になるのだろうか。

「モデルを作る部分は、完全に自動化できると言っていいと思います。人間の作業は、モデル作りの前と後ろ。つまりモデル作成に必要なデータを集めて加工するところと、モデルが出してきた答えをアプリやプログラムにつなげるところになっていくでしょうね」とシバタさんは言う。

 モデルを作るためにデータロボットのシステムにどのようなデータを読みこませるのか。データを選ぶだけではなく、ときにはデータを変換したり、加工することで、モデルの精度が向上する。その作業は、これからも人間がすることで価値を出せる領域だと言う。

 もう1つは、モデルが出してきた予測結果をサービスに反映させたり、そこから新しいサービスを創りだしたりする部分。データロボットは生成されたモデルから自動的にAPI(アプリケーション・プログラム・インターフェース、プログラム間をつなぐ接続部分)を作ってくれるが、そこから先の部分はユーザーが行う必要がある。「予測モデルはできても、施策が明確でないこともある。離反確率の高いユーザーにアプローチしたら更に離反確率が上がったなどということもあり、人間の役割もまだまだ大きい」とシバタさんは強調する。人工知能が出してきた予測データを踏まえて、どういうアクションを起こせばいいのか。そこを考えるのも、まだまだ人間の仕事だということだ。

止まらない進化 メジャーリーグのスカウトも利用

 とはいえデータロボットがAPIまで作ってくれるのは非常にありがたい話。シバタさんは「APIの自動デプロイなどはサービス化のためにはキーになる開発ですが、今まではモデルができてから開発に何カ月もかかっていました。これがデータロボットでは一瞬にして行われてしまうのです」と言う。簡単なアプリ画面を作り、サンプルデータさえ用意できれば、データロボットの人工知能は勝手に学習して予測モデルを作り、さらにはアプリと人工知能との間のデータの自動受け渡しの部分までもすべて自動的に作ってくれるわけだ。人工知能利用がここまで簡単になると、今後、人工知能につながるスマホアプリが多数登場してくることだろう。

プロフィール

湯川鶴章

AI新聞編集長。米カリフォルニア州立大学サンフランシスコ校経済学部卒業。サンフランシスコの地元紙記者を経て、時事通信社米国法人に入社。シリコンバレーの黎明期から米国のハイテク産業を中心に取材を続ける。通算20年間の米国生活を終え2000年5月に帰国。時事通信編集委員を経て2010年独立。2017年12月から現職。主な著書に『人工知能、ロボット、人の心。』(2015年)、『次世代マーケティングプラットフォーム』(2007年)、『ネットは新聞を殺すのか』(2003年)などがある。趣味はヨガと瞑想。妻が美人なのが自慢。

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