AIは奥が深いので、早く田舎へ行きましょう

昨年末、「運命を変えるスクリーン」が話題になった。

当時、賛成派も反対派もそれぞれ多くの見解を述べていたが、これらの議論は、新しい技術と田舎暮らしの組み合わせが何らかの変化を引き起こし始めているという前提に基づいていると認めることができるだろう。

中国のこの広大な市場に着目すると、農業で求められるさまざまなサービスから農村市場、さらには農村労働力の移転というマクロ的な動向に至るまで、科学技術の力で満たせる需要があまりにも多いことに気づくだろう。

農村市場における科学技術人材資源の相対的な不足という客観的状況により、知能に対する需要は都市社会とは異なり、ある程度固定化されている。

2018年を振り返ると、下半期からテクノロジー大手が農業におけるAIの活用を模索し始め、AI医療やAI教育におけるさまざまな新興製品やサービスが農村部という新たなテストフィールドに向かって動き始めていることがわかります。

AIと農村の話は短期間で急速に盛り上がっています。しかし、活気のあるレイアウトの背後には、農村市場と AI の想像力の間に明らかなボトルネックがあることもわかります。

スクリーン上の論争を飛び越えて、山間の野原ではAIをめぐる物語が次々と展開されている。 2019年が「AI＋農村元年」と言えるかどうかはさておき、少なくとも今年は、分野におけるAI関連の話題が驚異的な割合で増加することは間違いないだろう。

AIが今日まで田舎や村に行くという任務をどのように達成してきたかを思い出してみましょう。

ハイテク大手の農業ワルツ

AI が村に参入する主な目的は、もちろん、AI が業界で成果を上げることができることを証明することです。

いわゆるAI農業は、技術的なロジックから見ると理解しやすいもので、AIがもたらす物理認識と機械視覚の能力を活用し、データ分析技術と組み合わせて、農業生産における多数のプロセスを再最適化し、それによって農業生産効率をインテリジェントに向上させ、農産物の品質を最適化するというものです。

理論的には、このロジックは作物や野菜の栽培、豚やガチョウの飼育にも使用できます。しかし、実際にそれを実行に移すのは容易ではありません。一方では、農業データは比較的少なく、標準化の程度は非常に低いです。一方、関連する技術設備はほとんど空白です。AI農業は、アルゴリズムとデータの問題であるだけでなく、エンジニアリング能力とハードウェア製造能力のテストでもあります。

BAT に代表されるテクノロジー大手の AI 保有者から見ると、産業 AI や産業インターネットに参入したい場合、農業は避けて通れない選択肢です。その巨大な市場性と社会的価値は、テクノロジー企業が手放すことのできないものです。 2018 年に産業用 AI が本格的に導入されたことで、農業用 AI も独自の物語をスタートしました。

最初に行動を起こしたのはアリババだった。 2018年6月7日、アリババクラウドは雲奇会議上海サミットでET農業ブレインを発表しました。デジタルアーカイブ生成、インテリジェント農業データ分析、農産物トレーサビリティなどの技術を組み合わせることで、農業にAIソリューションを導入し始めました。

その後6か月で、テンセントとJD.comはそれぞれ独自のAI農業計画を発表しました。 AIに優れた百度も参入しているという報道もある。

全体的に、AI 農業は現在、主に AI 育種と AI 植え付けの 2 つの道をたどっています。

飼育技術に関して言えば、養豚は私たち中国の専門です。大規模かつ技術的な養豚の分野で、中国人が間違いなく壮大な叙事詩を書き上げてきたことに気づいていない人は多いかもしれない。養豚業界は高度に標準化され、規模が拡大しており、新しい技術に非常に敏感であるため、テクノロジー大手が AI+農業に挑戦する際、10 回中 9 回は豚から始めます。

アリババのET農業ブレインでは、AIカメラとマシンビジョンによるデータ分析機能を使用して豚の成長データを観察し、適者生存を実現します。また、声紋認識と赤外線温度測定を養豚場に導入し、AIを使用して体温と声から豚の体調を予測し、最終的に母豚の出産能力を向上させ、死亡率を下げる効果を実現します。

昨年11月、JD DigitsもAIと豚のロマンチックな物語を描き始めた。 JDのソリューションは、AIカメラやデータインテリジェンスシステムへの接続に加え、IoTシステムも組み込まれており、自社開発の飼育検査ロボット、給餌ロボットなどを搭載し、新たな「豚の顔認識」技術も採用している。

