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「AIやデータの活用が企業経営を変える(シーズン2)」9回シリーズ(その4)は、IBMが開発する人工知能「ワトソン(Watson)」のビジネスへ応用事例を、同社取締役執行役員の荒川朋美さんが解説します。IBMでは、営業目標の達成予測の一部をワトソンが担当しているのだそうです。その驚きの精度とは？ ぜひご覧ください！
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ICCサミットは「ともに学び、ともに産業を創る。」ための場です。毎回200名以上が登壇し、総勢800名以上が参加する。そして参加者同士が朝から晩まで真剣に議論し、学び合うためのエクストリーム・カンファレンスです。次回 ICCサミット FUKUOKA 2020は、2020年2月17日〜20日 福岡市での開催を予定しております。参加登録は公式ページのアップデートをお待ちください。
本セッションは、ICCサミット KYOTO 2018 プレミアム・スポンサーの日本アイ・ビー・エム様にサポート頂きました。
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【登壇者情報】
2018年9月4〜6日開催
ICCサミット KYOTO 2018
Session 4D
AIやデータの活用が企業経営を変える(シーズン2)
Sponsored by 日本アイ・ビー・エム
(スピーカー)
荒川 朋美
日本アイ・ビー・エム株式会社
取締役 執行役員 カスタマーサクセス事業担当
北川 拓也
楽天株式会社
執行役員 CDO グローバルデータ統括部ディレクター
佐藤 光紀
株式会社セプテーニ・ホールディングス
代表取締役 グループ社長執行役員
鈴木 健
スマートニュース株式会社
代表取締役会長兼社長 CEO
(モデレーター)
山内 宏隆
株式会社HAiK
代表取締役社長
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▶『AIやデータの活用が企業経営を変える(シーズン2)』の配信済み記事一覧
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最初の記事
1.「身体を持たずして『知能』は生まれえない」“ルンバの父” R.ブルックス博士が語る人工知能論とは
1つ前の記事
3.採用活動をAIと協働するセプテーニ社の人事システムとは
本編
山内 荒川さんにお伺いしたいのが、IBM ワトソンの大きな機能の中で「ディスカバリー（Discovery）」があると思いますが、あれはモジュールと呼べばいいのでしょうか。
荒川 朋美 さん (以下、荒川) APIの1つですね。
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荒川 朋美
日本アイ・ビー・エム株式会社
取締役 執行役員 カスタマーサクセス事業担当
システム・エンジニアとして入社後、流通、小売、製造、運輸など様々な業種のお客様を担当。PC事業、サーバー事業、セキュリティ事業、ソフトウエア事業、インサイドセールス事業などを担当の後、2015年より、取締役執行役員 CDO（Chief Digital Officer）兼 デジタル・セールス事業部長。IBMのDXの実践とお客様のDXのご支援をする新たなアプローチをリード。2018年より、取締役執行役員 カスタマーサクセス事業部長として、SaaS事業及びカスタマーサクセス事業部を新設。DXの実践としての新しいカスタマージャーニーをご支援する事業変革に取り組んでいる。
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山内 API、あれは何をやっているんですか？ 何かを発見するという機能なのでしょうか？
▶編集注：IBM ワトソンは、IBM社が開発した質問応答システム・意思決定支援システム。ディスカバリーについては、IBM社の解説ページも参照。
IBMでは「ワトソン」が売上予測を担当している
荒川 ディスカバリーは、大量のテキストデータを検索して、データからパターンや傾向を読み取り、適切な意思決定を支援するサービスです。
独自の業界用語や言い回しも教え込ませたりすることもできるんですよ。
実はあまり対外的には言っていないのですが、弊社の取り組みを紹介すると、皆さん、売上のフォアキャスティングをされていますか？
私は営業部隊の上の立場なので、今期どれくらい売上が達成されそうかという予想を、海の向こうも含め、やはり上層に報告するんですよね。
それを今、IBMの中ではワトソンがやっています。
つまりどんな案件があって、お客様の特性、たとえばセプテーニさんだったら、その企業の特性を見てそれをオポチュニティーデータという、つまり現在のパイプラインの処方として登録されているデータから、いったいいくら売上が上がるかというのを実はワトソンがフォアキャスティングしていて……。
山内 結構当たるんですか？
荒川 私がフォアキャストするのと、横に並べられているんです。
山内 そうなんですか？
荒川 たいがい、ワトソンがやっている方が合っているんですよ。
山内 え～？
荒川 非常に気に入らないんですけどね （笑）。
私がやるフォアキャストというのは、人間的要素が入っているわけですよ。
やっぱりあそこの会社は買わないんじゃないか、とか。
あそこの会社は、IBMがもともと嫌いだったしな、とか。
いろいろな、正しかったり正しくなかったりする因子が人間の判断の中には入ってきますよね。
AIくんは、ワトソンくんはちゃんといろいろなデータを見て、それをフォアキャスティングデータに使うということをやっていまして、これによっていろいろな資源の最適化ができるわけです。
たとえば、今ハードウエア事業は売上が減りましたけれど、モノを作るうえで、あるいはサービス事業が多いですから、人の最適配置とかそういうことを考えるために導入しているんですね。
何が言いたかったかというと、(セプテーニ社が)人事の分野で使っていらっしゃるのと同じように、企業の中で、そういった事業の売上のフォアキャストみたいなのにも使えるんですよね。
AIの目的は「コスト削減」から「付加価値創出」へ
山内 先ほどの話に戻るのですが、ワトソンの機能のディスカバリーが、僕は気になるのです。
