代表あいさつ

株式会社Laboro.AI
代表取締役CTO 藤原弘将

人工知能技術の実際の活用には実は高いハードルがあります。

ディープラーニング技術の発展に伴い、一時は死語となっていた人工知能/AIという言葉が再びメディアに登場し始めてから久しく経ちます。日進月歩で技術は進み、人工知能を導入した先進企業の事例は盛んに報道されています。

しかし、ほとんどの企業はその恩恵は受けられていないのが実体ではないでしょうか。少数の成功事例の影では、効果の出ていない事例が圧倒的に多く、そもそも何をして良いかさえわからない、という声も聞かれます。実際のところ、アカデミアを中心に発達する技術を実際のビジネスの現場で活用するには高いハードルがいくつかあり、それらを超えられている企業は多くないでしょう。

私自身、人工知能という言葉が流行語となる前から機械学習技術(今日の人工知能技術の根幹となる構成要素)の研究開発とビジネス導入に関わってきた経験と、戦略コンサルタントとして様々な企業の内情を見てきた経験から、特に高いハードルとなっているのは、下記の2点だと感じています。

1つめは、技術とビジネスプロセスの適切な融合です。

人工知能は何でもできる万能の存在という感覚を持ってらっしゃる方は多いかと思います。しかし実際には、現時点の技術水準では誤りも多く、多くの領域では訓練された人間には及びません。そのため、人がやっていた事をそのまま代替するというやり方では、思った通りの効果は表れなかったという話はよく耳にします。

では人工知能/機械学習技術は役立たずかと言うともちろんそうではありません。誤りは避けられないという前提で、最も効果の出る使い方を模索することが必要なのです。そのやり方は企業ごとに異なりますが、ビジネスプロセスを紐解き、俯瞰する取り組みが不可欠で、必要に応じてビジネスプロセス自体をも大胆に変革させる必要があります。

2つめは、武器となるデータの戦略的な管理です。

機械学習/人工知能技術では学習と呼ばれるプロセスが必要で、大量のデータで機械を訓練します。それには、教師ラベル(データに対して"正解"をラベル付けしたデータ)が必要になり、その質によって性能は大きく変わります。機械学習技術の活用には、データと教師ラベルをいかに準備できるかが成功の鍵となります。実際、社内に存在するはずのデータなのに、様々な理由で活用できず、十分な性能が出なかったという例は多いです。

そのためには、自社が持ちうるデータの中で何が教師ラベルとして使えるかを棚卸しし、そのようなデータを適切に蓄えて行く仕組みが必要となります。特に、自社が優位性を持てるデータ、自社しか持ち得ないデータが、今後は会社の競争力の源泉になり得ますので、それらを戦略的に特定する取り組みが不可欠になります。

Laboro.AIの強みは、ビジネス面と技術面の両面で最先端の知見を持つメンバーで構成されていることです。

ビジネス面では、戦略コンサルティングの知見から、みなさまのビジネスモデルを理解し、技術活用のポイントやボトルネックを見いだします。技術面では、最新技術を理解しながら、自社開発ソリューションやその他の人工知能サービスを組み合わせ、みなさまのビジネスに最適な方法をご提示します。

上記の強みを活かして、Laboro.AIはみなさまのビジネスに最先端技術を導入するためのパートナーとなり、みなさまと共に歩んでいきたいと考えます。

Laboro.AIは最新技術で既存ビジネスのあり方を改革し、社会の発展に貢献していきます。