今後、さらに多くのテクノロジー企業が AI 養豚を始めると信じる理由があります。

AIはメロンや野菜を育てる独自の方法も持っています。アリババのET農業頭脳はメロンとレタスに関する協力事例を完了した。昨年12月、テンセントAIラボチームの「キュウリ植え付け」は、自律温室チャレンジの「AI戦略」イベントで1位を獲得し、総合得点で2位を獲得した。これは、テンセントのAI農業参入の始まりとして外部からも見られています。

テンセントの今回の「キュウリ植え」のデモの特別な点は、強化学習アルゴリズムを通じて、専門家の知識システムをシミュレーションマシンに組み込み、インテリジェントエージェントが人間の専門家の思考モードを効果的に学習し、実際の植え付けに戻ってキュウリの収穫量を増やすことができることです。また、センサーのコストを削減し、技術の実用性を高めました。

AIによる栽培は現在、果樹園や温室で主に行われています。データを収集し、植物をインテリジェントに識別することで、肥料、水、温度、光などの条件が適切かどうかを判断でき、広範囲にわたる栽培モデルをインテリジェントかつ正確にすることができます。追跡可能でライブブロードキャスト可能なインターネットゲームプレイと組み合わせることで、健康的で収穫量の多い AI 果物や野菜が誕生します。

豚を飼ったり、野菜を育てたりと、農業分野でもAIが人気を集めているようです。

しかし、あまり楽観的になる必要はありません。現時点では、大手企業の AI 農業への取り組みは始まったばかりです。今日、自慢できるような事例はどれも、商業的価値よりも実証的価値の方がはるかに大きいのです。

一方、農業データは今日でもまだ不足しており、農業 AI では BAT の専門家が現場に出向いてデータを収集し、パラメータを修正する必要があります。一方、多くの農業地域と農地はデータの空白地帯です。今日、AIが農業に参入したい場合、近代的な農場など、データ標準化度の高い一部の農業分野に頼るか、大規模な農業グループなど、関連する農業技術の蓄積があるパートナーに頼って、より多くの1対1の商用AI+農業実験ケースを完成させるしかありません。

中国の広大な農地や牧草地と比較すると、BAT の専門家は明らかに不十分だ。

そのため、現在、AI 農業は、テクノロジー大手が優れた事例や例を作成し、強力なパートナーを引き付けて共同で推進している段階にあります。大規模な農業改革はまだ遠い道のりだ。端末上で販売できる絶対確実な製品とAI農業ソリューションが形成され、テクノロジー大手の産業中間層と農家の間に明確な産業チェーンが構築されて初めて、「AIが農業を変える」という言葉が自信を持って言えるようになる。

しかし、いずれにしても、北京、上海、広州の高層ビルでデータ専門家やアルゴリズムエンジニアがスリッパを履いて畑にしゃがみ込み、作物の成長を観察しているのを見ると、緊張した物語の始まりを漠然と見ることができる。

農村社会におけるAIの新たな役割

産業の強化に加えて、社会サービスにおける AI テクノロジーもますます普及しつつあります。 AI ヘルスケア、AI 教育、AI 金融、AI 政府サービスはすべて新しいテクノロジーの道になりつつあります。

サービスを統合するモバイル インターネットとは異なり、AI + ソーシャル サービスは主に無人の問題を解決することに留意することが重要です。 AI は、機械学習、人間の経験の複製と再普及を通じて、ある程度、一部の才能ある人の仕事を置き換えることができます。たとえば、AI 音声対話が教師に取って代わり、マシンビジョン機器が医療画像認識で医師に取って代わります。

人材が飽和状態にある分野では、そのような能力は代替手段や効率を高めるツールとしてのみ見られる可能性があります。地方では、問題になるのは、それが存在するかどうかということでしょう。

現在では、AIの能力を活用した医療や教育などのサービスを地方に提供する取り組みも拡大しています。例えば、アリババは昨年、スマートスピーカー「Tmall Genie」をベースにした「Tmall Genie Station」プランを立ち上げた。このプログラムは、Tmall Genie Station図書館を設立することで、農村部の子供たちにより多くの教育リソースを提供します。幼児教育の人材が比較的少なく、教育リソースも不足している地域では、スマートスピーカーの使用が解決策となります。

医療の分野では、AIが村に入り込む事例が増えています。例えば、先月、百度霊益チームのAI眼底検査オールインワンマシンが地方へ旅立ったことが多くのメディアで報じられました。

