近年、多くの企業が人工知能（AI）技術の導入を検討し始めており、市場は大きな盛り上がりを見せている。業務や事業の課題を解決するソリューションとして期待が高まる一方で、「本当にビジネスに効くのか」といった冷静な判断も必要になってくる。
ビジネスで真に使えるAIを開発・提供するには、技術自体と実用化に向けての本質を正しくとらえ、それらを「つなぐ存在」が重要な役割を担う――。そう説くのは、オーダーメイドによるAIソリューション「カスタムAI」を開発・提供するLaboro.AIで代表取締役 CEO（最高経営責任者）を務める椎橋徹夫氏。
「AI技術にフォーカスしたIT企業、課題解決にフォーカスしたコンサルティング企業はあるが、それぞれ一方だけではソリューションまで落とし込めないのが実情。その両方をつなぐ存在が足りていない」と同氏は指摘する。
同社では、「ソリューションデザイナー」と呼ばれる部隊が役割を担っており、プロジェクト初期の案件管理から、その後のプロジェクト推進、運用に至るまで、課題解決のパートナーとして顧客企業をサポートする。国内大手事業会社でAIやビッグデータ活用を担当してきたメンバーをはじめ、多様なバックグラウンドを持つ人材で構成されているという。
同社サービスの特徴は、顧客企業の事業に合ったAIモデルをオーダーメイドで開発・提供する点にある。既存の方に当てはめるパッケージ型のAI技術とは異なり、個々の目的にあった問題を設定でき、より複雑な課題を解決することができる。また、一度作ったら終わりではなく、時間をかけて継続的な精度向上も見込めるという。
「ソリューションデザイナーは“ビジネスで使えるAI”を作るためにいる。“現場のためのAI”を作るのが目的だ」とソリューションデザイナーの寺田響氏は語る。
例えば、AIプロジェクトで実証実験（PoC）をやっても、そのままでは本番環境に実装できなかったり、データサイエンスの目線で精度の高いAIを開発できたとしても、それが必ずしも現場で便利なツールになったりするわけではない。
現場で使えるAIを目指すのであれば、「実際に現場ではどのくらいの精度が求められているのか、どのくらいの精度を実現できるのかをすり合わせていく必要がある」と寺田氏は話す。そのためには、産業・企業のプロセスやバリューチェーンを深く理解し、課題にあったソリューションをデザインしていく必要がある。
椎橋氏は「いわばソリューションデザイナーはPoCを乗り越えるための請負人」と表現する。「PoCを乗り越えられるかどうかは、技術的な可能性とビジネスの成果が重なっているかなり狭い領域になる。実現できれば意味のあるものだが今の技術では精度が満たせないケースや、技術的に精度検証できるがビジネスの成果につながらないケースなど、どちらか一方であることが多い。こうしたことを事前に設計することが重要で、実際に手を動かしながら臨機応変に調整することも大切だ」
寺田氏は、昨今の「PoC疲れ」とも形容される状況について、「そもそも成果が出ないところで技術検証をやっていないか。どういう成果を求めているかあいまいになっているケースが目立つ」と指摘する。そうならないためには、ゴールやプロセスの明確化が重要になる。
「AIの用途開発はまだ発展途上にある」と椎橋氏は話す。AIによる人間の代替は非常に限定的な用途に過ぎず、今後はこれまでにない価値を生み出したり、人間よりも優れた成果を導き出したりするものになると予想する。現在、ガートナーのハイプサイクルでAIは幻滅期に位置付けられている。これについては「できることとできないことが分かり始めた」からだと言い、「ここからが実用化のスタート」だと語った。
Laboro.AI 代表取締役 CEOの椎橋徹夫氏（左）とソリューションデザイナーの寺田響氏
