海外コメンタリー

AIアプリケーション構築の極意は人とプロセスにあり - (page 2)

Tony Baer (Special to ZDNet.com) 翻訳校正: 村上雅章 野崎裕子 2018年03月29日 06時30分

  • このエントリーをはてなブックマークに追加
  • 印刷

 適切な人材を組み合わせた後は、そこにプロセスを投入する番がやって来る。AIとMLを活用しようとしているのであれば既に、アナリティクスを用いた作業経験があるはずだ。アナリティクス上の問題を洗い出し、そこでの答えを運用に組み込めるプロセスが存在していることを期待したいところだが、ほとんどの企業では、そういったプロセスはたとえ存在していたとしても非公式なものでしかないはずだ。

 しかしAIとMLによって、データサイエンスを基点とすべき新たな可変要素がプロセスに追加される。サイエンスが最も重要であり、状況と結果のようなパターンを洗い出すという目標が置かれているシナリオでは、AIは必ずしも必要ではないかもしれない。

 データサイエンスの適切な実装と、AIの適切な実装の間には共通の因子がある。それはどちらもチームによる取り組みになるというものだ。

 しかしAIにとって、そのメリット(そしてリスク)は極めて大きなものとなる。データサイエンスにおいて、意思決定は人が担う行為だ。AIによって、「システム」というもう1つの可変要素が追加される。このシステムは、モデルとアルゴリズムを通じて、データ中に存在する特徴を見つけ出すという人の能力を拡大し、見つけ出した特徴から洞察を導き出し、業務上の利益を生み出す意思決定に供される。AIを用いることで、学習の多く、そして多くの場合において意思決定という行為は、機械に委ねられる。ただ、MLや深層学習(DL)によるアプローチが監督されるか、されないかにかかわらず、人間系がシステム内に組み込まれている必要がある。

 アプローチを選択するに際にも、多くの変動要素が絡んでくる。まず、ML用(「Spark MLlib」など)の、あるいはDL用(「TensorFlow」や「Apache MXNet」など)として選択できるオープンソースのフレームワークが戸惑うほど多く存在している。このため、業務に見合った適切なツールの選択は、控えめに言っても難しい作業となる。この選択は、企業が擁している人材のスキルによって左右されることもしばしばある。例えば、Rが社内の共通語になっているのであれば、CRAN(The Comprehensive R Archive Network)ライブラリが好まれるだろう。また、チームがPythonに慣れ親しんでいるのであれば、scikit-learnが選ばれるだろう。同様に、社内のアナリティクスに「Apache Spark」が使用されているのであれば、データ処理パイプラインにMLlibを組み入れる傾向があるだろう。

 その後、モデルと目的(意図)の論理的側面をすり合わせる作業が待っている。自らが探し求めている問題の本質が分かっているのだろうか?また、それを見つけ出すために機械の助けが必要なのだろうか?モデルに組み込む機能やパラメータの基準にはどういったものがあるのか、また誤った認識や偏見を意図せず埋め込んでいないだろうか?映画『マイノリティ・リポート』のようなシステムを作り出していないだろうか?MLやDLといったモデルの背景や前提を明文化するというのは、まだあまり前例がないのだ。

ZDNet Japan 記事を毎朝メールでまとめ読み(登録無料)

  • このエントリーをはてなブックマークに追加

SpecialPR

連載

CIO
教育IT“本格始動”
月刊 Windows 10移行の心・技・体
ITアナリストが知る日本企業の「ITの盲点」
シェアリングエコノミーの衝撃
デジタル“失敗学”
コンサルティング現場のカラクリ
Rethink Internet:インターネット再考
インシデントをもたらすヒューマンエラー
トランザクションの今昔物語
エリック松永のデジタルIQ道場
研究現場から見たAI
Fintechの正体
米ZDNet編集長Larryの独り言
大木豊成「仕事で使うアップルのトリセツ」
山本雅史「ハードから読み解くITトレンド放談」
田中克己「展望2020年のIT企業」
松岡功「一言もの申す」
松岡功「今週の明言」
内山悟志「IT部門はどこに向かうのか」
林 雅之「デジタル未来からの手紙」
谷川耕一「エンプラITならこれは知っとけ」
大河原克行「エンプラ徒然」
内製化とユーザー体験の関係
「プロジェクトマネジメント」の解き方
ITは「ひみつ道具」の夢を見る
セキュリティ
セキュリティインシデント対応の現場
エンドポイントセキュリティの4つの「基礎」
企業セキュリティの歩き方
サイバーセキュリティ未来考
ネットワークセキュリティの要諦
セキュリティの論点
スペシャル
エンタープライズAIの隆盛
インシュアテックで変わる保険業界
顧客は勝手に育たない--MAツール導入の心得
「ひとり情シス」の本当のところ
ざっくり解決!SNS担当者お悩み相談室
生産性向上に効くビジネスITツール最前線
ざっくりわかるSNSマーケティング入門
課題解決のためのUI/UX
誰もが開発者になる時代 ~業務システム開発の現場を行く~
「Windows 10」法人導入の手引き
ソフトウェア開発パラダイムの進化
エンタープライズトレンド
10の事情
座談会@ZDNet
Dr.津田のクラウドトップガン対談
Gartner Symposium
IBM World of Watson
de:code
Sapphire Now
VMworld
Microsoft Inspire
Microsoft Connect()
HPE Discover
Oracle OpenWorld
Dell Technologies World
AWS re:Invent
AWS Summit
PTC LiveWorx
吉田行男「より賢く活用するためのOSS最新動向」
古賀政純「Dockerがもたらすビジネス変革」
中国ビジネス四方山話
ベトナムでビジネス
日本株展望
企業決算
このサイトでは、利用状況の把握や広告配信などのために、Cookieなどを使用してアクセスデータを取得・利用しています。 これ以降ページを遷移した場合、Cookieなどの設定や使用に同意したことになります。
Cookieなどの設定や使用の詳細、オプトアウトについては詳細をご覧ください。
[ 閉じる ]