AI、機械学習は実験から実践へ、同時にAIの倫理に関心を
エンタープライズIT領域におけるAI、機械学習については、IBM Watsonのようにそれそのものを製品、サービスとして提供するものと、AdobeのSENSEIやSalesforceのEinstein、InforのColemanのように、自社製品やサービスの裏側で動き、それで新たな価値を提供するものの2つに大きく分けられる。ちなみにここに挙げた4社のAIのブランド名は、全て人名に由来しているのも面白い。人工知能的なものを考えると、どうしても「賢い人」を思い浮かべてしまうのだろう。
WatsonのようにAIや機械学習そのものを提供する製品やサービスは、IBMのような大きなベンダーだけでなくスタートアップなど小さなベンダーからも多数提供されている。テクノロジーの進歩が早いので、5年後、10年後までこの領域で生き残る企業がどの企業になるのか、それを予測するのはかなり難しい。
一方で自社製品やサービスにAIや機械学習を取り込むのは、もはや当たり前となった。これまでAIや機械学習にはあまり積極的に取り組んでこなかったOracleが、昨年のOracle OpenWorldで遅まきながら「自律型データベース」を発表し、大々的に機械学習技術をメッセージとして打ち出したのには少し驚きもあった。今年新たに登場するようなサービスを利用すれば、自然とAIや機械学習の技術を利用することになりそうだ。
機械学習などの技術をしっかりと自社で研究開発し提供できる企業は、実はそれほど多くない。Oracleなどもそうだが、機械学習やAIの技術はオープンソースのものをうまく活用し、それを取り込んで付加価値にしている例が多い。
とはいえ少数の極めて優秀な人材が開発したAI技術を売り出すベンチャー企業は、これからも出てくるだろう。彼らの優位性は、スピード感を持って新たな技術を市場提供できることだ。しかしながら、長年に亘ってAIに関する研究開発を行ってきたような企業に対しては、製品化やサポートの面などでかなわない面もある。そもそも前者のようなベンチャー企業は、技術が良いものであればあるほどビジネスが成長する前に大手企業に買収されてしまう。
