knowledge explorer

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特別対談
AIを実装したフルオート型ナレッジ共有ソリューション
「Knowledge Explorer」のリリース

(左から : ギリア㈱ 近田様 / ギリア㈱ 増田様)

AIを実装したフルオート型ナレッジ共有ソリューション「Knowledge Explorer」のリリースにあたり、
ギリア株式会社(以下 ギリア)と図研プリサイトの特別対談を3章に渡りお送りいたします。

プロフィール

  • ギリア株式会社
    取締役 HE事業部 AIソリューション部 部長

    増田 哲朗 氏

  • ギリア株式会社
    HE事業部 知能技術開発部 部長

    近田 慎一郎 氏

  • 株式会社図研プリサイト
    代表取締役社長

    上野 泰生

  • 株式会社図研プリサイト
    開発部 コグニティブテクノロジー開発課 課長

    外村 亮輔

第3章
AI実装ソリューション提供の意義

幅広いAI

上野:今回はKnowledge Explorerの重要語句自動抽出機能へのAI実装と言うことでお力をお借りしましたが、これからもお願いしてみたいネタは結構あります。ですので末永くお付き合いください。
そして、ちょっと偉そうに聞こえるかも知れませんが、御社のような優秀なAI企業が、もっと社会に認められていくための橋渡しを、うちの企業グループができれば、うれしいなと思っています。
今のAI熱が、単なるブームで終わってしまうのは、日本の大きな損失ですので。

増田:そうですね。現実的に今、「AI」を強くアピールしている会社と、すごく研究に寄っている会社に分かれていると思っています。
全てが実業に紐付けられているわけではない、つまり、実業と研究の間にそれなりの間があるということですね。
間をどこがどう埋めるのかがポイントなのですが、研究寄りの会社だと実業にまで落ちずに研究に引っ張られてしまうし、「AI」を前面にアピールする会社だと、期待が高すぎて、成果が認められにくい。

近田:たぶんそこのバランスがすごく難しいのだろうなと思っていますが、僕らとしては、すごく実業に紐付くところを目指してます。
実業に紐付くために、いろんな手法はあまり問わない。手法は問わない中で、実業の中でちょっとでも役に立ちそうなことがあったらどんどんどんどん導入して、人間が楽に仕事をできるようになればいい、そんな思いでAIの開発に、携わっています。

増田:ただ、人工知能とかAIって、コマーシャルとして、つまりマスに受け入れられるときの単語としては、すごくキャッチーでいいとは思いますが、そういう単語を嫌ってる人達って割と多いかなと思ってまして(笑)。

対談風景

上野:あれはなんでなんでしょうね。私も何か、最近AIって言うのが、ちょっと恥ずかしいです。ナウなヤングみたいで。

一同、沈黙。
※「ナウなヤング」でピンとくる世代の人間が、上野しかいなかった故の沈黙です。

増田:やっぱりAIってすごく意味の幅が広い単語だから、研究者の人ってあんまり使いたくないんでしょうね。「機械学習の中でもこれですよ」とか、もしくは、なんとかAIってよく言うじゃないですか。

外村:汎用人工知能が、本来の「AI」に一番近いんでしょうか。ゲームもできるし、通訳もできるし、みたいな。

増田:それがAIだって思う人たちは、やっぱりいます。そういう人からすると、「今の技術って本来からは、やっぱまだまだ遠いよね。だから、僕らは機械学習って名乗ります」とかなんでしょうか。お客さんは必ずしもそういう究極のAIを望んでいるわけでもないのですがね。

近田:AIの範囲がとても曖昧ですよね。昔からAI○○って言うじゃないですか。かな漢字変換もAIである時代もありましたし。

上野:言っていましたね。確かに。あれはルールベースじゃないのって感じがしますが。

増田:昔はそうでしたけれど、最近のかな漢字変換はとても賢いレベルになってきていると思います。文脈もちゃんと見ますしね。

対談風景

外村:確かにそうですね。そういう意味では、今のかな漢字変換は、単なるルールベースと言うのはいけないかもしれない。

近田:定義の仕方がすごく曖昧ですよね。AIは何でも出来るわけでは無いのですが、何かが出来ないときに、だからAIは信用ならない、みたいな話しになってしまうと残念ですよね。

増田:でも、今回御社がリリースするKnowledge Explorerについて、AI実装と言わずに、例えば「自然言語処理のこの技術をここに使って、これとこれを組み合わせて......」とパンフレットに書いてあっても売れなさそうですよね。

上野:あー、それは絶対に売れ無いですわ。ウソでもAIと書かないと。

外村:いやいや社長、ウソじゃありませんから。

近田:技術者的な視線だと、やっぱり正直にそれを伝えたいという思いがあります。自然言語処理のこの技術をここに使ってと、その方がきっと正確だろうと思う一方で、でも通りすがりの人とかが、そこで足を止めるかどうかと言うと、たぶん止めない。ですので、やはりまずは「AI」って言って、「じゃあ、どこがAIなの?」って言われたときにちゃんと説明できるようにしておくというのが、良い対応なのではないかと思いますね。

