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イノベーション
2017.11.23

シリコンバレーで見たAIとIoTビジネスの未来【2】
AIブームを生んだ深層学習モデル、実用化を阻む弱点も

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過度な期待を受け、AIブームは今がピーク

 年々、AIの画像認識の性能は改善され続け、現在では、コンピュータの画像認識の精度は人間のそれを超えるまでに達したと言われている。人間には識別困難でも、機械は認識できるというところまできたのだ。深層学習の技術は、現在のAIブームに至るひとつの大きなブレークスルーともいえる。

 客観的な指標からも、今がAI開発のピークにあるということがわかる。米コネティカット州スタンフォードを本拠地とするGartner(ガ―トナー)社の「Hype Cycle for Emerging Technologies」(先進テクノロジーのハイプ・サイクル)を見てみよう。

参照:ガ―トナーのハイプ・サイクル2017年度版(日本語版:https://www.gartner.co.jp/press/html/pr20170823-01.html

 これは現時点における新しいテクノロジーの成熟度と普及度合いをグラフ化したものだ。その新技術の開発に投資するか、自社も参入するかといったビジネス上での重要な意思決定の参考にできるものである。

 描かれる曲線グラフの頂点のところに「ディープラーニング」と「機械学習」があるのがわかる。そのやや左、グラフの頂上の手前のところには「IoTプラットフォーム」とある。

 これは、ディープラーニングや機械学習といったAIの技術が今現在、「過度な期待」を受けているピーク時にあるということを示している。まさに今、メディアで日々話題になっているAIの状況にぴったり当てはまる。

 「過度」な期待と言うだけあって、この熱狂の裏では人知れず数多くの失敗事例もあり、これを乗り越えて技術が成熟し安定的なものになれば、市場に普及したことを示す「生産性の安定期」の位置、つまりこのグラフのもっとも右側のフェーズに記されることになる。

 高かった期待値とは裏腹に、AIの実用化がうまくいかず市場から忘れられていくこともありえる。このハイプ・サイクルでは「これから10年にわたり、AIは最も破壊的な技術領域になる」と分析し、「どこでもAIとなる世界」の到来を予測している。

 一方、IoTプラットフォームが頂上のやや左側にあるということは、今、ピークへの山を登っている途中ということ。IoTプラットフォームがAIの次に最も熱くなるか、はたまた、AIブームを追い越していくか?

 このように、ディープラーニングと機械学習の技術開発はまさに今、最盛期を迎えていると言えるが、はたして、期待通りに実用化が進んでいくのだろうか?

JBPRESS

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