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AI導入には「自社のテーマ設定」が大切~Job-Hub TECH in OSAKA~


こんにちは。Job-Hub編集部の中山です。

最近、Job-Hubメンバーの中で「スマートスピーカー」の話題がよく出てきます。
みなさんご存知ですか?スマートなスピーカー。

音声に反応してスマートに対応してくれるスピーカーです。


実際に家へ置いてみると、指定の呼びかけをしなければ反応がないという手間が億劫に感じる時もあるようですが、会話ができるので家族に溶け込んでいくそうです。
家族以上の仕事をすることもあるようで、例えば「お米が欲しい」と言うとスマートスピーカーがお米を調べて銘柄や量、金額を提示してくれたので、そのままお米を購入したと!営業力ハンパない。

他にも「歌を唄って」と言えばちょっと笑いをとろうと意識しているようなオリジナルの歌を披露してくれたりとか・・・そのうち現代語も覚えて「マジ卍」とかも使いこなしそうな勢いです。

(スマートスピーカーは各メーカーによっていろいろと異なるので、購入を考えている方はリサーチしてくださいね!)

人と機械が会話をするようになるまで、人はどのように産業の発展を繰り返してきたのか。
少しだけ過去から振り返ってみましょう。

蒸気→電気・石油→コンピューター→IoT・AI

これまでは人間が機械を作り、人間が機械をコントロールしていたのが、今は機械が自身で考えて行動する時代です。
現代は「第四次産業革命」と呼ばれています。

第一次は蒸気という動力。
第二次は電気石油の大量生産。
第三次ではコンピューターによる自動化

そして第四次がインターネットとモノがつながる「IoT」と、それを制御する人工知能(AI)と言われています。
昨今、AIやIoTの進化はめまぐるしく加速しています。

そして、そのAIブームに乗り遅れないようにと焦る企業の方も少なくありません。
しかし何をすれば良いのか、どうすれば良いのかも見えてこない。

そのような悩みや課題を抱えている方を中心に、「第2回 Job-Hub TECH」を大阪市内で開催しました。

テーマ「人工知能導入の成功のカギを握る3つの要素とは?」

人工知能を導入するにあたって、必要なカギがあります。

1.人工知能、機械学習、深層学習を分析するモデル
2.膨大なビッグデータを高性能かつ高速で計算できる環境
3.モデルに取り込むためにクレンジングしたビッグデータ

今回のセミナーではこの3つのカギについて、具体的な取り組みを交えてご紹介しました!

 

会場はさくらインターネットさんの本社があるグランフロントの35階!

 

空が近い!

当日の天気予報は雨でしたが、晴れ間が多く景色もとてもキレイでした。

解放感のあるフロア

 

セミナールームの手前には木目を基調とした統一感のあるフロアがあり、ここでさくらインターネットの社員の方が時折打ち合わせをされていました。バーカウンターもあって素敵な雰囲気。

 

AI活用事例・最新技術紹介、リテラシ向上のためのトレーニング紹介

最初の登壇は株式会社パソナテック取締役兼、株式会社エクサウィザーズ取締役の粟生万琴氏です。


AIの種類の話から、今導入されている様々なサービスの紹介を行いました。
また、粟生氏はサービスを紹介する上で「企業側のAI知識を深めることが必要」と語ります。
その大きな理由として、企業からAIを導入したいと相談を受けても、「目的」がハッキリとしていなければ、企業が求めている結果が不明瞭となり、イメージしていたものと異なってしまう可能性があるからです。

ゴールも分からないままフルマラソンを走りだそうとするような、そんなイメージを受けました。

さらに、粟生氏は真に業務と向き合うことが大事だと加えます。
AIを導入するためのゴールを設定した時に、そのゴールはAIを導入せずとも代用できるサービスがインターネット上にあるかもしれません。
その判断をするためにはAIの知識に加え、本当にその業務が必要なのか、なぜ行っているのかと業務に向き合う必要があるのです。

 

ディープラーニングで成果を出すためのサーバー環境のご紹介

続いての登壇は株式会社さくらインターネット 高火力チーム 長谷川 猛 氏です。

プロ棋士を破ったAIが登場したり、イラストに自動着色するAIが話題になったりという記事がよく目に留まりましたが、そのAIを支えていたのは、さくらインターネットさんの高火力のGPUサーバーだったのです。

今回はAIに必要な環境として、計算能力が高く、高性能で費用対効果に優れたサービス「高火力コンピューティング」をご紹介いただきました。

高火力コンピューティングは国内にあるデータセンターで運用しており、安全かつ高速、そして堅牢な設備環境を整えています。
サービスモデルも複数あり、利用に合わせて最適なモデルを提供できるので、これからAIの導入を考えている企業の方は、まずは計算能力の高いサーバーを用意することも含めて考える必要があります。

 

 

Job-Hubプラットフォームにおけるデータソリューションの取組

最後のカギは私たちJob-Hubが取り組んでいるデータについてご紹介します。

機械学習をさせるために必要なデータは膨大で、かつ人の目で印(付属情報)をつける必要があります。
そして、そのデータはより精度の高いものが求められます。

エクサウィザーズの事例として紹介されたバスケットボールの試合分析では、Job-Hubのアウトソーシングを活用しました。

Job-Hubアウトソーシングでは全国にある6つのLabで各管理しているワーカーへ発注し、成果物の品質管理を主に行います。拠点でハンズオンの説明会を開催することで、難易度の高い作業も在宅ワーカーができる時に、作業できる分だけ進めることができます。

テレワークマネジメントに特化した専門チームがワーカーを管理しており、データクレンジングのように高品質で膨大なデータにも対応することができるのです。

 

まとめ

Job-Hub TECHのセミナーでは企業の経営者向けのテーマに思われがちですが、ビッグデータを人工知能に組み込むためには、まだまだ「人の目でつけた印」が必要不可欠です。

在宅ワークは過去「データ入力」や「内職」というイメージが強いものでしたが、今ではAIに携わっているようなお仕事も少なくありません。

未来に活かされる仕事と思うと、なんとなく力が湧いてくる気がしますね。


この記事のライター:中山 梓