J-WinJ-Winは、ダイバーシティ・マネジメントを支援します。開催し、計207名のメンバーが参加しました。社会を、経済を、会社を大きく変えるかを知る」。Computing」と題した講演を行いました。人工知能の研究の歴史や最新の技術、IBMが取り組んできたWatson技術を応用した事例など、Technologyによって広がる可能性についてわかりやすく解説していただきました。「AIには踏み込めない領域はあるのか」という参加者からの質問に対しては、「どんなにすぐれたAIでも、データが正しくなければ誤った結果を出してしまう。その検証は人間にしかできない」とお答えいただき、AIと人との関り方についてもあらためて考える機会になりました。以下に講演の様子をダイジェストでご紹介します。人工知能の研究は1960年代の第一次ブームに始まり、70年代後半から90年代後半の第二次ブームの頃に非常に盛んになりました。21世紀に入り、コンピュータの性能の進化とともに、第三次AIブームが起こり、さまざまな活用の可能性が広がってきています。それぞれの時代に研究されているテーマは少しずつ違いますが、徐々に進展し、解明された事実をもとにさらに新しい応用分野へと研究が進められています。した人工知能のTechnologyの中で、最近特に注目されているのが深層学習「ディープラーニング」です。ディープラーニングは、第二次ブームの時代に、コンピュータに知識を蓄積していくことで人間のように知恵をつけることができないかと研究された「機械学習」が基礎になっています。これに多段階のネットワークを使ったものがディープラーニングに分類されており、現在の第三次ブームのホットエリアです。技術を応用したAIスピーカーなども身近になっています。企業の複雑な経営判断に必要な情報を的確に提供し、正しい判断に導くことへの支援にも人工知能が活用される時代に入っています。●医療分野での診断に人工知能を活用し、病気の早期発見や適切な治療への期待もでは、人工知能を活用することで、世の中はどのように変わるのでしょうか。産業ロボットの高度化や、自動運転の実現などとともに、注目されているのが医療分野での活用です。多岐にわたる症例について、専門の先生が長年の経験と知識に基づいて診断する従来の方法に、高度な情報を加えて診断を支援するという動きがあります。ゲノム情報から一人一人の病状に応じた的確な薬を見つけ出すなど、さまざまなトライアルも始まっており、些細な体の異変から早期に病気を発見することも期待されています。これからの時代で重要な要素になるのが、ビッグデータです。2025年には全世界のデータ量が165ゼタバイト(*ゼタバイト=10の21乗バイト)という天文学的な数字に達するとも言われています。この大量のデータをどのようにハンドリングしていくかという点もこれからの大きな課題です。Watson」というプロジェクトを2011年に展開しました。機械学習の技術を備えたコンピュータが人間に圧勝したことで、人工知能(AI)の誕生かと、世界中から注目されました。IBMは、あえてAIという言葉は使わずに、認知科学(コグニティブ・サイエンス)のサイエンスをコンピューティングに置き換えた「コグニティブ・コンピューティング・システム」と呼びました。いう3つの領域において事業を展開しています。コールセンターを設置している企業も多いかと思いますが、ベテランオペレーターのような知識やスピードを誰もがすぐに身につけられるわけではありません。あるメガバンクでは、Watson技術を応用し、顧客からの問い合わせ内容に応じて回答例を表示したり、進度によって順番を変えたりするなど、オペレーターを支援するシステムを導入し、サービスクオリティの向上に役立てられています。●AIで何を解決したいのか、課題を明確にすることが重要これからますます新しいTechnology開発が進んでいくと思いますが、人間がAIをどのように使っていくかということも重要です。AIは、数多くのデータを学習させていますので、データに間違いがあると正しく機能することができません。データをきちんと整理して正しい学習を行い、データの種類によって分析するTechnologyや、ソフトウェアをどのように組み合わせるかという点も大きなポイントになります。AIは何でもできるように思いがちですが、まずはAIで何を解決したいのか、課題を明確にすることが大切です。今後はAIの活用を適切に推進することができるリーダーの存在も重要になってくると思います。テクノロジーの進化に注目し、みなさんのビジネスにも上手に活用していってください。テクノロジーの進化がもたらすメリットばかりに目がいっていたが、デメリットもあることを認識した。課題の発掘などは人が担うという話が印象に残った。AIの進歩に伴い、データの問題点(データ取得、出所)等、データ基盤の重要性が印象に残った。Leading大学院特任教授を兼任。