この度「シバタアキラのcafeでAIたい」という、ちょっと恥ずかしい名前のPodCastを始めました。自分だけでは拡散できないので、AIメディアでランキング一番上位に来たLedge.AIさんに企画を持ち込み、編集長の高橋さんにもご参加頂く形で、隔週の配信をしています。AI・機械学習技術の開発・応用、そしてそのビジネス化の第一線を走るゲストをお呼びして毎回ゆるく話を広げています。
10日間ずっとお互いに話すことを禁じられた人たちはその日どうなるのか？これは人類の誰もが実際に経験することをおすすめするけれど、一言で言うととても美しい日です。思いやりの気持ちに満ち溢れ、誰もがお互いに優しく、親切で、互いの存在から感謝と喜びを感じられる日なのです。おそらく何も知らない人がその日のその場所に居合わせたら、むしろ気持ち悪いくらいに。
危機的状況下において、当事者として関わり、貢献することが出来るのか。また、したたかにも、この危機が去った後に巻き返すための準備をしていくことが出来るのか。データサイエンティストにも真価が問われていますが、少なくとも今は素粒子のことよりもリアリティーに直面できていることに喜びを感じます。
デジタルトランスフォメーションの名のもとに、今まで手を付けられなかった業務改革が進行中。蓋を開けてみれば思いもよらぬ程の会社の非効率を知らぬ間に大きく進歩したAI技術が解決してくれそうだ。データを自動的に分析し、人間の意思決定を更に高精度に肩代わりしてくれる。AI技術の導入には今まで希少なデータサイエンティスト人材が必要と思われていたが、近年AI技術導入そのものの自動化が進み、リテラシー高めの若い社員に任せておけば、間もなく大きなインパクトが出せそうだ。
一方、一時は「ユニコーン」ともてはやされ、高給取りの代名詞になったかと思えば、今や「民主化」の名のもとに誰もがデータサイエンティストになれる時代が到来との触れ込みに、データサイエンティスト達は不安を隠せない。データサイエンティストに未来はあるのか？民主化を達成した企業で私達データサイエンティストはどうなっていくのか？それともこれはベンダーの流したデマなのか？悪夢なら早く終わってくれ！
社会全体で見たときに、社内の効率化、自社製品への導入、新規事業の創出、非専門家の技術活用など、AI技術の活用に関しては日本の企業は他国に類を見ない意欲の高さで臨んでいると実感しています。AI Experienceにおいても、日本の主産業である製造や小売りを始め、メディア、製薬、金融、オンラインサービス、物流など、非常に幅広い業界の企業が事例を紹介し、AI活用の最先端を見せつけてくれました。この事実を知らない人こそ、これから取り残されていく人でしょう。
データ収集行為（知ろうとする行為）そのものが現実を決定する、という理論を突き詰めたアメリカの物理学者John Wheelerは、「過去とは人間が振り返り知ろうとする行為そのものによって作られるものである。それ以前からそこにあるのではない」として、この目玉宇宙の図に行き着いたのです。
各ユーザーさんのあまりに進んだ事例に、参加している誰もがものすごく興奮していました。これはもう機械学習中毒ですね。中にはまだ数ヶ月しか利用していないのに、もうデプロイ寸前まで到達しているお客さんもいれば、諸事情でデプロイまで到達できなかった、ということを素直にお話いただき、他のユーザーさんからの「ある、ある」とともに新たなディスカッションに発展したりと、非常に有意義な時間を過ごすことが出来ました。お話できないのが本当に残念！
いろいろなデータを見ていたら中には意外に見えるものもある・・・これには専門的な名前があってどこでも効果（Look Elsewhere Effect）と言います。統計的な分析（機械学習も含まれる）におけるインサイトとは、常に統計的な偶然と隣り合わせです。つまり「この結果が偶然だとするとそれは1000回に一回の偶然」というような言われ方をされますが、もしも1000回実験をしたら1回起こってしまうのです。
このビジネスは、まだまだ成長途中ですが、多くの人をインスパイアしながら、ドキドキは続きます。初めてDataRobotを見たときに「これは行けるんじゃないかな」と思った感覚は、自分の中では随分前から確信に変わっていたけれど、多くの人にとっては、このイベントの体験が、いろいろな疑問を確信に変えるきっかけになったと思います。
機械学習技術の企業への導入で私が日々目にしている事。AIに高い期待を寄せ、AI研究所やイノベーション推進室やを立ち上げながらも、技術の導入によって大きな変化をなかなか起こせない企業の課題とは
