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nigoblog

スタートアップのCMOブログ

2016年の私的人工知能論

お正月、並びにこの3連休はほぼインプットに時間を費やしていました。

今後の考えを整理する意味で、簡単にまとめます。
(その筋の専門家ではないため、あくまで解説ではなく考えと捉えてください)

人工知能
2016年は人工知能元年です。
人工知能をもう一段階掘り下げると、
モンテカルロ」「クラウドソーシング」という2点がキーワードになってきます。

  • 確率論で語るか
  • インプットの質を高めるか

この2点がキーワードの意味となってきます。

まず、その意味の前に人工知能が果たす役割について考えると、
「人間にとって変わる仕事を行う」
ということになります。
では、どんな仕事を人の代わりに人工知能が行うのか。

それは
「判断する」ということ。
具体的には

  • 「広告費をどのメディアに分配すると最適なのか」
  • 「資産をどのように分配すると最適なのか」
  • 「回路の組み合わせをどのように配置すると最適なのか」
  • …etc

のように、何をどのように設定すると最適になるかということを「判断する」
それこそが人工知能の役割になります。

…と、これまでは人工知能というよりも機械学習の話です。
(人工知能機械学習の混同の話題となりますが、個人的には機械学習は広義の意味で人工知能といえるかと思います)

では、機械学習ではなく人工知能が何を果たすかについて考えると、

が一歩進んだ機械学習の形といえます。
それぞれ見ていくと、
予測は、機械学習により最適化された選択により、どういう結果になってなるかを予測するということ。
モデリングは、機械学習により最適化される結果を再現性が取れる形でモデル化すること。
では、その2つがどのように達成されるかに話を進めると、
先に上げているキーワード

が関連キーワードとなります。

機械学習はこれまでの経験(データ)にもとづき、最適解を出すものだとすれば、
それに + α を加えて、予測とモデリングを行うものが人工知能です。
その + α が「確率」と「(人間の)認知からなるデータ」です。

モンテカルロ」をキーワードに出した理由として、例えばπの値を出すために利用されるアルゴリズムの一つに「モンテカルロ法」というものがあります。
ランダムな値を係数もしくは変数に利用するアルゴリズムが予測の鍵となっており、そのアルゴリズム開発が予測の精度を高めます。

クラウドソーシング」をキーワードに出した理由として、機械の苦手なものは「推論・演繹」と「認識」です。
そのうちクラウドワーカーが担う部分は「認識」を行います。
つまり人工知能が担う予測といった部分に「認識」のデータを大量に差し込むことにより、予測の精度が高まります。

モデリングに関しては、
「予測の精度」を高め、予測の精度が最大化された時のモデルが再現性の取れるモデルです。

結論としては2016年次のようなことが起こります。

次にその結果、仕事はどのように変わっていくかを考えます。

人工知能と仕事】
人工知能が発展した上で、仕事がどのように変わっていくか。
まず人工知能がすることをおさらいすると、

となります。つまり、上記2点を主業務にしている人は仕事を奪われ、人工知能をうまく扱う人がより上手く稼いでいきます。

今、自分がいる広告業界について考えると、
人工知能が行う領域は、

  • A/Bテスト
  • 予算のアロケーション
  • 入札設定含む運用
  • マーケティング目標の設定

反対に人工知能が行えない領域は、

  • クリエイティブ作成

となります。

結果として何が言えるかというと、
人工知能が出す、目標や運用方法を利用し、
クリエイティブ作成やそのディレクションができる人こそ今後生き残っていきます。

人工知能とうまく付き合っていくには】
人工知能が何が出来て、何が出来ないのかをしっかり認識する必要があります。
正直にいうと上記に挙げている以上に人工知能が担うことはたくさんあります。
ただ、機械にとって、

  • 「推論・演繹」
  • 「認識」

が苦手ということはノイマン型コンピュータである以上は変わらない事実です。
ここから逆算すると、何十年、何百年経ってもコンピュータに取って代わらないことが見えてきます。

まずは、自分が今行っている業務は、「人工知能に取って代わるのか」
それを意識して業務を進めてみてはいかがでしょうか。

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