「Hey Siri、今日の天気は？」 「OK Google、テレビをつけて！」 もはや生活の一部となりつつあるスマートスピーカー。なぜ、急にこういった製品が登場し始めたの？と疑問に思ったあなたは鋭い。スマートスピーカーブームの背後には人工知能の開発をめぐる秘密があったのだ――。 「人工知能（AI）ってそもそも何？」というところから、人工知能が導く未来像まで、ズバリと答えてくれるのが『誤解だらけの人工知能 ディープラーニングの限界と可能性』（田中 潤・松本健太郎/光文社）。本書は、人工知能開発のトップランナーのひとりである田中氏の専門的な説明を、データサイエンティスト・松本氏が「一般人向けに翻訳」したことで、正確さと読みやすさを両立した1冊だ。自らも経営者であり、ビジネス感覚にも長けた田中氏の発言はとにかく具体的だ。さっそく内容の一端を見てみよう。 ■スマートスピーカー開発のウラ側 そもそも

前回は、企業の専門性というバイアスによる失敗例や、情緒のみをとらえたアイデアによる失敗例を紹介した。この事例から、インサイトからアイデアを生み出す企業の立場で、なぜインサイトが有効なのかを解説した。今回から、インサイトを活かしたビジネスプロセスについて、具体的にみていく。まずは、市場のどこに機会があるのかを探る「オポチュニティマップ」について紹介する。 “インサイトレス”な企業に見られる業務プロセスの問題点──コトラーのSTP分析でインサイトを導けるのか？ インサイトフルな組織と、インサイトレスな組織。両者の違いは、組織がインサイトからイノベーションを導く業務プロセスを持っているか否か、によって見極められる。業務プロセスにインサイトを用いるフェーズが含まれていないのに、組織はインサイトフルである、といったことはあり得ないからだ。ゆえに、インサイトレスな組織かどうかは、組織の問題と捉える前に

2014年に、チューリングテストで初の合格者が出たと話題になった。しかし、このテストによって人工知能は知能を持つといえるのか。チューリングが意図したテストの内容とは。 「人間と同じ知能を持った人工物を作る」という人間の夢は、古くはギリシャ神話、錬金術、機械人形など、さまざまな形で実現しようとしてきました。 1940年代ごろから手法として「コンピュータ」が適切ではないかという議論が行われ、いろいろな実験が行われるようになります。56年にダートマス会議が開催されると一気に人工知能開発の黄金時代を迎え、その後は皆さんご存じの通り2度のブームと2度の冬の時代を乗り越えて、現在第3次ブームが到来しています。 ところで、人工知能が完成したとして「人間と同じ知能を持つ」とどのように証明すればいいのでしょうか。 この難題の解決策として、「あるテーマで人間と戦い、人間に勝つ」ことを目標にしました。なぜなら同

最初はボーッと見ていたのですが、途中から「アイスの定番、ベタを理解するのに良いんじゃないか」と思い直して真剣に見たら結構面白い。 まず、30位以上の得点を棒グラフに纏めます。 …棒グラフの推移が明らかに変ですよね。構成が切り替わるタイミングで明らかに得点の推移が変わっています。 具体的には1位と2位、3位と4位、10位と11位、21位と22位。 まあ、ガチ投票とは言いつつ、多少はドレッシング（粉飾）しているのかもしれませんね。しゃーないしゃーない。 ただし、テレビ朝日は今後、厚労省データ偽装問題を批判する権利は無いと僕は思います。 ベタなアイスとは何か？TLを読んでいると「好きなアイスなんて食べる季節によって変わる」という意見が結構多かったです。 なので、もしベタなアイスを知ろうと思うと、30位や29位を含めれば「31位も本当なら入っておかしくない」という批判に耐えられません。 そこで、こ

