AI論文翻訳メディアAI-SCHOLAR編集長 森川智貴さんに聞くAIの世界

今回はテック・メス・ライフ株式会社代表取締役社長であり、最新のAIに関する研究論文を日本のビジネスパーソンに向けて配信するオンラインメディアAI-SCHOLARの編集長も務める森川智貴さんにインタビューをしました。

−今の活動を教えてください。

主に2つあって、1つはAIディレクター。AIを使ったビジネスの企画からお客様への提案、受注したら開発部と連携を取りながら工数管理をして納品するという仕事です。もう1つはAI-SCHOLARというwebメディアの編集長をしています。AI-SHOLARでは最新のAIに関する論文を日本のビジネスパーソンにもわかりやすく翻訳して掲載しています。この2つが主な活動内容ですね。

−AI-SCHOLARを立ち上げようと思ったきっかけはなんですか。

自分が AI ディレクターを名乗り始めてから色々なお客さんとお話をしました。お客さん先で 「AI でこんなに業務負担を下げれますよ」とか、「こんな付加価値を自動的に生成することができますよ」といったことを説明して AI に投資していきましょうという話をしていく中で、お客さんはAIは何でも出来るものだと思っていることに気づいたんです。でも実際のAIの世界はそうではなくて、顧客側の期待値と今のAIに出来ることに大きな乖離があることに気づいた。ここに問題意識を感じたんです。

理想の状態はビジネスパーソンたちが AI の概念を理解すること。そしてそれをビジネスに応用できるイメージを持ってもらうこと。この2つがまずは大事だと思ったんです。エンジニアを増やすというよりも先に経営者のような旗を振る人に「 AI をビジネスにどう活用したらいいのか」というイメージを持てるようにしていくのが今後の AI 業界にとって大事なことだと思い、AI-SCHOLARを立ち上げました。

−AIを誰にでもわかるように言うとなんでしょうか。

大量にインプットしたデータから法則性を導き出したり未来を予測したりできるようなツール、と言えるでしょうか。もっと他にも言い回しがあると思うけど(笑)基本的には予測したり識別したりするのが得意なのが人工知能(AI)です。

−AIを使うと、具体的には例えばどんなことができるようになりますか。

AIにも様々な領域があります。機械学習があって、その中に画像認識やテキストマイニング、自然言語処理、音声認識だとかがあってそれぞれやれることが異なります。例えば自然言語処理の世界で言えば、人間が今話している言葉をコンピューターにも理解できるようにする。コンピュータが人間の言葉を識別をして、それに対する結果を自動的に返すということができます。それで実際に何が出来るようになるかというと、例えばコールセンターの自動化や受付業務の無人化のような有人オペレーターの無人化ができたりします。人が介在しなくても業務が回るような世界を作ることができるのが自然言語処理です。

画像認識は本当に色んな使い方があるのですが、例えば野菜の識別。野菜の成長過程において「これは出荷可能」「これは出荷不可」という今まで人間の目でやっていたことを自動的に判断し、ロボットアームで仕分けることが出来ます。

あとはセキュリティ。画像認識の技術によって顔認識の精度が上がっていて、例えば街中の人混みの中で犯罪者を見つけたりすることが出来たりもするんです。

あとはマーケティングデータとしての活用も期待されています。個人情報の問題も絡んでくるので慎重な議論が必要な分野ではあるのですが、例えば店舗の出店をする際にある通りをどの時間帯にどんな属性の人が通っているのかを識別することも可能ではあります。

−分野によって様々な使い方ができるのですね。もともとAI関連の事業を始めようと思ったきっかけはなんでしょうか?

日本に対する危機感とAIの持っているポテンシャルの2つがあります。失われた30年、米中関係、大国インドの存在、、、こういった国際情勢の中で、日本はAI事業に対する投資が遅れています。あと日本国内で言えば、GDPの減少と人口減少。働ける人口が少なくなっている分、日本は何かで働き手を代替しなければなりません。1つは規制緩和による外国人労働者の受け入れ。そして、もう1つはAIの活用。さっきの事例で上げたように、AIは人がやっている作業を自動化したり省略可したりすることが得意なので、今足りてない分の労働力をカバーしてくれます。この2つのソリューションがあった時、僕がチャレンジできる領域は政治ではなくテクノロジーの分野だと思ったんです。

−AI-SCHOLARが他のテクノロジー系メディアと違うところを教えてください。

他のAIメディアで言うと大きくAINOWさんとLedge.aiさんの2つがあります。こちらの2つはAI関連のニュースを配信しているという点に特徴を持っています。AIのトレンドを追うという意味ではAINOWさんとLedge.aiさんをウォッチしておけばいいのですが、AI-SCHOLARはまだビジネス化されていないできたばかりの論文を英語から日本語に翻訳して、かつそれを数式とかを使わずに、あるいはその数式は何を示しているのかを解説しながら「その論文の新規性はどこにあるのか」「その新規性によって今後どのような社会的インパクトが生まれそうなのか」といった考察を付け加えた上で発信することによって、経営者や新規事業開発の担当者の方がAIのどの部分を使うと自分たちのビジネスにアクセルがかかるのかがわかるようにしています。そこがAI-SCHOLARの差別化ポイントです。

−これからAIを通じてどういう世界を作っていきたいですか。

AIは大きく分けて「大量にデータを収集する」「機械学習にかける」「アウトプットを出す」というプロセスがあります。

今ハードウェアの世界では半導体やIoT(Internet of Things)のセンサーなど、小型化と省電力化が進んでいて、ありとあらゆるものがインターネットに繋がり情報収集できる社会が到来しています。そしてそれを分析する機械学習のアルゴリズムも研究者たちによって大量に発表されています。今はそれらの道具を使って何をどう調理するかを考えるフェーズにきています。それらの道具をどのように使えば人に価値を提供するサービスを設計できるかを考えて、AIをビジネスに応用できる人材をAI-SCHOLARを通じて増やしていきたいと思っています。

森川智貴
テック・メス・ライフ株式会社代表取締役社長 / 株式会社wevnal AI戦略室統括 / AI-SCHOLAR編集長
大学卒業後、医療ITコンサルティング会社を経て医療業界に特化したウェブ制作会社であるテック・メス・ライフ株式会社を創業。その後、AIディレクターとして株式会社wevnalにジョイン。AI-SCHOLARの立ち上げから運営を行なっている。
AI-SCHOLAR:https://ai-scholar.tech/