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AI開発の面白さと課題とは!?(1)AI開発の第一人者・ストックマークの有馬CTOに聞いた!
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AI開発の面白さと課題とは!?(1)
AI開発の第一人者・ストックマークの有馬CTOに聞いた!

2019.09.05

 
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AIは
人間が思いもよらなかったことまで
やってくれる

私たちストックマークは、読解力AIを開発し、世界中の3万ものメディアの記事の中から、関心のある記事をピックアップして届けてくれるAnews、世界中のニュース、経営レポートから特定の業界、技術などの動向をまとめて届けてくれるAstrategy、商談メモから客先のニーズを可視化するA salesなどのサービスを提供しています。このようなサービスの中心になっているのが、読解力AIです。テキストの内容を理解し、分類してくれるAIです。

この読解力AIは、従来のITシステムとはまったく違っています。ITというのは人間が決めたことしかやってくれません。ところが、AIは人間が思いもよらなかったことまでやってくれるのです。

例えば、クラウド技術に関するニュースを収集したい場合、ITシステムであれば「クラウド」「AWS」「Azure」などというキーワードを登録し、そのキーワードが使われている記事をピックアップしてくれます。しかし、読解力AIを使ったAnewsではAWSやAzure、GCPに関するニュースが収集されるのは当然で、さらにはアリババクラウドやテンセントの記事なども収集されるのです。日本ではあまり注目されていませんが、アジア圏ではアリババやテンセントのクラウドサービスも広く使われているからです。読解力AIは、キーワードではなく、内容の関連性の高い記事をピックアップするので、人間やITシステムが見落としがちなところまできちんと拾ってきてくれるのです。



ITというのは、結局、人間が手作業でやっていた「新聞の切り抜き」のような作業を自動化してくれるものです。負担軽減や業務効率化、経費削減にはとても有効です。一方で、AIは思ってもいなかった発見をしてくれて、新たなビジネスチャンスを生んでくれる。収益サイドにも寄与できるテクノロジーなのです。ここがITとAIの大きく違うところです。

AIとITでは、
開発のプロセスもまったく異なる

AIとITでは、開発のプロセスもまったく違います。開発は、要件定義、開発、テストと進んでいきますが、この3工程すべてがまったく違っています。

ITではこと細かに要件を定義して、仕様書を作りますが、AIの場合は要件定義ということができません。「どのようなデータを与えて、どのような判断をさせたいか」を決めるだけで、中身のロジックはAIが自分で作ってくれるのです。アジャイル開発で使うインセプションデッキ(プロジェクトの全体像のまとめ)で定性的な定義をして、アジャイル開発をしていきます。



開発も、ITではコードを書いてロジックを組んでいきますが、AIでは、いくつものニューラルネットワーク(NN)があるので、その特性を考えて構成していくという感覚になります。時系列データの処理が得意なNN、処理速度が速いNNなどの特性があるので、それをどう組み合わせればいいかということを考えていきます。エンジニアというよりは、アーキテクトの感覚に近いかもしれません。

AIを扱うには線形代数の知識や
並列処理のエンジニアリングが必要

ITは高校でやる数学までを理解していればだいたいのことはできますが、AIを扱うには大学でやる線形代数の知識がどうしても必要になります。NNを実際に動かしてみると、そのNNの癖のようなものが見えてきます。この時に、数式に立ち返って、「こういう構造になっているからこういう癖が出るんだ」ということを体得する。そして、仮説を立てて、モデルを作って、検証する。その経験の積み重ねが、優れたAIアーキテクトを育ててくれます。



これとは別に、並列処理のエンジニアリングも必要になります。AIの計算はものすごくパラメータが多い。数億次元もある方程式を解いている感覚です。CPUではなくGPUを使うのが常識で、しかもこのGPUを何百、何千も使って並列処理を行わせる。ここをうまく制御できるプログラムが作れないと、かえって計算時間がかかってしまうことにもなりかねません。