対談風景

増田:「AI」と一言で片付けるのではなく、内部的にはどんな技術の積み重ねや組合せで出来ているか、きちんと説明できる事が、本当に重要だと思います。

外村:AI EXPOとかへ行っても、ちょっと怪しいのがいっぱいあるじゃないですか(笑)。我々素人が見ても「これはちょっと違うんじゃないかな」と言うのは結構ありました。

上野:私はAIジャンケンのコーナーに行ってみました。以前に清水社長から、「顔の表情で状況を予測する技術の話」を伺っていたので、てっきり、私の顔の表情を判断して、何を出すのかを予測するモノだと期待していたのですが、単に後出しジャンケンでした。私の出した手の画像から、グーチョキパーを判断して勝つ手を出すという。。(笑)

増田:逆に言うと、「これもAIって言っていいんだ」って思っちゃいますよね。

近田:そうそう。許容度はだいぶ下がりましたね。

増田:懐が深い。「AI、懐が深いな」っていう(笑)。

近田:だから、取り組みをする際に担当者の方が内容を見極める力がすごく必要になってきてしまったんでしょうね。

汎用的AIソリューションとKnowledge Explorerの位置付けの違い

上野:そういうことですよね。世の中には、すでにブランド化されている、著名な汎用AIがいくつかあります。我々がプレスリリースでAI実装と発表したら、「おたくの実装しているAIは、それらのAIとはと何が違うの」と言った質問を受けたりします。AIの開発側から見て、汎用的AIソリューションと今回のKnowledge Explorerの位置付けの違いは、どう捉えていますか?

増田:汎用AIソリューションは、導入にあたり個別のチューニングが必要になってくるものですので、当然個別に作り込みを行う必要もあります。ただ技術の内容は詳細に分からないとしても、そのやりとりを通じて、「知能」をつくっているってイメージは持てますよね。

外村:分かりやすいと言う意味では確かにそうですね。

増田:その実、個別にチューニングを行いますので、「実際のところは、チューニングしてみないと、できるかどうかは分かりません」と言わざるを得ないケースもあると思います。「そんな賭けに、大金出させるの?」と言われればそうなのですが、導入する側がそれなりの知識を持って、その賭けの判断をしないといけないと思います。一方、知識が無かったとしても、費用を覚悟して丸投げできるのであれば、そこそこな物はできてくるとは思いますが。

上野:ブランドを確立しているところは、マーケティングが上手で、コピーひとつ取っても、キャッチーで、何か出来そうだ!と思わせますね。それこそKnowledge Explorerでお客様に実現していただきたい様な事が。

増田:今回の製品はものすごく現場、ユーザーに寄り添った形で作られていると思っています。一方、ブランド化されているAIは汎用的なので、狙った領域が決まった後にものすごく作り込みをする必要がある。Knowledge Explorerは決まった使い方にはなるけれども、決まった部分においてはものすごく精度が高い物になっていますよと。それは製品として正しい形なのだろうと思います。

外村:課題が具体的で、それに対する解決のアプローチも具体的と言うことですね。

増田:そうです。一番まっすぐに寄り道せずに走れますからね。

上野:お客様も勉強されていて、何でも出来るAIよりも、専門的なソリューションを求められるケースが増えているように感じます。増田さんがおっしゃられる通り、ある程度リテラシーがあって腹くくりができたら、そこに、まっ先に向かっているAIを買うほうが時間も早いし、たぶんコストも安いだろうと。

対談風景

増田:間違いないと思います。さっきも話した通り、AI企業に丸投げで任せるのであればそれは相応のコストもかかりますし、チューニングできずに失敗するリスクもあると思いますよ。

上野:たぶん多くのプロジェクトで、当初の期待より低い結果に終わって、莫大な金を払ったという事実だけが残る。それが「結局AIなんてただの金食い虫だ」みたいになるのが、僕は嫌なんです。「いや、失敗したのはお客さんのITリテラシーや期待値設定の問題の方が大きいでしょう?」というのは、今のところあんまりクローズアップされていません。本来、お客様もある程度理解して関わらないと、軌道修正もできないですし、納得感もないはずなんですが。

増田:AIブームの影響だと思いますが、過度な期待をすごく持っていてPoC(実証実験)で終わってしまうケースも多いです。そうならないような啓蒙活動がものすごく重要だと思っています。AIを社会に定着させるためにも、導入した会社、導入させる会社は、啓蒙活動に力を入れる使命があると思います。

近田:ギリアは啓蒙活動に割と力を入れています。グループ会社でセミナーの開催やプログラミング教室をやっていたりしますが、とても意義のある事だと思っています。そうしていかないとPoCどまりで、サービス導入はうまく行かなくて、終わりとなってしまうと思うので。

増田:それって、結果として業界の発展につながらない。PoCであれ、なんであれ、会社は費用をもらえば、それなりに回るのかもしれませんが、我々は地に足を着けて、AIを実業に活かし、お客様が儲けることで、我々も儲かるという、そういう信念で仕事をやっていく必要があると思っています。

近田:そういう意味では、Knowledge Explorerは、正にユーザーが実業で使う製品に我々のAIが実装されていて、これはすごく貴重で重要なことだと思っています。

外村:ありがとうございます。これからも実業に活かせるAIの実装にご協力ください。

上野:今後もより強い絆で、AIを広めていきたいですね。次のテーマもありますので、引き続き、ご支援お願い致します。