百度は視覚認識アルゴリズムのトレーニングを通じて、糖尿病網膜症などの眼底病変を早期に発見し、効果的に特定できるAIベースの眼底検査装置を開発した。対照的に、農村部や町村部では、正確な眼底検査を実施できる能力を持つ医師は多くありません。複雑な眼疾患は、地方の首都などの大都市でしか治療できず、初期の疾患は無視される可能性が非常に高くなります。

AIが加わることで、この長年の問題が解決されるという期待があります。 AIデバイスは機械を置き換えるだけでなく、機械の背後にいる医師の判断力や認識力も置き換えるからです。これは田舎では非常に貴重です。

同様の事例は現在、主に医療画像認識や臨床検査の分野で発生しています。近い将来、AI が遠隔外来サービスや遠隔手術の実現に貢献すると考えられる理由があります。

農業における AI の応用と同様に、農村医療における AI や農村教育における AI の問題はまだ初期段階にあります。今日では、同様のケースは企業の慈善活動の範囲内にとどまる傾向にあります。商業化とプロモーションの問題が解決されなければ、AIが中国の大多数の人々の生活を真に変えることではなく、AIが愛情を示すだけになることが常に予想されます。

農村労働とAIインフラ

農村地域と AI のもう一つの接点は、AI が農村地域を助けるのではなく、その逆、つまり農村地域の労働コストの優位性が AI の発展の原動力になりつつあることです。

昨年、多くのメディアがAI村やAI農村工場などのキーワードを報道し始めました。このような農村工場のビジネスモデルでは、AI に大量のトレーニング データ (主に画像データ) が必要になります。ほとんど敷居が低く、外で働くのに比べて比較的簡単で、反復率が極めて高く、ほぼ不可欠な仕事であるデータラベリングは、村に移管されるまで継続的に下に移動されました。

それで、携帯電話やタブレットで高級ブランドの花、鳥、魚、昆虫を識別できることに気づいて、とても高級感を感じたが、それを教えてくれたのは故郷の遠く離れた叔母だとは知らなかった、と冗談交じりに言う人もいました。

AI村の出現を不条理だと感じる人もいれば、「人工知能がなければ知性はない」と嘆く人もいる。しかし、産業構造の観点から見ると、AI産業の発展において必要な業務の多くは、まさに常識であり、アウトソーシングできるものである。そして、こうした仕事は、人件費の安い生産拠点を自発的に求めることになるでしょう。すると、膨大な農村労働力が当然ながら人気商品となる。

客観的に言えば、農村部の労働コストの優位性と AI の組み合わせはすぐには消えないでしょう。こうしたアウトソーシング業務では、現在でも画像認識が主な焦点となっています。しかし、データと AI 産業の深化に伴い、データクリーニング、データソート、垂直産業データセット処理など、さまざまなデータ関連のタスクがアウトソーシング市場に集まるでしょう。

これらの仕事は AI にとって不可欠であり、地方にとっては、家から遠くまで出かけることなく、コンピューターの前に座りながら比較的まともにできる仕事を意味します。

これらの AI 村や AI 農村工場が、自らのデータ処理能力を徐々に向上させることを積極的に求めず、常識 + 画像分類の仕事だけに頼って生計を立てるのであれば、激しい競争により市場はすぐに完全に枯渇してしまうことに留意する必要があります。垂直産業に参入し、比較的強力なデータ運用能力を磨き、市場を納得させるデータ機密保持能力を備えることによってのみ、この新興アウトソーシング市場で長期的な生存権を獲得することができます。

いずれにせよ、ハッカソンやアルゴリズムのコンテストを通じてアルゴリズム開発者やセキュリティエンジニアを見つけることがクールだと思うのであれば、データのクリーニングを田舎のおばさんたちにアウトソーシングすることについては言うまでもないようです。実際、両者は同じ価値法則に従っています。それは、新興産業のニーズを満たし、自社の市場ポジショニングの優位性を活用することです。

結論

AI が村に入るという話が今日、急成長を遂げていることは容易に想像できます。

巨人が地位を占め、農業企業が自らを反復し、公共福祉が輝き、起業家も動き始め、アルゴリズムエンジニアが温室に入り、村人が海の向こう側でAIシステムを教育しています。

変化は始まったばかりだが、すでに始まっている。これらの緊張感あふれる映像は、今日の中国で AI が最も大きな影響を与えている部分なのかもしれない。

こうした変化にどう適応していくか。AIに対する業界や市場の需要を個々の職業の観点から考え、忍耐強くゆっくりと対応していくのが良い解決策なのかもしれません。春には穀物は見られませんが、種は春に蒔かなければなりません。