ビッグデータは経済生活に影響を与え、AIの基礎となる

[[204536]]

AIと企業にとってビッグデータの重要性とは何でしょうか？ビッグデータマイニングをどのように活用するのでしょうか？著名な経済学者趙暁氏とビッグデータの専門家李国民氏がどのように答えるかを見てみましょう。

AI とは何でしょうか? Sinovation Ventures の会長兼 CEO である Kai-Fu Lee 氏は、著書「人工知能: ディープラーニング + ビッグデータ = AI」の中で、素晴らしい言葉を述べています。

李開復氏は、今回のAI復活の最大の特徴は、AIが音声認識、マシンビジョン、データマイニングなど多くの分野で業界の実際の応用シナリオに入り、ビジネスモデルと密接に融合し、業界で実際の役割を果たし始めたことだと考えています。

第18回党大会以来、中国のトップリーダーたちはビッグデータを非常に重視してきた。ビッグデータは産業社会における「無料」の資源であり、データを制するものが主導権を握る、チャンスはつかめばチャンスだが、つかめなければ挑戦となるなど、トップリーダーたちはビッグデータについて何度も発言してきた。

ビッグデータは中国の「カーブでの追い越し」の重要な要因とみられている。国務院は3年連続でビッグデータ、情報化、AIに関する行動計画を発表し、ビッグデータを国家発展戦略と位置付けている。

AIにとってビッグデータの意義とは？企業にとって、ビッグデータマイニングをどのように活用すればよいのか？先日、民主法制学会の記者が、サイプレスリーダーシップ研究所の会長であり、著名な経済学者で北京科技大学の元教授でもある趙暁氏と、ビッグデータの専門家であり、イーグルアイビッグデータマイニングSaaSプラットフォームの創設者であり、アイシュダテクノロジー株式会社の会長でもある李国民氏にインタビューしました。

ビッグデータはAIの基礎である

記者：AIとビッグデータの関係をどう理解するか

趙暁：ビッグデータは基礎であり、金鉱です。 AIは3つのポイントに基づいています。1つ目はビッグデータです。コンピューターはデータに基づいて学習します。2つ目はアルゴリズムです。これらのデータを学習するためにどのようなアルゴリズムを使用するのでしょうか。3つ目はコンピューティングパワーです。つまり、どれだけのコンピューティングパワーがあるかということです。

AIは、ビッグデータとインターネット時代の情報交換、保存、処理によってのみ可能になります。つまり、ビッグデータはまさに金鉱です。ビッグデータがあって初めて、AIはその能力を発揮する機会を得ることができ、ビジネスモデルは継続的にアップグレードして進化する機会を得ることができます。つまり、ビッグデータ獲得競争はAIにとっての第一歩なのです。

アリババは実際には単なる電子商取引プラットフォームです。このプラットフォームで最も重要なことは、それが所有するビッグデータです。アントファイナンシャルもビッグデータに依存しています。アリババが物流に関与しているのも、ビッグデータの必要性によるものです。このビッグデータをすべて統合する必要があります。

李国民：インターネットが発展した初期には、すべての企業がコンテンツこそが王様だと主張していました。20年近くの発展を経て、あらゆる種類のコンテンツが爆発的な成長を遂げました。今日では、コンテンツこそが王様だと言う人はほとんどおらず、ビッグデータに注目する人が増えています。ビッグデータの時代が到来し、企業や個人がビッグデータマイニングを通じていかにしてより多くの価値を獲得できるかが鍵となっています。

AIについて語るときはビッグデータについて語る必要があり、ビッグデータについて語るときはクラウドコンピューティングについて語る必要があります。今日のABC（人工知能AI、ビッグデータBigdada、クラウドコンピューティングCloud computing）時代では、「インターネット+」ビジネスモデルを議論する企業はほとんどなく、代わりに、ビッグデータをどのように活用するか、人工知能をどのように活用するか、クラウドコンピューティングをどのように活用するかについて考える企業が増えています。

ビッグデータがなければ、AI にはサンプルと知識が不足し、学習する方法がなくなります。学習がなければ、アプリケーション シナリオは存在しません。しかし、ビッグデータはAIと同じではありません。データ量の劇的な増加とビッグデータ技術の出現により、AIには多くの機会と価値がもたらされました。

ビッグデータは経済生活に影響を与える

記者：ビッグデータはどこに隠されているのでしょうか？ビッグデータはどのように入手するのでしょうか？ビッグデータの所有権をどのように見ればよいのでしょうか？

趙暁：データは私たち一人ひとりから生まれます。私たちがアリババで物や製品を購入すると、それらはアリババのデータとなり、金鉱になります。

このデータを所有するのは誰でしょうか？ 所有権は誰にあるべきでしょうか？ 私たち消費者、アリババ、それとも政府のどれに属するべきでしょうか？ 今のところ、適切な定義や説得力のある文献はありません。

実際、アリババを含む中国の商業企業は、中国の総データの約20％しか管理していません。残りの80％のデータはこれらの商業企業にあるのではなく、政府が管理している可能性があります。政府の税関、統計、政府業務、社会などはすべてビッグデータです。

李国民：2015年以来、艾舒達科技有限公司はビッグデータ技術の商業応用の研究に携わっており、現在はビッグデータ技術の中核であるEagle Eyeデータマイニングエンジンを保有しています。

Eagle Eye データ マイニング エンジンは、AI テクノロジの原理に基づいて設計および開発されています。このプラットフォームは、データ マイニングにおける従来のクローラー テクノロジを打ち破り、主に高速かつ正確なデータ マイニングと、データ マイニング コストの大幅な削減を実現します。現在、当社は銀行、消費財、不動産、自動車、各種シンクタンクなどのブランド企業向けのデータサービスに注力しています。

