当サイトを快適にご利用いただくには、ブラウザでJavaScriptを有効にしてください。お使いのブラウザはサポート対象外です。推奨のブラウザをご利用ください。検討」ということで議論され、成長戦略におけるひとつの鍵とされている。私の感覚で申し上げるとAIやビッグデータは相当幅広く捉えられていて、皆さまの理解レベルにも差があるように思う。それが現在の話なのか、もうすぐ起こる明日の話なのか、さらに先の話なのかといった時間軸もごちゃっとなって、今はそれらすべてが一緒くたになっているとも感じる。そこで、「実際、どうなの?」と。皆さんの認識を整理していただくことも踏まえて議論を進めたい。今日はこの分野で最先端を走るテクノロジーエッジな御三方にご登壇いただいたので、面白い話が聞けると思う。現在、AIをどのように使い、どういったビジネスをなさっているのだろうか。武田秀樹氏(以下、敬称略):我々は人工知能を用いたテキストデータ解析に特化して、機械学習と自然言語処理の技術を使ったオリジナルのアルゴリズムをつくっている。それによって、主に膨大なメールや社内報告書のなかから国際訴訟で使われる証拠を発見するために人工知能を活用している、という形だ。現在はその技術で電子カルテの解析やビジネスインテリジェンス、あるいはデジタル・キュレーションといった領域にも応用範囲を広げつつある。木村:AI導入前の国際訴訟ではどんな風に証拠を探していたのだろう。武田:ひたすら人間が見ていた。弁護士の方がたくさん集まって、何万~何十万件、あるいは何千万件というドキュメントを読み込んでいた。木村:たとえば弁護士の方々が20名ほどのチームになって、それこそすべてのメール履歴に目を通して、怪しいキーワードも“人間技”で探していた、と。100~200名のチームなんていうのもザラにあった。木村:では、続いて森さん。楽天ではどのようにAIを活用しているのだろう。森正弥氏(以下、敬称略):私は今、楽天で研究している先端技術を実際のビジネスにショートタームで生かし、「結果を出すためにどうするか」といった領域を役員として担当している。楽天技術研究所の拠点は、東京、ニューヨーク、ボストン、パリ、そしてシンガポールの5箇所にある。Offline)と言われるような新しいサービスを実空間に拡充させる研究や、最先端の画像認識をEコマースに生かすかための研究を行っている。そこに人工知能や機械学習、そして最近話題となっているディープラーニングの専門家も集めている状態だ。そのうえで研究成果を実際のマーケティングに生かすといったことをしている。含めてAIの進化をご説明いただきたい。松尾豊氏(以下、敬称略):人工知能の分野は1956年にできたので来年で60歳。コンピュータができた約10年後には生まれていた。コンピュータは計算が速いからどう見ても頭がいいということで、「この勢いで人間の頭脳もあっという間に追い越すのでは?」と、1950年代当時から思われていた。ところが人間は案外賢くて、なかなかコンピュータで実現できない状態がその後60年続く。その間にAIブームは何回か起きていて、今はその3回目だ。初期の10~20年間が第1次AIブームで、実はこのときにかなり革新的な技術が次々生まれた。当時すでに医療診断をするようなAI、定理の証明をするようなAI、チェスを指すAIといったものができている。して第1次AIブームでは計算を速くして探索することで知的な仕組みを実現しようしたわけだけれども、それでは現実的な問題になかなか適用できなかった。パズルを解くことはできても現実問題が解けない、と。それで、第2次AIブームでは「知識をたくさん入れたらいいでしょ」となり、知識を入れた「エキスパートシステム」というものが数多くつくられていく。ところが、知識を“入れきる”ことが難しい。やっても例外が生じたり、状況が変化するとうまく動かなくなったりするということで、これも限界があるということになった。した状況を経て、現在はビッグデータやウェブのデータが増えてきたことによって機械学習の技術がさまざまなシーンで使えるようになってきた。今は検索エンジンやウェブサービスのかなりの部分で人工知能および機械学習の技術が使われている状態だ。そのなかでディープラーニングという新しい技術も出てきて、今は3回目のAIブームを迎えているという感じだと思う。木村:ビジネスでも大量のデータを分析すること自体は1990年代頃から行われていた。ウォルマートが大量の顧客データを分析したところ、週末はオムツとビールの売上に高い相関性が生じると分かった、と。それで売場にその2点を並べたら売上が伸びたという例もある。それは人間がデータに指示を出して、それにコンピュータが返してくれる世界だった。した世界と、先ほどからお話に出ている機械学習とのあいだの飛躍感というか、技術的ジャンプはどんなものなのだろう。松尾:実はそれほど大きなジャンプはない。「ビールを買う人はオムツも買います」という相関ルールの発見は、基本的には機械学習による予測の仕組みとしても使えるので。1990年~2000年代にかけてデータマイニングや機械学習の技術が着々と進んできて、いろいろな場面で使われるようになってきていたという話だと思う。皆がそれを人工知能と呼んでいなかった。今人工知能と呼ぶようになったかというと、学習結果を使ってリアルタイムにメールを配信したり広告を打ったりするようになったから。リアルタイムのアクションが生まれると、なにかこう、状況に応じて考えてすごいことをしているように見えるので。知能というのは...、これは生物の知能も同じで、環境から情報を取ったうえで考えて行動するし、行動になって初めて知能という感じがする。データ分析に留まっていると知能という感じがあまりしない。分析次第でメールや広告の中身が変わるとなると、「それ、知能っぽいね」と。それで今は人工知能という言葉がキーワードになっているのかなと思う。木村:その辺も踏まえつつ、改めて武田さんに伺ってみたい。人工知能を使ってテキストデータの解析を行うと具体的にはどんなことができるのだろう。武田:国際訴訟では一定の時間内に証拠を見つけなければいけないというレギュレーションがある。それで訴訟に関連すると思われるメールやドキュメントを探すわけだ。具体的には、たとえばカルテル関連訴訟なら競合に価格を教えたり示唆するようなテキスト。この場合、最初にサンプルとして弁護士が調査したものを元に機械が学習を行って、その後、残りのたとえば数百万件というデータを人工知能に判断させる。これはスコアリングを用いる。そのようにして判断させたあとに人間の弁護士が答え合わせのようなことを行うと、人間だけでやるよりも圧倒的に作業が速くなる。木村:いわゆる「教師あり学習」というものだろうか。