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AI技術は、ゼロから知見を生み出す魔法ではありません。素材の膨大なデータと、結果を出力してそのフィードバックを得るループの仕組みが必要です。ベンチャーの場合、全世界のあらゆるデータなど入手も保管もできないので、何かのニッチに特化して、そのニッチ内だけの「局所的膨大化」をやるわけです。だから、どうしても「バーティカル・ソリューション」になってしまいます。
そして、それをマネタイズする部分では、現在は単価の大きい「医療」と「自動車」ぐらいしか儲かる見込みがない。この5つの中で、2つが医療分野です。それ以外では、グーグルかアマゾンに要素技術として買ってもらうように頑張るぐらいしかない、というのが現状です。
https://mainichi.jp/articles/20180129/ddm/003/040/073000c
「人工知能は人間を超えるか」の著者・松尾孝氏とたまたまお話しする機会がありましたが、ディープラーニングで人工知能は加速していますね。
ソフト技術も自然言語理解系が多く難しいものが多い。
なにより、調達額がだいたい2000万ドルくらいとどこもでかいな
scoutyも負けたくないですね
というのは少し大げさに思う。
1のサウンドハウンドと5のスポークは他のプラットフォーマーの上で戦わざるを得ないところが不利だし、残り3つはバーティカルのソリューションだ。バーティカルだからダメだというわけではないのだが、アイデア自体はさほど目新しいものではない。どれだけ圧倒的な精度なのか次第だろう。
サードプレイスの効用はいろいろあるが、「経験、知識、ノウハウなどの仕分け場」という隠れた効用がある。多彩な背景や経験をもつ人々の意外なスキルやノウハウを、いざというときのお互いの助け合いのために持ち寄る。こうしたことは、企業組織に限らず、あらゆるコミュニティ(社会組織)で役に立つ。問題は、誰に聞けば、適切な人を教えてもらえるかという、「who knows what」のナレッジベースがあるかどうか。もしこれをある種のAIが学習を重ねて代行してくれるようになると、効用は大きい。人々は便利を得たお返しに、自分が何ができるかとか、そういえばあの人はこんなことができる、といった断片的知識・情報を積極的にAIに語りかけるようになるかもしれない。
ディープラーニングの画像認識を医療現場へ応用するのは、未然の治療・検査に役立てることができることも有り、相性が良いので期待できます。