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Academication-AI

AI活用・オープンイノベーションのためのメディアです。最先端のAIビジネス事例情報と研究情報をお届けします。

【ビジネス】人工知能(AI)の様々なコア技術が公開されていく時代に生き残るために必要なスキルは【開発者】

結論から言うと、

技術を使う目的を定義し、適切な会社の技術を目利きし、導入・運用する力

でしょう。

なぜなら、同じ技術開発をしていても大手が多額の資金をかけて開発している技術に秀でることは難しいからです。後述しますが特にAIの領域では。

 

最近、立て続けにAI領域で重大なニュースがありました。

  • Googleによる『動画内に何が映っているかを判別する』APIの無料公開 
  • リクルートによる社内のAIのAPIを一部外部公開

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これらはその分野のAIエンジンを開発し、販売・導入している企業に大きな痛手になります。彼らが限りあるリソースで作ったものよりも、大手のAIエンジンの方が性能が良い可能性は極めて高いです。

なぜなら、機械学習という、莫大なデータからパターンを学習する手法の興隆により、

AIの能力 = 学習データ量 × 計算資源(コンピュータの能力) × 技術力

という公式が加速しているからです。

 

このことはつまり、資本を持っている大手が莫大なデータを莫大な計算資源によって学習させれば、多少の技術力の差は覆されてしまいます。

そして彼らのAPIが使われれば、それは新たな学習データをユーザーが提供することになり、ますます差を拡大させていくでしょう。

 

その時に取りうる選択肢としては主に以下が考えられます。

  1. 大手が進出してこない技術を開発(余程特化していないとコバンザメ商法になりうる危険)
  2. 公開された技術を用いて適切なソリューションを構築

技術シーズに拘るととんでもないことになる可能性があります。

逆に、顧客ニーズから考え、自社の開発エンジンに拘らずにソリューションを構築できる目利きを持てば、テクノロジーの進歩が加速する中で生き残りやすいと思います。

後者を選ぶのであれば、適切な技術の選定と、いかに価値のあるデータを持っているかが優位性になるでしょう。

 

それぞれのニュースの詳細は以下で見ることができます。

bita.jp

itpro.nikkeibp.co.jp

 

私たちについて

Ations株式会社はオープンイノベーションを加速させることを目指しています。

現在は人工知能(AI)領域に絞り、開発会社とクライアントのAIリテラシーギャップを埋めるべく、メディアの運営および、AIコンサル、AIアドバイザリー、イベントや勉強会をしております。

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