株式会社HAiK 代表取締役社長 山内 宏隆さん
なぜかというと、これはグーグルの話ですけれど、例のアルファ碁です。
アルファ碁は、かなり衝撃だったと思うんですよね。
何が衝撃かというと、囲碁のトッププロを倒したという事実もそうですが、そのプロセスの中でよく分からない手を打つわけです。
特に柯潔 (かけつ) との対戦がそうでした。
▶AlphaGo記事のまとめ：AIが人類に勝つ以前の世界と、以後の世界（WIRED）
「何かよく分からない手を打っている」と。
その向こうで、世界一強いトッププロが首をひねっているんですよね。
それが中継されているわけです。
何か、一見悪手を打った、悪い手を打ったように見えるんですけど、30手ぐらい進むと人間側が滅茶苦茶追い詰められているんですよね。
要するに、強化学習とかを入れると、人間が今まで気付かなかったことにコンピューターが気付く、特にシミュレーションを重ねるうえで気付いて、人間を超えると。
僕は企業経営においても同じ現象が起きると思っていて、そうなった時には相当な数の人々が追い詰められるようになると思っています。
今はどちらかというと、AIの導入は「コスト削減」が目的になっているんですよね。
その方が導入しやすいですし、僕も商売をやっていて思うんですけど、売りやすいんですよね。
「これでコールセンターの人員が減りますよ」とか、「むしろ今採用で困っていらっしゃるでしょう？」みたいな。
そういうアプローチの方が売りやすい。
ですが、今後はどちらかというと付加価値サイド、特にシミュレーションなどによってコンピューターが勝手に発見した付加価値に人間が遭遇したときに、結構いろんな議論が巻き起こるような気がしています。
AIの普及で「人間が介在するべき仕事」は変わる
荒川 たとえば、インサイトというか、ディスカバリー（発見）はあると思うんですけど、それに対してやはり最終的に意思決定するのは人間であって、それが合っているか合っていないかの判断も教えていかないといけません。
だから勝手にそれが積み重なって人間が要らなくなるとか、そういう話ではなくて、そこはやはり、AIというのは人の意思決定を助けるように動いていくんですよね。
北川 ワトソンくんがフォアキャストをやってくれているのに、荒川さんがわざわざ自分のフォアキャストも出す理由というのは何なんですか？
荒川 過渡期なのだと思いますね。
北川 まだ信じ切れていない？
荒川 たぶん、置き換えられると思っています。
経営者としての重要な仕事の1つに、今は売上を予測し報告するという仕事があります。
それはたぶん将来的には無くなる。
それはワトソンにやってもらえばいいんですよ。
たぶん、そんなことのために会社は役員の給与を払っているわけではないはずです。
たとえばお客様にもっとエンゲージしていったり、実際にお客様と何か立ち上げたりということに自分の時間を使うべきですよね。
その点、フォアキャスティングというのはどちらかというと、バックオフィスとは言いませんけど、管理系のお仕事です。
ただし、その管理がトップでないとできない、というような文化が今はありますね。
AIが壊していく価値観のリバランスというのは、そういうところにもあると思います。
だから、今すごく大事にしていて「自分じゃないとできない」と思っていることが、実はデータさえあれば誰でもできることであって、その価値ないしは価値創造がどこにあるかというと、実はそこではないのでは？という話です。
偏向のないAIを生み出すのは、人間の仕事
北川 でも実際、たとえワトソンがフォアキャストしてくれても、それに対して思考することが大事なのではないですか？
何でこの数字はこうなるべきなのか、ということを考えることで、まさに先ほどおっしゃったような「次の打ち手」を考えられるようになります。
フォアキャスト自体はやってもらっていいとしても、その中にある思考はあくまでも人間がやらないといけないのではないかと思います。
そうでないと、思考が足りなくなってくるのではないか、という危惧がありますけれどね。
荒川 全くおっしゃる通りです。
これはIBMが取り組んでいるAIの1つの課題でもあるのですが、AIというものはすべて透明化されていって、それからエクスプレイナブルである、つまり説明できるものである必要があると考えています。
そうでない限り、ブラックボックスに入ってしまいます。
▶AIの学習過程は“ブラックボックス”の中。そこから出た答えの正しさを、誰が担保するのか？（ICC KYOTO 2017）
AIが出した答えを盲信するのではなくて、AIというのは育てていくものなので、そこがとても重要なポイントです。
IBMでは「5 in 5 （ファイブ・イン・ファイブ）」といって、毎年リサーチ部門が5年後のテクノロジーの未来予測を発表するのですが、最近発表されたものの1つに「AIのバイアス」という話がありました。
▶IBM Researchのテクノロジー予測「5 in 5」（2018年版）
要は偏向レンズをAIに教えないようにして、フェアなAI、たとえば人種、男女、ないしはイデオロギーに対してフェアな考えができるAIを育てていくというものです。
ここに偏向レンズをはめるのは、結構簡単なんですよね。
山内 ちょっと問題も起きていましたよね、人種差別とか。
▶AIが性差別・人種差別をするのはなぜか？ どう防ぐか？（Newsweek）
荒川 起きていましたね。
それをきちんと教育していくのは、非常に重要なことだと考えています。
山内 この1つ前のセッション「AI時代到来！働き方や経営はどう変わるのか？」でお話を伺っていても、やはりIBMさん、さすがだなと思いました。
透明性とか説明性のような観点をとても気にされているのだと思い、すごく感動しました。
(続)
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続きは 5.「AIによる意思決定」と「人間の直感」は似ている？ ブラックボックス化されたAIを人間はどこまで信じてよいのか をご覧ください。
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編集チーム：小林 雅／浅郷 浩子／尾形 佳靖／戸田 秀成／鈴木ファストアーベント 理恵
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