垂直統合におけるAIの未来？

正直なところ、縦割り分野で "全能 "を謳う汎用AIエージェントを見ていると、何度も壁にぶち当たってしまうのだが、縦割りAIの発展には自信がある。最近の医療分野では、オープンエビデンスがその好例だ。一般的なAIの美辞麗句とは異なり、正直に医療の縦割り路線に突っ込み、その結果、医師が認識できる真にインテリジェントなツールを作り上げた。これは、昨年の医療AIサミットに出席した際の、ある三次病院の主任医師の感想を思い出させる。"必要なのはCTフィルムを読めるAIであって、詩を書けるAIではない"。

垂直的AIのブレークスルー

なぜ垂直型AIが成功しやすいのか？その鍵は「フォーカス」という言葉にある。例えば金融リスク管理では、ある銀行が昨年、数百万件の取引データのディープラーニングを通じてインテリジェントなリスク管理システムを導入し、98%の不正取引をリアルタイムで特定できるようになった。結局のところ、縦割りのビジネス・ロジックは精密時計のようなもので、すべての歯車がしっかりと組み合わさっていなければならない。

データバリアこそが真の堀である。

以前、法律AIをやっている友人とチャットしたことがあるのだが、彼は、裁決のウェブサイトから症例データを整理して使えるナレッジグラフにするのに1年以上かかったと言っていた。しかし、この一見退屈なプロセスがあったからこそ、彼らのインテリジェントなリーガル・アシスタントが特定の法律や法学を正確に引用できるようになったのだ。それどころか、一般的なAIの中には、明瞭ではあるが、専門的な問題に遭遇するとしゃべりだすものもある。AIの時代には、アルゴリズムの幅よりもデータの深さが重要なのではないか？

垂直AIの上陸への挑戦

もちろん、垂直型AIの開発は常に順調というわけではない。昨年、ある製造業のAIプロジェクトが典型的な問題に遭遇した。工場の教師の業務経験をデータ化するのが難しいのだ。このことはまた、AIが万能薬ではないこと、特に暗黙知に依存する分野では、人間と機械の協働が最善の解決策かもしれないことを思い起こさせる。とはいえ、これこそがAIのあるべき姿ではないだろうか。人間の右腕になることであって、取って代わることではない。

AIの垂直領域がどんどん生まれ始めているのを見ると、このAIの波は本当に正しい方向性を見つけたと思う。結局のところ、何でも知っているが何事にも疎い「何でも屋」になるよりも、特定の分野の「専門コンサルタント」になる方がいいのだ。あなたはどう思いますか？