ストックマークは、
AIのマーケットを育てる活動も推進

世間では、AI人材が不足しているということが話題になっていて、私たちストックマークも人材不足を感じています。それはこのようなAIのアーキテクチャーやエンジニアリングが、ITとはまったく違っているということが大きいように思います。さらに大きいのがAIのマーケットがまだ未成熟だということです。私自身も、大学ではAIの研究をしていましたが、当時はAIの仕事がなかったので、金融ITの分野に進みました。

ですので、私たちストックマークは、AIのマーケットを育てる活動も進めています。ビジネス面では、大手企業との提携を進めています。私たちが、大手企業内のデータを扱うことはできないので、提携をして、内部データを提供してもらい、その企業のビジネスに役立つAI開発をするというものです。

また、AIコミュニティに対する活動として、私たちが開発したAIモデルの公開も行なっています。自由に使っていただいてかまいません。企業として、成果物を公開することにより、競合が登場することを恐れる気持ちがないわけではありませんが、それよりは、それがきっかけとなりAIに参加する個人、企業を増やして、AIのマーケットの厚みが増すことを期待しています。



日本のような先進国で、AI人材が不足しているということはあり得ないと思っています。東京大学の学部卒業生が毎年だいたい3000人、そのうちの半分が理系として1500人、AIに必要な数学を学んでいる人は500人程度だと推定できます。東大だけで500人いるのですから、日本全体の潜在的なAI人材は相当数いるはずです。それが足りないのというのはAIマーケットがまだ成熟できていないからで、ストックマークもAIマーケットの構築に寄与したい。それが世の中のためになり、ストックマークも優秀な人材が採用できるところにつながっていきます。

人間らしくない単純作業は、
これからAIが代替してくれる時代に

AI開発は、ITとは勝手が違うので、そこを心配される方もいるかもしれませんが、優れたツール、環境が整ってきているので、基礎知識や基礎技術を持っている人であれば、すぐにAI開発には慣れていくと思います。大学でAIを研究していた新卒の社員がストックマークにも入ってきてAIモデルの構築をしていますが、半年足らずですでに戦力になっています。また、並列計算の部分もAWSやGCP、Azureといったクラウドエンジニアの方であれば入りやすいと思います。



ストックマークの社員はよく学ぶということもあります。なぜなら、AI開発が面白いからです。ITの開発というのは、できあがりのイメージができていて、そこにいかに近づくかという仕事ですが、AIの場合はできあがりイメージの天井がありません。どこまでいくかわからない。正解もない。正解がないものを追求していく。これほど面白いものはありません。フロンティアを開拓している感覚です。真理を探究している感覚です。私たちは、人類の誰も見たことがないものを作り出すことに挑戦しているのです。それが、世の中の役に立って、感謝されて、お金を稼ぎながらできる。だから、みんな夢中になってしまうのです。

朝、満員電車に乗ると、みなつまらなそうな顔をしています。きっと、好きでもない仕事を押しつけられて、ストレスを抱えているのだと思います。なぜわかるかというと、起業する前の会社員時代の私がそうだったからです。人間らしくない単純作業は、これからAIが代替してくれる時代になります。人間は創造力を活かした、自分が好きだと思える仕事だけをする社会が実現したらいいなと心から思います。世の中がそういう方向に進めるにように、私たちストックマークはAIの開発をしています。ただの仕事ではありません。真理を探究し、世の中を変えていける可能性がある仕事なのです。

ストックマーク株式会社取締役CTO 有馬幸介
大学・大学院時代(2010年3月修了)に機械学習(AI)を用いたテキストデータ解析及び分散環境における行列演算アルゴリズム(ビッグデータ処理)を研究。大学院修了後、大規模な業務システムの開発を得意とする新日鉄住金ソリューションズ(当時、現日鉄ソリューションズ)に入社。2000人月規模の会計業務システム開発案件等にてチームリーダーを担当し、社長賞に選出される。2016年11月にストックマーク社を共同創業、取締役CTOとして従事。

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※マイナビエージェント「スタートアップ特集」の有馬氏インタビューはこちら

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