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米国大手ITベンダーに見る人工知能技術の事業化の方向

1. 序

最近、人工知能 (AI, Artificial Intelligence)への注目が高まっている。今回は、そのAIの近況に関する洞察を提供する。

まず、ここでは、人工知能を以下のように定義する。
-  コンピュータとは、与えられた作業手順 (プログラム)に従って入力された情報を処理し、答えを出力する仕組み
○ プログラムがコンピュータの動作を決定する
-  人工知能とは、「入力された情報を処理し答えを出力する仕組み」という点ではコンピュータと同じだが、その作業手順は与えられたルールに従って自分で作成する。しかも、その作業手順は、同様の処理を繰り返すことで自動的に改善される。
○ ルールが人工知能の動作を決定する。
○ルールは、出力結果をフィードバックされることでプログラムを改良する。
-  入力機構もまた、キーボード (データ)に代わって画像情報や音声情報になる。ここでも、ルールが情報をデータ化し、入力データに変換するというプロセスが使われている。

2. 大手各社の取り組みの軌跡

IBM、Microsoft、Google、Amazon、facebook等の大手ベンダーのここ数年の動きをまとめたのが、以下年表である。
一つの流れが、Virtual Personal Assistant (VPA)である。
2011年頃を見ると、AppleのsiriのiPhone実装をきっかけにして、GoogleがGoogle Nowをアンドロイド端末に、MicrosoftがCortanaをWindows Phone端末に実装し、Virtual Personal Assistant (VPA)、もしくはIntelligenct Reminderの実用化が進んできた。

次は機械学習である。2012年のGoogleによる「コンピュータが猫を学習」という出来事に刺激されて、ディープラーニングが一気にひろまった。
2014年までは、各社の発表は技術開発が中心であったが、2015年になると事業化・実用化が発表の中心になってきた。

3. 各社の取り組みの違い

大手ITベンダーの動きを見ると、二つの流れがあることに気づく。
一つはGoogle・Microsoft・Amazonである。こちらは、機械学習システムをクラウドに展開し、API公開・開発キットのオープンソース化を進め、素材・要素技術提供に徹している。もう一方はIBMである。IBMはWatsonを中核技術としつつも、コンサルタント・SEが顧客 (開発会社、サービスプロバイダ)と協力し、エンドユーザ向けサービスの開発・提供を行っている。この差を図にすると、下図のようになる。

例えば、自前主義が強く社内にシステム部門を持つ自動車会社は、パートナとしてGoogleを選択する。そして、GoogleのAPI/開発ツールを使って、社内システム部門が自律走行車を開発することになる。ここではGoogleは黒子ではあるが、自社人員の稼動は最小限になっている、(パターン1-2)
一方、内部に強力なシステム部門を持たない組織、例えば、大学病院はIBMをパートナとすることになる。そして、開発をIBMに委託することになる。ここでは、IBMは自社人員の稼動をかけているが、そのかわり、市場で一定のプレゼンス・ブランドを維持している。(パターン2-1、2-2)

収益モデル・社内リソース・顧客接点の歴史を考えるならば、どちらの動きにも合理的な理由はあると思われる。
今後、人工知能を使ったサービスが、各種サービスプロバイダから色々と出てくるであろうし、Start-upも出てくるであろう。
人工知能の実装方法が複数あるということは、サービスプロバイダにとってもありがたいことであろう。

4. 日本ITベンダーの課題

日本でも、富士通・NEC・日立・NTTコミュニケーション、その他のITベンダーも、人工知能を使ったソリューション・サービスを考えていることであろう。
どのようなパターンになるにせよ、つまるところ、どこで収益を確保するか、自社のプレゼンスの確保が重要ポイントである。
自分の強みにあった形で、収益の確保・プレゼンスの確保ができることが期待したい。

