学習させるデータが要ります。プログラムするのではなくてデータから学習しますので、データがある、或いはデータがこれから集められる仕組みが作れるということが大切です。AIははじめは賢くないですから、段々賢くして適応させていかなければならないのですが、それがビジネスモデルの中にはまらなければなりません。はじめから高品質な答えがないと絶対にダメですというところには、なかなか使えないですね。すごく長く時間をかけてトレーニングできるならいいですよ。医療の分野等で使う時には、すごく長く大きなエネルギーを使って時間をかけてトレーニングをして、はじめて実際に適応するんですね。いう風に時間があって待てるならよいのだけれども、そうではないのだとすると、データを集めながら学習させながら段々良くしながらというプロセスを回していけるということが、結構重要になりますね。スタートアップだからというのは、結局はあまり関係ないですよね。どこの会社でもA/Bテストをするなどして改善していきますが、AIの場合は機械学習を作って少しずつ改善するといった話ですよね。改善の延長線上にある手法の一つとしてAIがあるのかなと思っていて、AIそのものがどうビジネスに結びつくのかなというのが疑問です。確かにそういうプロセスの改善、最適化にAIを使うというのがあると思うのですが、それに限らないですよね。それは一つのアプリケーションの方法だと思います。「Watson」自体がまさに試行錯誤をされているのかなと思うのですけれども、「Watson」がそもそもどう作られたのかという本を読んでいて面白い記述がありました。普通でしたら國光さんがおっしゃるように、どういうビジネスにするのか、そのためにはどういうテクノロジーが必要かということに対して「Watson」の開発があると思うのですが、この「Watson」の場合は逆で、まず作ってしまったと。作っている途中で考えました。クイズに勝てるコンピュータを作るということが大目標で、それがどうビジネスになるかというのは後から、まだ完成する途中くらいからできそうだということで考え始めたんですよね。初めからビジネス問題を解こうとして生まれたものではないですね。次のグランド・チャレンジは何だろうと思ったんですよね。Kasparovというチェスのチャンピオンに勝ち、次のグランド・チャレンジとしては何ができるだろうかと。月に行くとか火星に行くといったことも考えられたはずですが、別に行ったから何だという話です。月に行って別にそこに植民地を作る訳ではないですよね。行くという目的を設定すること自体が科学技術を伸ばす、それと似た考え方が、「Jeopardy!」で活躍した「Watson」の開発の背景にありました。その過程で相当お金を投資したのですが、もともと私企業ですので、もちろん途中から、「Watson」のビジネスへの応用を考えながら取り組むようになりました。それでここに挙がっているようなアプリケーションが出てきているんですよね。いう風に成功事例が幾つかあるので、それこそどうやってはまるかというのを、あまり狭く考えないで欲しいんですね。確かに、最終的には狭く始めなければならないというのは今のAIの限界なのです。A/Bテストのような繰り返しのimprovement(改善)は重要ですが、より価値のある本質的な問題の方に使えるといいなと思っています。やって使いますよという使い方を言えるくらいだったら言う前にやっているので、そのようなアイディアが具体的にある訳ではないのですが。はじめからこのビジネス課題を解くというためにやってきたものではないです。Reality、仮想現実)の一番大きな価値は、僕らが感じている感覚、つまり五感を極めて曖昧にしてくれるところですよね。すごく高い場所にいなくても、高い場所にいるような気がして怖いとか、熱い火のようなものが近づいて来ると、熱くないのに熱く感じるといったように、自分の五感が極めて曖昧になりますよね。VRでは五感の再定義がされ、AIでは知性自体が再定義される。VRとAIが同じ時代に出てきているというのがすごく面白くて、感性と知性がVRとAIとによって再定義された後に人類に残されるのは何なのだろうなと考えたりします。僕らがどこを評価していけば、このAIやVRに凌駕されずに済むのか、その辺をお伺いできれば。