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人類をプロキシマ・ケンタウリ(地球に最も近い恒星)に連れて行くために宇宙船を建造したいのであれば、いつプロジェクトを始めるべきだろうか? 今から始めると、約500年後に船を打ち上げることができて、指数関数的な技術進歩を考えても、10,000年ほどは宇宙船の中にいることになるかもしれません。 (なんといっても、プロキシマ・ケンタウリは4.243光年[24兆マイル]も離れている)。しかし、あなたが宇宙船の建造を始めるのに5,000年待っていれば、宇宙旅行に掛かる時間は500年で済むかもしれない。 プロジェクトの開始からは、5,000年待っているので、今日プロジェクトをスタートした人よりも5,000年早く到着するかもしれないのだ。 この全く仮想にすぎない思考トレーニングは、指数関数的な時代の投資戦略を考える際の、私の好きな方法の1つだ。

ビジネスにおいて機械学習の使用を開始するのは、もはや空想の話ではない。 それは、あなたが今すぐにでも答えなければならない問題なのだ。 私がそう言っているから答えが必要なのではなく、あなたがこのコラムを読んでいる間に、あなたの競争相手も問題に答えようとしているからなのだ。 ここでは、機械学習の投資戦略を掘り下げるのに役立つ考え方をいくつか紹介しようと思う。

準備はできたか?

機械学習システムを使用した価値創造について知的に率直な議論を始めるには、組織のデータ成熟度を評価するのと同様に、データドリブンの目標達成の準備ができているかについても評価する必要がある。 データガバナンスやデータウェアハウス、データサイエンスの研究機能、1stパーティー、2ndパーティー、3rdパーティーのデータソースの取扱い方法、量、正確性などデータの衛生に関する監査を実施する必要がある。

実行、検証、調査

アマゾン、グーグル、マイクロソフト、そしてその他多くの有名ハイテク企業は、あなたが新しい旅を始めるには相応しい場所だと思えるほどの機械学習ツールの一式を持っている。 楽しみたいのであれば、 GoogleのAI実験ページに行って遊んでみてほしい。 実践的な実験を少し深めたいのであれば、 Amazon AIをチェックすればよい。 Monkey Learnには全くプログラミングスキルを必要としない、使いやすいGoogleスプレッドシート用のアドオンがある。 このテクノロジーに触れれば触れるほど、生産性を大幅に向上させてくれる機械学習の可能性について理解することができるようになる。

コモディティ化された機械学習

セールスフォースは最近、 「Salesforce Researchの新しいAI技術開発により、テキスト要約の生産性が向上しました」と発表した。私はセールスフォースにためには働いておらず、利害関係も存在していないが、この特定のツールセットの導入は特にお勧めはしない。 なぜなら、この能力にお金を払うつもりでいるすべての人は、やがて、その能力を手に入れるようになるからだ。あなたはその能力を自分で訓練する必要はなく、社内でそれを新たに発明する必要もない。あなたはその実現を待てばいいだけなのだ。 これは近い将来に実用化される数千のサービスの1つにすぎない。 あなたのビジネスに影響を与える可能性のあるコモディティ化された機械学習生産性ツールのすべてを把握していることを確認するために、社内のシステムを構築しなさい。 そして、さらに重要なのは、自分で作成する必要のない(他の誰かがきっと作成してくれる)機械学習システムについて、いくつか考えてみることだ。

機械学習システムは訓練のようなものだ

機械学習における指数関数的な進歩は、コード化されていないシステムが訓練で育成されている未来を指している。 現在のソフトウェアエンジニアは、コンピュータにタスクを実行するように指示するプログラム(コード)を作成している。 そんなことはもうすぐ時代遅れになる。 遅かれ早かれ、コンピュータプログラミングは、動物の訓練に似た何かに進化するだろう。システムが進化するにつれて、トレーニングは育児に似たものになり、最終的にマシンがマシンをトレーニングするようになるだろう。その後に何が起こるかはわからない。

労働者の移動と交代

機械学習ツールを試してみると、すぐに一部の労働者がこの技術に取って代わられ、他の労働者は居場所を失うようになることに気が付くだろう 。 行き着く先がどうなるのかは、よく分からない。 ただ、将来の仕事は機械によって劇的に影響を受けるのは確かだ。 あなたが信じるタイムラインを設定するためには、あなたの持てるだけの経験、統計、常識を利用しなければいけません。あなたはホワイトカラーの労働者を雇い、他人を訓練し、他のすべての企業も訓練するのだ。 近い将来、大きな政策課題となるだろう。 覚えておいてほしい、今は指数関数主義の時代なのだ。

いつから、あなたのビジネスに役立つ機械学習ツールに本格的に投資し始めますか?

今日は、ビジネスのための機械学習ツールに投資することを考え始めるのにちょうど良い日だ。できるだけ早く、データの監査を委託しよう。最高クラスのデータガバナンスに適切な量のリソースを委ねよう。 データに簡単にアクセスできない限り、データを有益なものにすることは不可能だ。 そうしなければ、コモディティ化された機械学習サービスの恩恵を受けることはできない。そうして得られた 生産性の向上は価値を創造するだろう。

社内での機械学習システムの構築と訓練についてはどうだろうか? 一緒になってスピードアップするために、あえて減速することについて話そうでなないか。プロキシマ・ケンタウリはほんの数光年先なのだ。

 

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