［脳に挑む人工知能8］米中と日本、AIビジネスの優劣を分けたのは「実装力」
機械学習や自然言語処理といった人工知能（AI:Artificial Intelligence）の領域で、優秀な人材の奪い合いが世界各地で起きている。ITpro連載「脳に挑む人工知能」第8回以降は、日本、米国を中心としたAI人材獲得の現場をレポートする。 TOEIC 900点、博士号、実装力 東京・千代田区にあるリクルートホールディングスのオフィス。同社が2015年4月に開設した人工知能研究所（Recruit Institute of Technology）を統括する石山洸氏は、毎日のように採用面接を繰り返していた。 その目的について、石山氏は「リクルートが人工知能で世界トップになるため、トップ級の研究者にジョインしてもらうこと」と語る（写真1）。 採用の条件は厳しい。TOEIC 900点以上の英語力と、機械学習に関する博士号相当の研究実績、そして人工知能を具体的なサービスに結びつけるソフト
【連載第1回】ニューラルネットの歩んだ道、ディープラーニングの登場で全てが変わった - 日経BigData
ディープラーニングのビジネスへの活用の可能性を探る。初回はディープラーニングの登場がどんな意味で大事件だったのかを解説する。 機械学習、ニューラルネット、ディープラーニングといった言葉の意味を整理することから始めよう。機械学習は人工知能の一分野で、データの背景にある傾向や法則を探り、現象の解析や予測をすることを目標としている。人間がルールを明示的に与えるのではなく、データから機械自身に法則を学習させるのが特徴だ。ルールで記述しきれない複雑な現象や、季節や時間などで傾向が変わる現象の解析に強みを発揮する。 ニューラルネットは機械学習で扱われる計算アルゴリズムの1つである。脳を模倣したモデルで、入力層、隠れ層、出力層の3種類の層から成る。入力に対して単純な変換を何回も繰り返し、予測結果などを出力する構造をしている。 深い構造、すなわち隠れ層を何層も重ねる構造がニューラルネットの精度向上の鍵とな
ITの魔の手がプロフェッショナルに迫る
「杜氏は手抜きの天才」。日経コンピュータ2015年2月19日号の特集でインタビューした旭酒造の桜井博志社長はそう言い切った。伝統の日本酒造りを担う杜氏は、酒蔵とは独立した存在。酒蔵の経営者といえども、杜氏が指揮を執る現場に口を出すことはできない。旭酒造はそんな杜氏制度と決別した。その結果生まれたのが、国内外で高い評価を受ける純米大吟醸酒の「獺祭（だっさい）」である。 「こんなことを言うから、私は業界を敵に回す」と桜井社長は苦笑いする。だが、桜井社長がここまで言い切れるのは、酒の全製造工程でデータを取得し分析し、杜氏の勘やノウハウを見える化した結果、最高品質の日本酒を生み出すことに成功したからだ。 誤解しないようにしたいのは、桜井社長は杜氏が怠けていると言っているわけではないことだ。「腐造」と恐れられる、乳酸菌の混入で酒がすっぱくなる事態を引き起こせば、杜氏は二度と酒造りに携わることができな
［脳に挑む人工知能7］人工無脳から弁護士の代替まで、言語処理のビジネス鉱脈
友だちの数が1000万人を突破したという驚異の対話ボットから、弁護士より早く正確に証拠を仕分けるシステムまで、自然言語処理の技術をビジネスに応用する試みが活発になっている。米アップルの「Siri」やNTTドコモの「しゃべってコンシェル」、米IBMの質問応答システム「Watson」などの成功例を受け、改めて自然言語処理のビジネス鉱脈を掘り起こす機運が高まった格好だ。 自然言語処理の応用先として、企業が掘り当てつつある鉱脈は二つある。一つは「対話」、もう一つは「多読・深読」だ。 対話エージェント、銀行が相次ぎ開発 三菱東京UFJ銀行は、第4回で紹介したWatsonの導入検討と並行し、もう一つ開発しているアプリケーションがある。音声認識やチャットを通じ、顧客の質問に応える対話エージェントだ（写真1）。2015年度中の実用化を目指している。 同銀行は、日本語向け音声認識開発のアドバンスト・メディア
ビッグデータは人工知能に任せた！［2］ ディープラーニングの衝撃
いま脚光を浴びている人工知能。グーグルやマイクロソフト、フェイスブック、バイドゥ（百度）といった米中の大手IT企業が、この分野への投資を加速している。人工知能を使えば、人間には扱いきれない膨大なデータの中からビジネスに役立つ「意味」や「知識」を引き出せるからだ。 今まで使い道がなかった「眠れる情報」を宝の山へと変えることができる——。 そのことに気付いた先進企業が人工知能開発に猛烈な勢いで突き進んでいる。米中企業だけではない。日本企業も走り始めた。人間の脳を模倣した新技術「ディープラーニング」によって急速に実力を増した人工知能技術の最前線に迫る。 人工知能の最有力技術として注目を集めるディープラーニング。どのような仕組みで、いったい何ができるのか。デンソーアイティーラボラトリの事例や、グーグルが4億ポンドで買収したベンチャー企業の事例から、その実像に迫る。 ディープラーニングの仕組みを、冒
ビッグデータは人工知能に任せた！［1］ 人工知能を制する者が勝つ