山口さん（以下、敬称略）　本書の「美意識」にはいろいろな意味合いがあり、道徳観念に加え自分らしさを鍛える力も「美意識」と表現しました。今日の対談では狭義の意味、つまり西洋美術史の文脈で「歴史的に美しいと位置付けられている美術を見抜く審美眼のような能力は鍛えられるのか」を考えます。 僕は鍛えられると思っています。小林秀雄（文芸評論家）も言っていますが、骨董屋に入った小僧が真贋を見抜く能力をどうやって鍛えるかといえば、専門家から良いと評価されているものをずっと見続けると、偽物が出てきたときに分かるというんです。 僕自身、子供のころから絵画や音楽などで“本物”に多く触れてきたので、あるときその良さがパッと分かるという感覚を何度も体験してきました。 例えば、ロシアの作曲家イーゴリ・ストラヴィンスキーの話は有名です。彼は来日したとき、若手日本人が作曲した大量の音楽テープを早送りで聴いていたようです。

前回は、市場が成熟しコモディティ化した結果として訪れた現代＝“だいたい、良いんじゃないですか時代”においては、人を動かす隠れた心理である「インサイト」が重要であり、現状打開に欠かすことができないものである、ということを説明した。その前提をふまえて、今回はインサイトからアイディアを生み出す企業の立場から、なぜインサイトが有効なのかを考えてみたい。 “自分都合のアイディア”で墓穴を掘っている日本企業は、「バイアス」で視野が狭くなっている GoogleやAmazonといったグローバル企業の存在感が強まる反面、国内外いずれの市場において、日本企業に勢いは感じられない。このような停滞した状況に陥っているのはなぜなのか。市場の成熟化などの要因は認めつつも、私たちはその大きな要因が次のようなポイントにあると考える。 企業が自分都合のアイディアしか生み出せていないから。 たとえばUberやAirbnbは消

最近、「AI人材」という言葉をメディアで聞くようになりました。人工知能に関する業務を遂行する人材をAI人材と呼ぶそうで、どの企業も血眼になって探しています（参考記事）。 AI人材の仕事は、コードを書くだけにとどまりません。6月7日に行われた日本商工会議所の記者会見で、三村明夫会頭は「かみ砕いて（AIが）経営に必要だと分からせる、しかも具体的にこういう手段がありますよと、社長に気付きを与える人材が必要」と述べています。 要はエンジニアの枠を超えて、AIで何ができるかを分かって、かつAIを用いた課題発見・課題解決の実現まで構想できる人材がAI人材なのでしょう。 一方で、世間的にはAIによる成功事例だと呼ばれているものが、単なる回帰分析を用いた予測だった、というのはよくある話です。結局のところ、簡単なデータサイエンスの知識があれば十分なのにわざわざAI人材と名付けたい層と、名付けられたい層の狂想

本noteは、2018年6月7日、総務省統計局の現状分析研究会講演会で話した内容をまとめたものです。 自己紹介（怪しい者では無い）はじめまして、松本健太郎（@matsuken0716）です。株式会社デコムでR&D部門を率いています。決して怪しい者ではございません。 一応、こんな感じでビジネス書を刊行しております。人工知能が多いですね。 株式会社デコムはマーケティングリサーチ業界に属しますが、得意としているのは「インサイト」です。インサイト…あまり聞き馴染みが無い言葉だと思うので、少しだけ補足します。 以下は、全米における１人あたりの飲用牛乳消費量（70年及び97年）です。出典はERS/USDA（米農務省）「Food　Review」です。 約25年の間に、どんどん牛乳が飲まれなくなっています。何とかしたいと考えたカリフォルニア州牛乳加工業者協会はCMを制作します。 さて、皆さんなら牛乳の消費

この連載では、ビジネスにおいて欠かすことのできない「インサイト」の考え方と、それをビジネスプロセスに活用すべき理由、組織としてインサイトをどのように活かしていくための方法論について述べていきたい。 今回は、「デザインシンキング」や「JOB理論」を実務に活かすには、補うべき要素があるという筆者の意見を述べつつ、その鍵となるインサイトの基本的な考え方、インサイトに関する誤解、インサイトフルな組織への道筋を解説する。 “だいたい、良いんじゃないですか”時代に、インサイトはその閉塞感を打開する武器になる まず、インサイトがなぜビジネスにおいて重要なのかを理解するために、現代の社会について考えてみる。現代は“だいたい、良いんじゃないですか時代”であると、私たちは考える。 あるカテゴリーに含まれる商品を消費者が見るとき、どの商品も「だいたい良いんじゃない」という感想を抱く。その一方で、いずれかの商品に

AIコピーライターの衝撃　広告代理店は今後どうなる？：これからのAIの話をしよう（言語編・後編）（1/4 ページ） 人工知能（AI）は「美魔女」という言葉を生み出せるのか──そんな疑問から、雑誌編集者と自然言語処理を専門にするAI研究者の異色対談が始まった（前回記事）。世間ではAI記者やAIコピーライター、AIアナウンサーなどが話題を集め、人間の“聖域”とされていたクリエイティブな職種にもAIが浸透してきている。 では、現状の人工知能はどこまでの創造性を発揮できるものなのだろうか。それは、人間のプロフェッショナルに匹敵する実力なのか、またそのアプローチは人間のそれとは異なるのか、と疑問は尽きない。 対談したのは、「STORY」「美STORY」（現美ST）、「DRESS」などの女性誌を創刊して編集長（当時）を務め、「美魔女」という極めて優れた言葉を造り出した編集者の山本由樹さん（参考リンク：

そこには無いものを実際には「ある」と見なして考えたり行動したり、まだ無いものを実際につくろうとしたり、人間は「無」を「有」に変える力があります。それは「想像力」や「創造力」と呼ばれる、恐らくは人間の脳にしか備わっていない不思議な力です。 2017年大いに話題を呼んだ「サピエンス全史」にも想像力が取り上げられています。サピエンスだけが想像力を持ち、虚構、すなわち架空の事物について語れるようになった、と。 しかし時に、想像や創造が妄想に変わります。非論理的で、筋が通っておらず、SFの枠を超えた、具体性に欠ける妄想が飛び交う代表例が「人工知能」ネタです。 これまで私は「真説・人工知能に関する12の誤解」と題した連載を書いてきました。連載では、人工知能に関する妄想を一つ一つ取り上げて「それは間違っている」「それはまだ実現しない」と訴えてきました。2018年には、一連の連載が「AIは人間の仕事を奪う

人工知能は「美魔女」という言葉を生み出せるか　雑誌編集者×AI研究者、異色対談：これからのAIの話をしよう（言語編・前編）（1/4 ページ） 人工知能（AI）の研究を進めるほど、人間の研究に否が応でも取り組まざるを得ない。これは多くの人工知能開発に携わる研究者が口にする言葉です。 ある問題に遭遇すると、なぜ人工知能はできないのかを考えるより、なぜ人間はできるのかを考えた方が再現性は高く確実です。しかし、そもそも人間が「なぜできるのか」を言語化できていない場合も多く、人工知能と人間の研究を交互に行う機会も少なくありません。 例えば芸術家は他の人と同じように生きているはずなのに、なぜずぬけた創造性を発揮できるのでしょうか。理論的に説明できる人は少ないと思います。 「ディープラーニングはブラックボックスだ」と批判する人も大勢います。しかし、人間だって行為の多くがブラックボックスで、なぜできるのか

ハーバード・ビジネス・スクールのクレイトン・M・クリステンセン教授が書いた『ジョブ理論』（現訳は『Competing Against Luck』。日本語訳は2017年に刊行）には、私のような“ひよっこデータサイエンティスト”が仕事をする上で忘れてはならない教訓が記されています。 データは、顧客が「なぜ」ある選択をするのかについては、何も教えてくれない 教授は自身の身長や家族構成などのデモグラフィックを例に挙げ、「今朝、ニューヨーク・タイムズを買うという行動を私に選択させたのは、こうした特徴のせいではない」として、相関関係と因果関係を取り違えてはならないと強く訴えます。 この話を思い出すたびに、「手元にあるデータが世界の全て」だと思い込んで分析するとロクな結果にならないと、身につまされる思いでいっぱいになります。 苦労してたどり着いたダンジョンの奥にある宝箱には、絶対に強い武器や防具が入って