記者：ビジネスの観点から、ビッグデータとAIは人間の経済生活にどのような影響を与えるのでしょうか？

趙暁：ビジネススクールの教授に似たAIを作成した専門家で、34年の学習経験があり、商業企業の価値を計算する能力があります。

PE や VC をやっている場合、多くの場合、企業が投資する価値があるかどうか、またその価値はいくらかを判断する必要があります。AI を使ってその問題を解決すれば、答えは瞬時に、しかも非常に正確に出てきます。同時に、企業全体の将来の発展に向けて、特に合理的な提案も提供できます。この機械はさらに学習し、さまざまな分野の専門家から学ぶことができるため、さまざまな分野の教授になることもできます。

北京のロボット企業 irobotcity がダンスロボットを発売しました。このダンスロボットはどうやってダンスを学ぶのでしょうか。ダンスコーチが人々にダンスを教えるのと同じように、動きを分解して、ロボットがダンスコーチからダンスの仕方を学びます。実際、これらすべてがビッグデータなので、ダンスを学ぶだけでなく、太極拳を学ぶこともできます。

李国民：「ABC時代」の到来は、受け入れるかどうかに関わらずやってくる大きな潮流だ。 AIの将来のトレンドは、人間と機械の関係を促進し、機械学習を通じて人間のように考えることができるようにすることです。

記者：先進国と比べて、我が国の人工知能やビッグデータの状況はどのようなものですか？

李国民：中国の人工知能は遅れて始まったが、急速に進歩した。いくつかの分野では国際的な影響力を持っており、コンピュータービジョンチャレンジ、国際マルチチャンネル音声分離および認識コンテスト、国際自動運転評価など、世界の人工知能コンテストで数多くの優勝を果たしています。

マッキンゼーは分析レポートの中で、現在、中国と米国が世界のAI研究開発の分野をリードしていると指摘した。2015年だけでも、両国は学術誌に合計1万本近くの論文を発表した。

趙暁：公開データによると、2015年のGoogleの総収益700億ドル以上のうち、600億ドルは広告収入によるものです。Facebookは時価総額3,305億ドルで、全世界で月間アクティブユーザーが16億人おり、260億ドルの広告収入をもたらしています。 WeChatとWeChat（WeChat海外版）の月間アクティブユーザー数は合計8億600万人で、1日の広告収入は40億元に迫っています。わが国はビッグデータの応用に大きな潜在力を持っています。

新たなリソース、新たな課題

記者：ビッグデータの獲得競争はAIの第一歩と言われています。ビッグデータを理解する方法

李国民：ビッグデータは「新たな天然資源」となった。そして、このリソースは、量、多様性、複雑さの面で依然として急速に成長を続けています。データの量だけでも、準備ができていない企業にとっては大きな課題となる可能性があります。

財務部門の分析チームは特にこれを痛感しました。チームは膨大なデータを精査し、過去の業績を説明するだけでなく、将来の成功に向けた戦略にも役立つ独自の洞察を見つけ出す必要があります。

記者：企業もビッグデータに熱心です。企業にとってそれは何を意味しますか？

李国民：2014 年に IBM が実施した第 6 回データ分析調査には、中華圏の 77 社を含む 60 か国以上の 1,000 人を超えるビジネスおよび IT 担当幹部が参加しました。調査によると、現在、大多数の企業が 1 年以内にビッグデータへの投資を回収しています。

顧客中心主義は依然として分析活動の主な目的ですが、企業は運用上の課題に対処するためにビッグデータを活用することにますます重点を置いています。

世界中で調査対象となった企業の半数以上で、ビジネス リーダーは主に顧客とのより強固な関係を構築するためにデータの洞察を活用しています。これらの企業の 31% はデータと分析テクノロジーを活用して顧客獲得能力の向上に努めており、残りの 22% は顧客体験の向上に重点を置いています。

ビッグデータで前進

記者: 初期の証拠は、AI を真剣に導入する人々に真の価値をもたらし、強力な破壊力となり得ることを示しています。どう思いますか？

李国民：当社の調査では、強力なデジタル機能と積極的な戦略を組み合わせたAIの早期導入企業は利益率が高く、将来的にパフォーマンスの差がさらに広がることが予想されます。

小売、電力会社、製造、医療、教育における当社のケーススタディは、予測と調達の改善、業務の最適化と自動化、ターゲットを絞ったマーケティングと価格設定の開発、ユーザーエクスペリエンスの向上における AI の可能性を強調しています。

記者：AI がデジタル基盤に依存していること、そして AI が特定のデータでトレーニングされる必要があることが多いという事実は、人間が AI を制御できることを意味します。

李国民氏：企業はAIを含めたデジタル化の推進を先送りしたり遅らせたりすることはできない。早期導入者はすでに競争上の優位性を生み出しており、後発者を大きく引き離しているようです。

プログラムを成功させるには、企業がデジタルおよび分析変革の多くの要素に対処する必要があります。具体的には、ビジネスケースの特定、適切なデータ エコシステムの設定、適切な AI ツールの開発または購入、ワークフロー、機能、文化の調整などです。

趙暁：境界のない開発はむき出しで行われ、ルールのないゲームは暴走しています。人間は AI に対して境界を設けなければなりません。これは AI とビッグデータの利用にも当てはまります。劉翔を追い抜くことはできないかもしれないし、中国のCPIを追い抜くことはできないかもしれないが、AIを追い抜くことはできる。ロボットやAIに対して競争力を持つためには、何があろうとも、ロボットより5秒長く持ちこたえなければならない。