2017年02月20日

間違いだらけのAI(人工知能)の知識

こんにちは。
マーケティング・営業担当の池田です。

その単語を目にしない日はないほど盛り上がりを見せているAI人工知能)」
勢いはまだまだ留まるところを知らないようにも思えますが、
しかし「AI」について本当に理解できているかと言えば、
果たしてどのくらいの人がきちんと理解していると言えるのでしょうか?
今回は、現時点で世間ではAIがどのように認知されているか、少し掘り下げてみたいと思います。

まず、皆さんは「AI」と聞いて何をイメージしますか?
ビッグローブ社が行った「AI(人工知能)に関する意識調査」では、こんな結果が出ています。

AI」と聞いて思いつくもの?との質問に「Pepper」と回答した人が66%

2位の「アルファ碁」が23%なので、圧倒的な差をつけての結果と言えそうですが、
Pepperは人型をしたロボットだということを踏まえれば、
人間に近い存在としてAIをイメージする人が多いということでしょうか。
だからこそAIに対して、親しみを感じたりすれば、「機械なのにすごい!」という驚きを覚えたりもするし、
驚きを通り越して、将来は「AIに仕事を奪われる」だの「AIが人間を支配する」だの脅威を感じたりと、
複雑な感情を抱くのかもしれませんね。
この点については、こんな結果が出ています。

「AI」に期待する人は54%、「AI」に脅威を感じる人は28%

どちらかと言えば好意的に捉えている人が多いようですね。

しかし、実際には期待だけが空回りしているようです。

ガートナー、人工知能 (AI) に関する10の「よくある誤解」を発表

ここに、その10の誤解を列挙してみましょう。

1. すごく賢いAIが既に存在する。
2. IBM Watsonのようなものや機械学習、深層学習を導入すれば、誰でもすぐに「すごいこと」ができる。
3. AIと呼ばれる単一のテクノロジが存在する。
4. AIを導入するとすぐに効果が出る。
5. 「教師なし学習」は教えなくてよいため「教師あり学習」よりも優れている。
6. ディープ・ラーニングが最強である。
7. アルゴリズムをコンピュータ言語のように選べる。
8. 誰でもがすぐに使えるAIがある。
9. AIとはソフトウェア技術である。
10. 結局、AIは使い物にならないため意味がない。

これを見ると目に付くのが すごい” と すぐに” というワードです。

1. すごく賢いAIが既に存在する。
2. IBM Watsonのようなものや機械学習、深層学習を導入すれば、誰でもすぐに「すごいこと」ができる。

AIとにかく “すごい” もので「AIにかかれば問題は簡単に解決できる!」という感覚でしょうか。

4. AIを導入するとすぐに効果が出る。
2. IBM Watsonのようなものや機械学習、深層学習を導入すれば、誰でもすぐに「すごいこと」ができる。
8. 誰でもがすぐに使えるAIがある。

そして、効果は “すぐに” 現れると思っている・・・と。
ところが、過大な期待を寄せた結果・・・

10. 結局、AIは使い物にならないため意味がない。

と、失望させられる
そんなストーリーでしょうか(笑)

確かに、私も当初はそんなイメージを持っていましたよ(苦笑)
でも、残念ながら、実際はそうではないようですね。

先日、AIに関するプロジェクトに携わった人の話を聞く機会があったのですが、
実体験から分かったAIへの向き合い方について、以下の通りお話しされていました。

ポイント1: 効果を期待しすぎないこと
ポイント2: 実現するまでには時間とコストがかかることを覚悟すること

このブログでも小出しにお知らせしていますが(笑)、
弊社でもAIに関する取り組みが既にスタートしています。
まだ始まったばかりですが、私たちも前述の経験者と同じようなことを実感し始めています。
これからAI事業に参入しようとか、AIを導入してみようと考えている方にとっては
知りたくない情報だったでしょうか?(笑)
でも、この事実を知ってもらうことは必要なことで、
経験を通してメリットもデメリットも提示していくのが私たちの役割ではないかと考えています。
このブログには「失敗しない情報共有を考える」というタイトルが付いており、
ナレッジマネジメントに関する失敗事例もいくつか紹介してきましたが、
AIについても同じようなスタンスで臨んでいくつもりです。
これからもよろしくお願いします!
posted by CBIT池田 at 09:04 | Comment(0) | マーケティング | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする

2017年02月03日

検索結果の適合率

こんにちは。
ナレッジリング開発・マーケティング担当の鈴木です。

この記事を書いている時点では立春も過ぎているので
暦の上では春ですが、まだまだ寒い日が続きそうですね。
朝起きて布団から出るのが苦痛な日々がもうしばらく続きそうです。

さて、皆さまは何か調べ物をする際に、
ほとんどの場合WEBの検索エンジンを利用することと思います。
代表的な検索エンジンとして
GoogleやYahoo(※1)、Bingなどを使う方が多いのではないでしょうか。

便利な検索エンジンですが、
昔に比べて探している情報が見つけやすくなりましたね。
ご存じの方もおられると思いますが、
これは検索結果の適合率が向上しているおかげのようですね。

適合率(precision)とは
「情報探索などの情報工学の分野において、
システムが検索結果判定結果などとして出力した結果が、
あらかじめ人間がテストコレクションなどとして作成しておいた正解データと、
どの程度一致しているのかを表す、正確性に関する指標
のことです。(出典:IT用語辞典バイナリ  適合率)


検索エンジンの開発は1990年にWEBが誕生(※2)して以来、
継続して開発が行われています。
検索エンジンの開発された当初はWEBサイト数も少なく
検索の適合率も高かったことと思われますが
WEBページの増大にともない検索エンジンの表示する検索結果には
多くの不必要用な情報(いわゆるノイズ)が含まれるようになり、
あまり関係のないページを回遊することが増えた時期もありました。

しかし、Googleなど大手の検索エンジンでは
検索キーワードの自然言語解析や独自のランク付けによって
検索結果の適合率を向上させることに成功しているようです。
検索を行って結果が表示される際にどこまで目を通しているかという調査では
2008年の調査では3〜5ページが44%
2ページまでが30%、最初のページが13%であったのに対して、


2013年の調査では20代、30代の男性が1ページ目だけを見る人が80%
20代、30代の女性でも1ページ目だけを見る人が60%


となっており2013年の調査でアンケートに回答した20代、30代では半数以上の人が
検索結果の1ページ目だけで検索の目的を達成できている
ということが読み取れるかと思います。
代表的な検索エンジンにおける汎用的なキーワード検索の適合率は
すでにある程度まで向上してきているのを実感できますね。

さて、弊社でサービスを提供しているナレッジリングですが、
情報検索において網羅性については力を発揮できるのですが、
情報が増えて来た場合の検索結果のノイズには弱いという側面がございます。
(もちろん「▽条件を指定して検索」を駆使してノイズを避けることはできるのですが)

前回のブログで松永が少し触れておりましたが、
弊社ではAIに関する取組みを進めています。
まだ試行錯誤ですが、今のところAIのパターン認識を利用して
情報検索時の適合率の向上に寄与できないかと考えています。

何か進展があればまたご報告させていただければと思います。
それでは今回はこのへんで!



※1…Yahoo Japanは2011年からGoogleの検索エンジンを使っているので
    ほとんどの方が検索エンジンとしてGoogleかBingを使っている
    と考えた方が良いのかも知れません。
※2…Web(World Wide Web)は1990年にCERN(欧州原子核研究機構)の
        ソフトウエア技術のコンサルタントとして勤務していた
        ティム・バーナーズ=リー氏の発明というのが定説
posted by CBIT鈴木 at 17:10 | Comment(0) | その他 | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする