ODR Pickups/半蔵門ビジネストーク

株式会社ODR Room Network

このブログは、株式会社ODR Room Networkのお客様へのWeekly reportに掲載されている内容をアーカイブしたものです。但し、一部の記事を除きます。ODRについての状況、国際会議の参加報告、ビジネスよもやま話、たまにロードレーサーの話題など、半蔵門付近を歩きながら雑談するようにリラックスしたお話中心。

【ODRピックアップ/半蔵門ビジネストーク】20160902 AIのキモ 自動化ー拡張ー発見ー予測

【ODRピックアップ/半蔵門ビジネストーク】20160902 AIのキモ 自動化ー拡張ー発見ー予測

 

以前にも取り上げたように、

www.odr-room.net

AIは実用レベルになるまで教えるのが大変そうです。話題のIBMのワトソンも。。。

ゼロから導入するWatsonは全く何もわかりません。まさに赤ちゃんのような状態です。蓄積されたデータが何もないのでなにを聞いてもわかりません。花屋さん業界用のワトソンが納品されるのではなく、赤ちゃんのWatsonが納品されるという感じです。

robotstart.info

 

 

非構造化データを処理するのが複雑で大変です。もー考えただけで眠れない。

wired.jp

これに対してコグニティブ・ビジネス・オペレーションンズといわれる新たな試みがあります。

Cognitiveとは

  • 経験的知識に基づいて
  • 認識力

のこと。

業務などの流れを、定型的に定義できれば、それはIT化、自動化が可能となります。しかし、非定型的な業務は、人間の知識や判断をその都度取り入れなければ、アウトプット形式にできないものが多いのです。

 

例えば、私が毎週のサポート内容を週報としてお客様に送っています。この内容は、

  1. 宛先の指定
  2. 作業した日時、内容の報告
  3. 先週の作業での残務、継続作業の確認
  4. 次回の訪問予定
  5. 時事ネタに関する一言ブログ

このうち、定型作業は、ほぼ全部ですが、

 

1 宛先の指定            :予め送り先は決まっています。

2 作業した日時、内容の報告     :所定のメールで送られています。

3 先週の作業での残務、継続作業の確認:文末文字と今週の報告内容より判断

4 次回の訪問            :来週の予定表から判断

5 時事ネタブログ          :その日近辺の話題のニュースから編集

 

簡単に自動化できそうですが、それでも考慮する点はあります。

3は、先週作業の文末で、”持ち越し”とか”様子見”とかの文があれば、今週の作業でどうなったかを確認して、まだ作業があるかどうかを判断し、さらに、今週の報告に同じ内容と思われる記述があれば、継続作業からは外します。

5は、ニュースやブログを検索して、関係のありそうなもの、面白そうなものをピックアップして、意見を添えてブログ化して送ります。

 

3はある程度までは自動化できそう。例えば、新たな継続をあらわす文字として”確認中”などが増えればそれを判断の基準として追加すればいいでしょう。

ただ、今週の報告で同じ文字があるかどうかは、状況が変っていれば、表現も変り、継続事項なのかどうかはニュアンスも読み取る必要があります。報告は人間が記載していますので、新しい問題として処理したいと考えているか、継続事項として考えているかで、記述が変ってくることは経験的に把握した知識をもとに判断しています。

 

時事ネタについては、いわずもがな。

 

  *   *   *

 

「自動化」するためには、周辺の関連情報を「拡張」的に確認し、傾向を「発見」して、次の行動や予定を「予測」するところまでいくことが期待されています。

 

ただの週報ですらAIによって「自動化」するためには、過去の報告や顧客とのメール、スケジュール表周辺の関連情報を「拡張」的に確認し、文章の描き方の傾向を「発見」して、次の行動や予定を「予測」的に、新たな文章に仕立て上げるということになります。

そして、これらを手動で意識的にくみ上げて行くのでは、自分で都度書いたほうが早いということになってしまいますので、例えば、同じ”様子見”という表現でも、前後の文章やニュアンスで、このまま立ち消えさせてもいいかどうかを判断する法則を発見しておくように学習させておかなければなりません。そうなると、”学習させる”ための仕組みを”書いておく”必要がある。。。。

 

例え話としての週報ですら複雑になりますから、実際の実用的なAIには、もっと膨大なセンサー情報や公開された外部のデータベースも含めた拡張と、もっとダイナミックで効率的な発見が実現していなければなりません。

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AIで仕事が奪われるといいますが、AIに教え込む人的サポートは永遠になくならないのではないかと思います。