新しい技術に好奇心のアンテナを向ける

新しい技術に好奇心のアンテナを向ける

今回、
ウエブサイト立ち上げ
クラウド環境の構築
をシステム関連の勉強をしつつ、取材を通して感じたのは

プラットフォームビジネスが高収益を維持している要因は
・クラウド環境の活用
だけでなく
・機械学習の活用
のようだ。

そこで、さらに理解を深めようと
GCP(Google Cloud Platform)の開発者向けミーティング(1日コース)に参加してきた。
入門編ということで無料のミーティング。
対象はシステム開発担当者だけでなく、導入を検討している方など、
参加希望者はだれでもWelcomeのようだ。
参加者は600名以上はいるだろうか。
豪華な弁当もついて、すべて無料。
スポンサーはGoogle(ん?当然?)

無料で開催することで、多くの人を集め、
将来の自社ビジネスに結び付けるという、
このイベント自体もプラットフォームビジネスの考え方である。

内容は
”GCPとは”で始まり、GCP上の様々なサービスを紹介。

様々なGCPのサービスが紹介されていたが、
今回は特に人工知能とディープラーニングについて紹介しよう。

人工知能、機械学習、ディープラーニング

皆さんは
・人口知能
・機会学習
・ディープラーニング
の違いを説明できるでしょうか?

最近の会社説明資料をみると、この三つのキーワードが使われていることが多い。
新聞にはほぼ毎日出てくるキーワードだ。

いろいろな方が、いろいろな定義をしているかもしれないが、
Googleが説明しているのは次のようなもの。

人口知能:あたかも知性を持っているような機能を提供する製品・サービスの総称
  出来上がっているサービスを表現するアプリケーションで、裏側でディープラーニングを使っている。

機械学習:”過去のデータ”をもとにして”未来のデータ”に対する予測するを行う
 具体的には”データの共通パターン(特徴)”を読み取る。

ディープラーニング:非構造化データ(画像、動画、音声、自然言語)に高い性能を発揮
 仕組みは”機械学習と同じで扱えるデータの種類が多い

というもの。
企業の説明会資料を読んでもよく目にするようになったが、
あいまいに使われていたり、内容を確認すると
”厳密には違うんだけど・・・”
なんて回答が返ってきたりする。

私たちはこういった言葉に踊らされることなく、
企業が本当にやっていること、本質を追求することが重要だろう。

新しい技術の中で
今、現実的に活用されようとしている(または一部で使われている)もの。
例えば、

〇テキストの音声変換

 明らかに”これは変換しているな”と思うような、発音やイントネーションにぎこちなさを感じるもの
に遭遇したことがあると思う。
Google社が買収したDeepMindの技術 WaveNet は違うようだ。
WaveNet を利用してテキスト→音声に変換したものについて、
人間による聞き取り評価では”本物の人間のスピーチに近い”高い評価となっている。
言語としては
USEnglish と 中国語(Mandarin Chinese)
の結果が紹介されている。
日本語もいつの間にか活用されて、自分が聞いている相手が機械だという日は近いのだろう。
https://deepmind.com/blog/wavenet-generative-model-raw-audio/

*評価

US English

 Wavenet:4.21 人によるスピーチ:4.55

中国語

 Wavenet:4.08 人によるスピーチ:4.21

 

〇メールの自動返信

”Gmail Smart Reply”
 メールによる”不在のリプライ”の話ではない。
相手からのメールのコンテキストを理解して、必要な返答分を予測して生成する、というもの。
モバイルアプリからの返信の20%はこの返事を出している(予測と一致している)らしい。
近い将来、アプリ同士が勝手にメールをリプライし合う日がくるかもしれない。
https://www.blog.google/products/gmail/smart-reply-comes-to-inbox-by-gmail-on-the-web/

 

開発者自身が自ら考え、様々な技術をより高度なものにしようと日々開発が進められている。
高度なテクノロジーが安価で利用できる環境が広がるということは
これらを使い、生産性の高いサービスを提供する企業が続々と出てくることが予想される。

企業規模にかかわらず、こういった技術の活用が進むと思われるが、
中小規模の企業のほうが活用による業績への寄与が大きいことは想像に難くない。

新しい技術に対して好奇心のアンテナを立てながら調査を続けなければいけない。

利益率の平均回帰や規模の大きさとともに利益率が低下するといった、
過去の経験や思い込みが通用しない可能性がある。

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