連載「これからのAIの話をしよう」 （編集：ITmedia村上） なぜAI時代にベーシックインカム？ ――（聞き手、松本）　AIとセットで語られる前から、BIは制度として提案されていました。もともとはどのようなメリットが謳われていたのでしょうか。そして、なぜAIとセットで語られるようになったのでしょうか。 AIとセットで語られるようになったのは、第3次AIブームが到来し、これまでのブームと違って広範囲に人間が仕事を失う可能性が見えてきたからでしょう。AIが浸透して失業者が街にあふれた世界を考える必要があり、そのための対応策としてBIの必要性が語られるようになってきました。 世界的には14年ぐらいから、日本でも16年ぐらいからAIとBIがセットで語られ始めました。当時はピンと来ていない人が多かったですが、ドワンゴ人工知能研究所の山川宏さんなどは注目してくれていましたね。 BIのメリットは2つ

これまでの連載で説明してきたように、人工知能（機械学習）を活用しようとするならば、まず何よりもデータが必要になります。しかし「データが必要」という言葉に引っ張られ過ぎるのも困りものです。 事実、「データが一式そろってさえいれば分析を始められる」「人工知能にデータを与えれば（食わせれば）、何らかの機械学習の手法を用いて解を導いてくれる」と考える人は少なくありません。しかし、少し立ち止まって考えてほしいことがあります。そもそも、そのデータは“本当に”正確なものなのでしょうか。 例えば、体重計で測定した数字を考えてみてください。ジムに行ったことがある人なら分かるかもしれませんが、ジムにある体重計と自宅の体重計では、体脂肪率に大きな差が出ることがあります。温度計にしても、周囲に建物があるかないかといった要因で、2度ほど数値が変わることもあります。果たしてどちらの数値が正しいのか。これは難しい問題で

第85回JMRX勉強会「文化マーケティングによるトレンド把握のツボ ～音楽業界を中心に～」に参加してきました。 「人が作り出す全てのプロダクト・サービスは"文化"である」という衝撃的な言葉から幕を開けた勉強会。いくつかの気付きを書き残します。 ブームとは何か？【表層】ブーム    ⇒（断絶）⇒ 終焉 【深層】構造変化⇒（継続）⇒次のブームへ 〇〇ブームが起こると、表面上は「盛り下がって」しまい、いつの間にか終焉するけど、必ずどこかの構造が変化している。結果、その変化が次のブームを起こしていく。 ※例えばSMAP×SMAPの「BISTRO SMAP」から料理男子が生まれた…らしい。自分が中学生～高校生の頃に見ていた内容が大人になって行動に現れるので10年程度要する。（登壇者の方曰く） 流行と衰退を繰り返す"ブーム"とは、まさに「文化」である。「文化」が起こしている「構造変化」を捉えたマーケタ

人工知能の“誤解”を解説してきた人気連載「真説・人工知能に関する12の誤解」が書籍になりました。人工知能の「今」を知るにはオススメの1冊です。 ビジネスから社会システムまで、幅広く影響を与えるといわれている「人工知能（AI）」。Google DeepMindが開発した「AlphaGo」がプロ囲碁棋士を破ったころから注目され始め、今やエンタープライズITの領域を超えて、社会全体のトレンドワードになりつつあります。 しかし、急速に広がった言葉であるためか、人工知能の“実態”があまりよく知られないまま、大きな期待と不安だけが独り歩きしている場面も少なくありません。 人工知能に仕事を“奪われる”、人工知能が“暴走する”、人工知能に自我が“芽生える”――そんなよくありがちな議論を切り口に、人工知能の現状を解説してきた連載「真説・人工知能に関する12の誤解」が、このたび、書籍「AIは人間の仕事を奪うの