ディープラーニング・ビジネスで「世界で勝てる感じはしない」
今月に入って、いつからかネット記事の見出しやFacebookの投稿に上記の日経XTrendへのリンクが目立っている。現在の日本のメディアでは、日本礼賛か日本落日のどちらかの記事が注目を引くということもあり、なかなかセンセーショナルな見出しである。それ以外にも、どこかの大学の特任教授による、「AIビジネスではもう儲からない」などとのFacebookへの投稿もあり、バズワードがパスワードとしての役割を終了するのが間近という雰囲気も醸し出している。
個人的には、この「ディープラーニング・ビジネス」というバズワード感いっぱいの言葉には非常に違和感を感じている。この発言したのは東京大学松尾准教授である。松尾氏はディープラーニングの第一人者ではあるが、企業側の人間ではないので、ディープラーニング自体がビジネスの対象になると考えるのも仕方がないが、そうではないと私は考える。ディープラーニング自体はデータから学習アルゴリズムだけであり、実際に価値を持つのはデータとその学習によって得られる新規機能であり、精度向上による高付加価値である。そもそも世界中のビジネスでAIが注目されているのはAI技術単体ではなく、既存のコアビジネスがAIによってどれだけ高付加価値、高度化、効率化されるかという面を有しているからである。正確に言うならば、「ディープラーニングによるブレイクスルーや、付加価値向上は、海外に比べて日本は遅れている感じがする。」と表現するのが良いのではないだろうか。
ディープラーニングという技術そのものを売り物として提供することは米国でもあまりビジネス化されていない（一部PaaSクラウドではある）。あえて言うならばディープラーニングではないがAI技術という意味ではIBMのWatsonがそれに該当するかもしれない。WatsonはAI技術のプラットフォームを提供するサービス・ビジネスである。ただし、Watonはディープラーニング以前のOld Style AIであり、IBMにとっての稼ぎどころは顧客向けにWatsonを仕立てるコンサルティングサービスである。では、米国やその他の国で話題になっているAIとビジネスとの関係は何であるのか、というと、これらの国ではAI技術は元からあるコアビジネスを高効率化したり、新サービスを支える技術して利用されているのがほとんどである。特に、AIに対する投資額が大きい、Google,Microsoft,Facebook,Amazonからもその傾向が読み取れる。
Googleは、AI技術を駆使しコアビジネスである広告表示の最適化の精度を向上させ、コンバージェントレートを上げている。また、検索機能、翻訳機能の精度向上にもAI技術を用いており、その結果としてポータルサイトとしての優位性ではダントツのトップになっている。GoogleはCloudサービスにおいても、画像解析APIや音声認識APIなど内部で活用している機能をAPIとしてサービス化しクラウドの付加価値を向上させている。
Microsoftは、WindowsへCortanaという音声認識機能を追加し、Skypeへ機械翻訳機能を追加し、PowerPointへの機械翻訳プラグイン追加など従来のコア製品群の高付加価値化にAI技術を活用している。また、次世代のコアビジネスと位置づけているAzure（クラウド）にもCognitive Servicesとして、顔認証API,音声認識API,画像認識API,など様々なAI技術を用いたサービスを追加している。
Facebookは2013年にFace.comというStartupを買収するなど顔認識技術に力を入れ、その成果がFacebook内での画像における自動顔識別機能につながっている。また、Google同様に広告表示の最適化にAI技術が活用されていると推測される。
Amazonは、従来からの機能であるユーザに対する商品レコメンド機能は代表的なAI技術の成果であり、先進的な取り組みである無人店舗AmazonGOを実現するためのカメラ画像認識や、AIスピーカーであるAmazon Echoを実現している音声認識、音声合成技術もAI技術である。
これらの例でわかるように現時点では、AI技術自体はツールであり、コアビジネスを支える重要な機能である。したがって、世界的に見れば単体でビジネスになるということは少ないと考える。
つまり、ビジネスへAI技術の導入に積極的に取り組みべきなのは、従来産業の研究開発部門なのである。これまでの技術で不可能であった問題点がAIによりブレイクスルーできる可能性があるか否かを早急に検討、投資し、自社の競争力を向上させるべきなのである。
ただし、AI研究に関する日本の優位性については様々な専門家が訴えているように危機的状況であることに変わりはない。その意味においても、ビジネスにおいて余力がある企業はコアビジネスを強化するためにもAIの研究開発に投資を集中すべきと考える。