コラム

湯川鶴章 湯川鶴章のテクノロジーフィクション

DataRobot使ってAI予測モデル4000個完成。リクルート社内で進む人工知能ツールの民主化

2017年03月22日（水）18時15分

一度、DataRobotのデモを見せてもらったことがある。

米国では一度退院した患者の症状が悪化し、再入院するケースが増えており、社会問題化しているといわれている。病気が完治していないにもかかわらず患者を追い出しているのではないかという批判が、病院に向けられているからだ。そこでどういう検査結果の人に、どういう処置を取れば患者の再入院率を低下させることができるのか。再入院率を予測するモデルをDataRobotが作るところを実際に見せてもらった。

入力するのは患者の年齢、性別、病気の種類や症状といった患者の属性データに加えて、病院側で行った処置のデータ、そして30日以内の再入院の記録などのデータだ。

操作は簡単。データのファイルをマウス操作でドラッグ・アンド・ドロップするだけ。あとはDataRobotが自動的に統計処理し、再入院した患者にはどのようなデータのパターンがあるのかを認識する。例えば高齢の男性で生活習慣病の患者は、投薬処置だけだと再入院する人の割合が◯％だということが分かる。

つまり同様の属性の患者に投薬処置するだけでは◯％の確率で再入院する可能性があると予測できるわけだ。

こうした統計処理を、いろいろな統計の手法で試してくれる。どれだけ早く予測モデルができるのかは、クラウド上のサーバーを何台使うかに左右されるが、私の見たデモは20台のサーバーを使っていたので、いろいろな統計のアルゴリズムがどの程度の精度になるのかという計算が目の前で次々と行われた。その様子は、まさに圧巻。人間の専門家が処理すれば数カ月かかりそうな計算を、DataRobotがものの数分でやってのけたのには驚いた。

半年で4000強の予測モデル

この脅威のツールをリクルートは全社員に提供したのだ。同社RIT推進室の元室長、石山洸氏によると、社員に対して簡単な研修を行っただけで導入から約半年間で4855個の予測モデルが誕生。うち約80%は、一般社員が開発した予測モデルだという。

またグループ社内のどこにどのようなデータがあるのかを検索するデータ・ディスカバリー・システムを、シリコンバレーのAI研究所と本社の開発者チームが一丸となって、わずか半年で構築。GoogleやAppleが持つような世界最先端のシステムを手にしたという。このシステムにより、これまで煩雑な手続きを通じて入手するのに数カ月もかかっていたようなデータを、数分で入手できるようになった。データ利用者もこれまでの数百人規模から、数千人規模に膨れ上がったという。

AIの民主化が一気に広がったわけだ。

【参考記事】人工知能が経済格差と貧困を激化する

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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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