2019年7月1日データサイエンス、あなた(御社)はどのレベル?最近、またまたAIって言葉が頻繁に登場してきているけど、それは何回目のブーム?かご存じだろうか?1990年ころは、一定のアルゴリズムに従って挙動する仕掛けがあればAIと呼んでいました。その後、繰り返しAIのブームがありました。現在のAIブームはディープラーニングをベースにしたものです。ディープラーニングは単機能として成功した仕掛けといってもよいでしょう。なるのかわからずに使うのは厳しいので、なぜそうなるのかを解析して理解し使いこなしていこうとしているのが現在のフェーズです。将来のAIは多数のディープラーニングの仕掛けを多数のディープラーニングの仕掛けで最適に組み換えながら使っていくものになるでしょう。その仕掛け自体が自己学習を始めたらいわゆる技術的特異点=シンギュラリティーとなるにときがくるでしょう。今の時点で、シンギュラリティーを迎えるためのハードウェア環境はすでに整っていてあとは組み合わせる仕掛けを整えるだけでよいくらいのレベルになっているように思います。特定のマシンというわけではなくインターネットのネットワークにつながっているリソースを考えればということです。現在のAIの利用状況を見ると業種ごと、企業ごと、人ごとにレベルに違いがあり格差が生じていて、この格差は”AI格差”といわれています。ここでいうAIは、前述のディープラーニング以降のAIです。いうことで、あなた(御社)はどのレベルなのかを振り返ってみてください。AI活用といっても、ディープラーニングを活用した自動機械化から、ビックデータ解析により新たなビジネスを掘り起こすことまで様々です。AI格差はこのAI活用をうまくできたものがいわゆる勝ち組?になれると言っているようなものでしょう。ディープラーニングの活用をすでにしているなら、さらに活用範囲を広げるときに次のようなことも考えればよいでしょう。今時点でディープラーニングの活用ができているところはあまりありません。これからディープラーニングを活用するとして、どのように導入していけばよいのか考えてみましょう。ディープラーニングには入力と出力があります。”出力”を何にするのかを考えましょう。普通は利益が出るとか都合がよくなる何かです。ある自販機を考えたとき、売上金とか、利益などを指標にするのがよいでしょう。つぎに”入力”つまり”出力”を説明するための情報です。ある売上を説明するための情報です。自販機を設置した場所の条件とか時期とか商品の種類とか商品の配置とかさまざまな情報を入力とします。データのセットを用意します。一昔前のデータマイニングでは各入力と出力の相関関係を出したり、推測の関係式を立てたりして推測していました。ディープラーニングでは、このデータのセットを投入して売り上げを予測する仕掛け”学習済みデータ”を用意します。つかって、別途用意したデータを投入して予測精度の確認や予測利用します。このデータを用意することが第一歩です。データがないならデータを取るところから始める必要があります。今どきはすでに多量のデータがあって、そのデータを人手で処理しているところもあるでしょう。いう場合はどのようにディープラーニングを導入するかを検討するだけでよいでしょう。ディープラーニング活用の一歩手前の状態にあるといってよいでしょう。データをこれから収集するという状態であれば、何の情報を収集するのかから考えることになりますが、思いつくままに必要と思われる情報を順次追加していく方法だとスピーディーな対応が困難です。その方法を選択する何か理由があるのならそれでも良いでしょうが、効率的に進めるなら情報収集してそれを活用する仕掛けに拡張性を持たせつつ、”今後使うかもしれない”というあまり必要ではないかもしれない情報まで含めて収集してしまうのが良いでしょう。本当にゴミの情報は不要なので、仕分けることは必要です。情報を収集し始めるときに何を収集するのかデータの保存領域のサイズを気にしながらデータを集めるのはストレージの価格が安くなってきた2019年時点では無駄です。取捨選択に時間をかけるのをやめて、収集したデータをどこに保存してどう使うかに時間を使ったほうが良いです。逆にビッグデータサイズのデータで保存しているかどうかを気にしたほうが良いかもしれません。”出力”をどうするか決めて”入力”となりそうな情報を使える形で収集していき、どのように使うかに注力すればよいでしょう。(PST)”と定義します。PostSTに何があるか楽しみですが、まずはPSTを使い倒しましょう。