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RPA、チップ、ディープテック、地政学--AIの今をさまざまな角度から論じる

George Anadiotis (Special to ZDNet.com) 翻訳校正: 石橋啓一郎

2019-08-01 06:30

 今は人工知能(AI)の現状に関するレポートを評価するのに絶好のタイミングだ。7月の上旬に、AIの現状を扱った優れたレポートが3本相次いで公表された。これらはすべてベンチャーキャピタルに所属する人々によって書かれたもので、技術的なブレークスルーから、経済や社会に対する影響全般に至るまで、AIに関するあらゆる側面を詳しく扱っている。

 この記事では「State of AI Report 2019」の共著者であり、Air Street CapitalRAAISを立ち上げた人物であるNathan Benaich氏の話を参考に、AIが及ぼす影響について議論を進めたい。Benaich氏はAIを専門とするエンジェル投資家であり、ユニヴァーシティ・カレッジ・ロンドンの公共のための革新研究所(IIPP)客員教授のIan Hogarth氏との共著でこのレポートを作成した。

 Benaich氏とHogarth氏はこのレポートに、GoogleのAI研究者であり深層学習フレームワーク「Keras」の責任者を務めるFrancois Chollet氏や、ベンチャー投資家でAI業界のオピニオンリーダーでもあるKai-Fu Lee氏、FacebookのAI研究者Sebastian Riedel氏などの著名な人物からの意見も取り入れている。

AIの応用分野:RPAと自動運転車

 Benaich氏と交わした質疑応答の多くは、AIの地政学に関するものだった。だからと言って、Benaich氏とHogarth氏のレポートで、AIの人材やインフラ、応用分野などの問題に触れていない訳ではない。実際、レポートではこれらの話題についても包括的にカバーしている。しかしあまりにも話題が多すぎるため、議論を絞らざるを得なかった。

 人材の問題に関しては、専門家の間に共通の見解がある。それは、AI人材に対する需要は非常に高まっており(報酬も高くなっている)、人材のトレーニングに対する投資も増えているということだ。いずれにせよAI分野における人材不足は、今後も引き続き、この技術がさまざまな業界に広く普及するのを妨げる大きなボトルネックになるだろう。

 この問題を緩和するためのアプローチの1つが「AutoML」で、これは機械学習を適用するプロセスの一部を自動化するために機械学習を使用するというものであり(つまり一種の再帰的な構造になっている)、その適用範囲は広がりつつある。例えばレポートでは、AutoMLは資源が限られているモバイルデバイスで実行するための、人間が設計したものよりも優れたニューラルネットワークを新たに設計できるようになっていると指摘している。

 マクロ的な状況は活気に満ちている。2018年のAIに対する投資は2017年よりも80%近く増えて年間270億ドルを超えており、北米地域が市場シェアの55%を占めてリードしている。レポートでは、主な投資対象となっている応用分野として、ロボット工学(主に製造業と運送業)、RPA(ロボティックプロセスオートメーション)、医療、需要予測、自動運転車、テキスト分析などを挙げている。

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