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「AIの第3の波」はビジネスをどう変えるのか--エイピアのAI専門家が成功の秘訣を語る - (page 3)

ZDNet Japan Staff

2020-04-15 07:00

3.深層学習がAI採用の壁を突破する方法

 AIの第3の波には幾つかの障壁がある。まずはデータを収集するコストが高いということ。従来、データの収集は人間によって入力、出力が管理されてきた。データは「監視」される必要がある、という認識があった。例えば、自動車に搭載されている警戒システムでは、車、歩行者、自転車、停止標識などにラベルを付ける(分類する)必要があるが、ラベリングコストが高いという問題がある。AIが適用されるビジネスあるいは技術側で、ラベリングにかかるコストを負担できない場合、深層学習は費用対効果が低い選択肢になる。

 しかしながら、深層学習は非常に高度になり、教師なし学習が可能になった。つまりデータを収集するだけで良くなった。教師なし学習が、教師あり学習と同じパフォーマンスを達成できる場合、ユーザーベースがあり、生データを取得する限り、AIを使用してパフォーマンスを改善できる。大きなラベリング予算は必要ないため、利益率は高くなる。また、参入障壁が低くなり、より多くのアプリケーションドメインが、深層学習を活用できるようになる。

 CT(コンピューター断層撮影)やMRI(磁気共鳴画像法)の画像のように、医療用に特化したデータも収集に非常に手間とコストがかかるが、こうした場合には転移学習と呼ばれる方法が役立つ。これは、より簡単に利用できる他の種類のデータ(X線など)から知識を転送し、それらをデータのカテゴリーに適用することでコストの問題を解決する。

 それでは人的要因についてはどうだろうか。現在の大きな課題はどのようにAIを管理するかだ。

 AIの管理者は、解のない問題を解決するために、この技術をしっかり理解する必要がある。しかし、それは単に技術を理解できるかどうかの能力の問題ではない。より多くのユーザー、より多くのデータ、より強力なAIの力を活用するには、活用すべき分野や領域ついての深い知識も必要になる。

 これらのスキルを組み合わせることができれば、何ができるかを制限する必要はない。AIの第3の波は今までのビジネスを変えていく。

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