【コラム】分析プロセスを知りたいならAIは適さない

ALBERT 浜田 和美 発信元:メールマガジン2018年3月28日号より ALBERT 浜田 和美

去年、活況を帯びたAI・人工知能 EXPOが今年も東京ビッグサイトで開催されますので、今回はAIに関して触れたいと思います。

※2017年のEXPOの様子を当時コラムにて紹介していますので、興味のある方はあわせてご覧いただければと思います。
【メルマガコラム】AI・人工知能EXPO 出展レポート

AIに対するお声がけは増えており、特に異常検知や画像認識に関する内容が多いです。AIを用いて何かをしたいという興味関心は、長らくお取引させていただいているお客様の中でも増えている一方で、AIに対する理解が広まっていないとも感じています。

2018年3月5日の日経産業新聞内で遠藤智之氏が、
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ある講演で聞いた「別の手法が適した解析でも、顧客がAI技術の活用にこだわることも多い」との言葉が強く印象に残っている。手段が目的に転じれば、本末転倒だ。
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と綴っていましたが、AIは万能ではなく向き不向きがあり、ユーザーのニーズによってはAIを用いないほうが良い場合もあります。

そのひとつに、分析プロセスを詳細に知りたい場合が挙げられます。

人力で処理するには膨大な量のデータを高速処理したり、都度チューニングをする手間を軽減することがAIのメリットです。それが可能な理由はAIが「知能」を持って自身で考えるからでもあり、どうしてもブラックボックスになってしまう要素が出てきます。しかしながらAIが提示した分析結果を詳細に知りたいという声が上がることもあります。設定した学習データや説明変数から理由を推測することは可能ですが、全てを解き明かせないこともありますので、プロセスや再現性にこだわりたい場合はAIとは異なる手法を選択したほうが良いでしょう。

効率性を高めるための自動化とプロセスの明示にこだわるトレードオフは、デジタル広告運用時にも経験があります。配信結果を徐々に学習し最適な配信面や広告バナーに寄せていく配信手段を選んで運用していきますと、次第に配信結果のプロセスを知りたくなり、自身で調整可能な項目が多い配信手段を選択するも、調整箇所が多いため運用工数は増えたといったこともありました。

「では、どういった場合にAIが適しているのか?」
につきましては、また別の機会にご紹介いたします。

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