5. データリソース社が提供する人工知能関連調査レポート

人工知能(AI) 市場 Venture Scanner 年間サービス
仮想個人秘書とスマート顧問 Mind Commerce 2016年1月
世界の消費者向けロボット Juniper Research 2015年12月
世界のスマートインフラ:スマートシティと人工知能 (AI) BuddeComm 2015年9月
ロボティクス2016-2026年 IDTechEx 2015年12月

年表

時期 出来事
2011年
2月 IBM「Watson」、TVクイズ番組「Jeopardy!」で勝利し、注目を集める
10月4日 Apple、Siriを発表。動作環境はiPhone 4S以降
2012年
7月 Google、コンピュータが猫を学習と発表 

(ディープラーニングを使った画像認識。以降、本技術が注目を集める)

8月 Google、自律走行車プロトタイプ「fleet」が48万kmを走行と発表
10月29日 Google、Google Nowが使用可能に。動作環境はAndroid 4.1 以降
2014年
4月2日 Microsoft、Cortanaを発表動作環境はWindows Phone 8.1
6月7日 13歳少年をモデルにした人工知能、チューリングテストを合格
7月14日 Microsoft、画像認識技術を発表 (ディープラーニング方式)
9月 Google (トヨタ)、メルセデスベンツ、アウディの三社それぞれが、米国で自動運転車両の公道走行認可を取得
2015年
1月 Facebook、ディープラーニング技術のオープンソース化を発表
2月20日 Microsoft、Azure Machine Learning正式版を発表 

(機械学習機能をクラウドから提供)

4月10日 Amazon、Amazon Machine Learning を開始 

(機械学習機能をクラウドから提供)

5月 Microsoft、Project Oxford APIを公開 (β版) 

(機械学習で顔認識・音声処理•画像解析・言語理解を提供)

6月 Amazon、Amazon Machine Learningをオープンソース化
8月7日 日本マイクロソフト、女子高生AI「りんな」を正式リリース 

(12月中旬現在、180万人のLINE友達を持つ)

10月6日 IBM、コグニティブ事業部門設立を発表。 

「Watson」応用に関するコンサルティングサービスを拡大へ

10月26日 Google、Rank Brain導入済みを発表 

(AIをベースにした検索エンジンアルゴリズム)

10月30日 IBM、CognitiveApplicationの新規パートナ6社を発表。 

Engage (音声分析ソリューション提供)、Macaw Speech (音声認識アプリ提供)、Opentopic (マーケティング技術開発)、StatSocial(ソーシャル・データ分析)、Vennli (アンケート回答分析ソフト提供)、Domus Semo Sancus (金融リスク管理ソフト提供)

11月2日 富士通、AI活用コンサルティング部設立と、Human Centric AI Zinrai(AI技術体系)を発表
11月12日 Google、TensorFlow (人工知能・機械学習ソフト)をオープンソース化
11月12日 Microsoft、機械学習ツールキット、DMTKをGitHubにプッシュ 

(Distributed Machine Learning Toolkit)

12月3日 Google、Cloud Vision APIを提供開始 (機械学習ベースの画像認識技術)
12月10日 Facebook、AIハードウェアのオープンソース化発表 

(Open Compute Project規格準拠でDC内での稼動を想定)

12月11日 Open AIが設立
2016年
1月6日 IBM、Under Armour社とはフィットネス・健康アプリで、Softbank RoboticsとはPepperで、Watsonの戦略的提携を発表
1月18日 米Yahoo、各サービスで収集したデータを大規模機械学習用データセットとして研究者向けに公開
1月25日 Microsoft、CNTK(機械学習ツールキット)をGitHubに載せMTライセンスを適用 (Computational Network Toolkit)
1月28日 Google人工知能ソフト、囲碁で、ヨーロッパチャンピンに勝つ
今後
2020年頃 自動車メーカ各社、自律走行車を発売 (程度や方向に差分あり)
2030年 多くの職種でAI/ロボットが導入 

(2015年12月、野村総研が代替可能性の高い職種、低い職種を発表)

2045年 Singularityに到達 (AIが全人類の知能を超える)

 

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