ここ2年〜３年の人工知能ブームではディープラーニングという手法が注目されている。例えば、画像のなかから「猫」が写っている写真を識別するためには、その前段階としてさまざまなパターンの「猫」の画像（教師データ）を大量に読み込んで、その特徴量、すなわち猫とはどのような特徴をもつものなのかを学習させる必要がある。ディープラーニングの可能性は理解できても、実際に自分たちの分野において、この技術を利用しようとしても、教師データを持っていないことに気づく。実際、グーグルはディープラーニングのライブラリーをオープンソースで公開しているし、ひょっとするとソフトウエアではなく、教師データの有無がこの技術の本質ではないか、つまり、グーグル、フェースブックなど、過去何年にもわたり、大量のデータを収集し、保有している企業しか利用できないのではないかとすら思える。そこで注目されるのがデータオーギュメンテーション技術というようだ。これは少ないデータから、より効率的に学習をするためのデータを創りだすための技術だ。ただし、いずれの場合であっても、今後の競争する分野は処理能力やソフトウエアではなく、教師データだということが明らかになりつつあるように思う。それによって、各社が今後投資すべき分野、ビジネスモデルが明らかになるのではないだろう。
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https://i.impressrd.jp/archives/709https://i.impressrd.jp/wp-content/uploads/2016/10/ThinkstockPhotos-476511721-1024x1024.jpghttps://i.impressrd.jp/wp-content/uploads/2016/10/ThinkstockPhotos-476511721-130x130.jpg編集部ニュースキュレーションAI（人工知能）,コラム／インタビューここ2年〜３年の人工知能ブームではディープラーニングという手法が注目されている。例えば、画像のなかから「猫」が写っている写真を識別するためには、その前段階としてさまざまなパターンの「猫」の画像（教師データ）を大量に読み込んで、その特徴量、すなわち猫とはどのような特徴をもつものなのかを学習させる必要がある。ディープラーニングの可能性は理解できても、実際に自分たちの分野において、この技術を利用しようとしても、教師データを持っていないことに気づく。実際、グーグルはディープラーニングのライブラリーをオープンソースで公開しているし、ひょっとするとソフトウエアではなく、教師データの有無がこの技術の本質ではないか、つまり、グーグル、フェースブックなど、過去何年にもわたり、大量のデータを収集し、保有している企業しか利用できないのではないかとすら思える。そこで注目されるのがデータオーギュメンテーション技術というようだ。これは少ないデータから、より効率的に学習をするためのデータを創りだすための技術だ。ただし、いずれの場合であっても、今後の競争する分野は処理能力やソフトウエアではなく、教師データだということが明らかになりつつあるように思う。それによって、各社が今後投資すべき分野、ビジネスモデルが明らかになるのではないだろう。
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AI時代の鍵を握るのはデータオーギュメンテーション技術［WirelessWire］編集部編集部
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