「AI詐欺」が横行する日本のIT業界。AIブームのウソとホントに斬り込む連載の第4回では、AI活用の効果の視点から様々な課題を浮き彫りにする。もっともらしいAI活用も実は「それ、AIでなくてもできるよね」だったり、逆にAIを提供する先進ITベンダーですら明確な使い道を提示できなかったりする。そんな現状の中でAI活用を考える企業が、高い代償を払って単にトレンドに乗っただけに終わらないようにするために考慮するべきポイントを解説する。
前回の第3回では主にコスト視点から、AIの活用の前提となるビジネス課題について述べた。AIの活用にはデータの量と質の確保が必要で、そのためには多額のコストがかかる。しかも、データの量と質を確保するための業務は多くの場合、情報システム部門の範疇外のため、事業部門や経営層が正しいコスト感覚を持ち、決断を下す必要がある。そんな前回の話を踏まえて、今回は効果視点でのビジネス課題について述べる。「そのコストは投じるのに値するか」について理解を深めてほしい。
現在AIと呼ばれている技術の中でも、ビジネスでの用途や必要な精度があるのは自然言語処理や画像認識、音声認識である。自然言語処理と画像認識については、経費処理など特定業務の定型処理に対して現実的に活用が見込める。例えば米国には、2016年1月現在ではβ版だが、メールのCCに入れるだけで予定の登録を代行してくれる「Amy」というサービスがある。日本国内でも、利用明細などを読み込ませるだけで勘定科目別に仕訳をしてくれるサービスの提供が始まっている。
音声認識の場合は、自然言語処理と組み合わせることが必須だ。スマートフォンなどに組み込まれたアップルの「Siri」やグーグルの「OK Google」が代表例で、サービスインしてから既に何年も経過し、国内でも若者世代を中心に普及が進んでいる。米国では最近、アマゾン・ドット・コムが「Echo」という音声アシスタント端末を使ったサービスを始めた。音声でAmazonでの購入を指示できるだけでなく、音楽再生やネット検索なども可能だ。
活用見込みが高いこれらの技術には、共通していることがある。実行していることがほぼ情報の1次処理に過ぎないということである。つまり、入力方法から音声や画像などに変わった点を除けば、既存のシステムと同様な機能を提供しているだけなのだ。もちろん情報の１次処理だけでも効果は十分に大きいが、それがAIの主たる効果というわけではない。
AI導入の効果は「効率化」と「高価値化」
では、そもそものAIの効果とは一体何だろうか。こう聞かれると、「AIを用いた」という触れ込みのサービスを思い浮かべながら、「人間の代わりに自動で行ってくれるので、今までより便利になる」とか「人間のできないことをやってくれる」などと答える人が大半だろう（図1）。もちろん、その通りである。だが、こうした効果（単語化すると「効率化」や「高価値化」）だけでは不十分だ。なぜなら、そうした効果だけならAI抜きでも実現可能だからだ。
例を挙げてみよう。あるEC（電子商取引）サイトで、あなたは本を買おうとしている。特に買いたい本が決まっていたわけではなく、サイトのレコメンド機能で推薦された本に興味が湧いて購入をしたとしよう。この機能ははたして、機械学習やディープラーニングでしか実現できないだろうか。逆に、もしAIを使わなくても実現できるとしたら、AIを活用する意味は無いだろうか。
