システムインテグレーターの専業大手。NTT子会社。マルチベンダーとしての「中立性」が強み。大型M&Aによって海外展開の拡大を加速。
時価総額
3.36 兆円
業績
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オープンソース化されていく中で、目的創造できずにAIを使って計算できるだけの人材はコモディティ化して無価値になっていく。
世の中に価値を提供するためには、ビジネスとAI技術をどう掛け合わせて新しいユーザー体験を創造していくかが肝。
そういった意味でも、ビジネスマンが気軽にAIに交差できる場を提供するDataRobotさんのアプローチは社会的意義が大きいと思います。
「AIは劣化するもの」という言葉は、AIは学習して進化するものというイメージがあったのでなかなか興味深かったです。
記事にあるように、モデルを作った状態と現状は違うので、定期的にモデルを作り直すことはとても重要だと思う。一方で、劣化するというよりは、データがよりたまっているので、改善する機会を逃している、に近いのではないかなぁと思っている。
あえていえば、AIを導入前と導入後で、前提条件も違ってくる。前提が違えば学習させるべき点、学習させないべき点(現状と前提が違うためノイズデータになる)というのも変わってくる。そこらへんの処理を間違うと、図のように継続的な劣化は発生するかもしれない。
これは遠隔でポチッとやれるものではないので、データサイエンティスト側からすると、ユーザーに更新してもらえるように教育するか、毎度更新サービスを提供するかのどちらかになります。
社内データサイエンティストなら前者、コンサルなら後者を選びたいところですが、現時点で現実的なのは後者のみですね。前者を実現可能にするところには大きなビジネスチャンスがありそうです。