いま脚光を浴びている人工知能。グーグルやマイクロソフト、フェイスブック、バイドゥ（百度）といった米中の大手IT企業が、この分野への投資を加速している。人工知能を使えば、人間には扱いきれない膨大なデータの中からビジネスに役立つ「意味」や「知識」を引き出せるからだ。 今まで使い道がなかった「眠れる情報」を宝の山へと変えることができる——。 そのことに気付いた先進企業が人工知能開発に猛烈な勢いで突き進んでいる。米中企業だけではない。日本企業も走り始めた。人間の脳を模倣した新技術「ディープラーニング」によって急速に実力を増した人工知能技術の最前線に迫る。 人工知能を制する者がビッグデータを制し、さらにはビジネスすら制する。大量のデータから「意味」を見い出す人工知能の開発に、数多くの企業がまい進している。鍵となっているのがディープラーニング（深層学習）だ。 自動車の進行方向に人がいる。ドライバーは、
「Google DeepMind」が驚異的な速さで学習！人工知能への危機感も高まる
Googleは世界で最先端の人工知能技術を有し、音声検索などで活用している。そのGoogleが人工知能ベンチャー「DeepMind」を買収し、技術強化を加速している。DeepMindに関する情報は限られているが、ビデオや論文などから、その輪郭が見えてきた。 DeepMindは驚異的なスピードで学習する人工知能で、Googleは自動運転車などへの適用を視野に入れている。同時に、米国では人工知能が人間を凌駕するとの脅威論が浮上し、安全性に関する議論が活発になってきた。 DeepMindの概要 DeepMindはロンドンに拠点を置くベンチャー企業で、2010年にDemis Hassabisらが創業した。DeepMindはビデオゲームを見るだけで、驚異的な速度でプレーの仕方を学習し、世界を驚かせた。Googleが2014年1月に買収し、今では「Google DeepMind」として研究開発を進めて
AI応用はどこに向かっているのかをざっくり整理する：日経ビジネスオンライン
新年の最初の記事を書いてから2週間の間、ディープ・ラーニングや量子コンピュータを含む、最近の人工知能関連の話題、研究の最前線について問い合わせを受けて調べ、考える機会が顕著に増えました。本業の合間にじっくり考えたり、若手研究者と話をしてきたわけですが詳細は別途お話しするとして、ここ四半世紀、計算量が爆発的に増えるため個人的には懐疑的なスタンスを取ってきた多層ニューラルネット（≒ディープ・ラーニング）について、肯定的に評価するようになったという変化がありました。 お引き合いや問い合わせは、いわゆるビジネス応用についてのものが多いわけですが、人工知能応用の5年後、10年後を語れ、と言われた時に、研究の最前線、その勝算について考えないわけにいきません。とはいえ、基礎的なアルゴリズムの「勝ち筋」が仮に分かったとしても、産業に、生活に、ITインフラに、多彩な影響を与える応用がどうなるかが簡単に読める
みずほ銀 人工知能をコールセンターに NHKニュース
みずほ銀行は、コールセンターの機能を高めようと、問い合わせをしてきた利用者とオペレーターとの会話を聞き取って適切な回答を見つけ出すという、人工知能を備えたコンピューターシステムを導入することになりました。 みずほ銀行が導入するのは、ＩＢＭが開発した「ワトソン」という人工知能を備えたコンピューターシステムで、来年からコールセンターに取り入れます。 この人工知能は、利用者とオペレーターとの電話でのやり取りを聞き取って、みずから回答を見つけ出すということで、例えば、パスワードを忘れたといった利用者の話を理解し、パスワードの再設定の方法を自動的に調べてくれるということです。 これまでコールセンターへの問い合わせに対しては、オペレーターが膨大な回答例の中から調べていましたが、人工知能の導入で、回答を素早く見つけ出すことができるとしています。 銀行などによりますと、コールセンターの業務で人の会話を理解
データサイエンティストは人工知能に駆逐されるのか？
2014年に入って筆者は、「データサイエンティストは人工知能に駆逐されてしまう」と読み取れるような記事を何回も書いている。最近でも「日経コンピュータ」2014年10月2日号で「ビッグデータは人工知能に任せた！」という特集記事を書いた。「任せる先はデータサイエンティストじゃなかったのか？」と思われる方も多いだろうから、少し説明しようと思う。 まずは筆者が日経コンピュータやITproで、「機械学習」や「ディープラーニング」に代表される最近の人工知能技術とデータサイエンティストとの関係についてどう書いてきたか振り返ってみる。例えば、2014年1月9日号の特集「『機械学習』革命」（ITproで全文が読める）では、以下のように書いた。 米グーグルや米アップル、米フェイスブックといった先進IT企業は今、コンピュータがデータの中から知識やルールを自動的に獲得する「機械学習」の技術を駆使し、様々なイノベー
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