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次代のための“探索型”AI活用

なぜそのAIはイノベーションを生み出さないのか──「深化」と「探索」見落とされた片方の“手”とは

第1回

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AIはさらに2回進化する

 知の探索のための取り組みとして、特にX-インフォマティクス領域での活用が今後期待されるAIですが、実はその機能レイヤーとして全3層あると考えられます。これまで紹介したインフォマティクスの話を踏まえるとわかりやすくなりますが、AIの機能レイヤーとしては、以下の3層です。

  1. 収集されたデータから特定の条件や状態、特徴を解析・補足する「認識」
  2. 認識されたデータの特徴をもとにシミュレーションを繰り返す「予測シミュレーション」
  3. 予測シミュレーションの結果として最適なアクションを提案する「最適プランニング」
クリックすると拡大します

 現状のAI活用の多くは、1層目の「認識」に留まっています。先ほど、既存事業を対象とした「知の深化」にAIが用いられがちという話に触れましたが、たとえば、小売店内のカメラから来店客を検出するAIや、商品画像から傷を判定するAI、入力された日本語を外国語に翻訳するAIなど、現時点でも多くのAI活用やAI商品の開発が進められてはいるものの、これらの多くは既存事業を通して収集されたデータから特定の特徴を認識した上で検出・判定・翻訳しているに過ぎません。つまり、学習データを通じて教え込まれた特徴を再認識し、その結果を既存のビジネス側に還元することで、人手を削減したり、業務を自動化・効率化したりするというのが、近年の目立ったAIの用途でした。

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この記事の著者

椎橋 徹夫(シイハシ テツオ)

※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です

和田 崇(ワダ タカシ)

※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です

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