"情報の共有に関しては可能な範囲で構わない"日本のAIビジネスを加速させる ! - 「AIビジネス推進コンソーシアム」発足

スマートスピーカーや自動車の自動運転など、日本国内でも本格化してきたAIを巡る動き。日本国内におけるAIサービスの開発力強化と産業界へのAI適用の加速を目指し、12月13日AIビジネス推進コンソーシアムが設立され、その記者発表が行われた。

AIビジネス推進コンソーシアム参加企業代表者。伊藤忠商事、伊藤忠テクノソリューションズ、OSIsoft Japan、グリッド、zero to one、TIS、富士通、丸紅、丸紅情報システムズ、三井情報、三井物産の11社により設立された

IoT等であらゆるデバイスから様々な情報を取得し、蓄積された膨大な情報を効率よく利活用するためには、広くAI技術を用いることが必要不可欠だが人工知能を開発できる企業はごく限られているのが現状だ。AI開発エンジニアは単にコードが記述できるだけではなく、数学や統計学の知識やアルゴリズムに対する理解力や応用力も併せて必要とされる。

そのような現状を打破するべく、企業・大学・研究機関が相互に人工知能に関する情報や事例、具体的な技術の共有を促進し、業界全体の知識・技術レベル向上を図るとともに、具体的なビジネスとして利活用できるカタチにしていくことを目的として掲げている。

AIに注目が集まりビジネスへの利活用が模索されるなか、みな一様に口にするのが「AI開発エンジニア、人材が不足している」という台詞。圧倒的に不足しているのが現状だという

発起人であり本コンソーシアムの理事でもある株式会社グリッド代表取締役の曽我部完氏

記者発表冒頭、AIビジネス推進コンソーシアム発起人のグリッド代表取締役の曽我部完氏は「AIのビジネスを加速させるためにはひとつの企業で取り組むだけでは限界がある」と人工知能をビジネスで利活用することの難しさを語った。

その難しさの一端が、「産業分野で生み出されるデータが千差万別、各企業で仕様が異なること」だと曽我部氏。結局、開発現場では各企業のデータに合わせて1から構築していくことが多かったのだという。既に数多くのAI開発を手掛けてきたグリッドだからこそ語れる"AI開発あるある"なのかもしれない。

そうした経験や開発業務で得た学びや教訓を、互いに共有し合い高め合う取り組みにも着手するという。ノウハウをチュートリアルとして体系化し、ユースケースや基本技術の共有を図るとともに、ソースコードを公開することで今までAIとは接触のなかったエンジニアでもAI開発で鍵を握るモデル構築が行えるようにする。そして、最終的には「AI開発に必要な基礎知識・ノウハウを体系化していきたい」とのことだ。

AIに関する技術共有のイメージとしては、現在グリッドが展開する「ReNom」[Webサイト](http://www.renom.jp)のようなものになるという

基礎技術やユースケース、ソースコードに至るまで共有し、

体系化することでAI技術者の育成に取り組んでいく

また、曽我部氏は現在のAI開発のパイプラインを解説しながら、日本国内のAIを取り巻く状況として研究の世界とビジネスの世界に大きなギャップがあると述べ、そのギャップを埋める必要性を訴えた。チュートリアルやユースケース、AIを用いたアプリケーション開発のテンプレート等を充実させ、実際にビジネスの現場で使えるものにする。

そのためにも、AIビジネス推進コンソーシアムでは取り組みに共感する企業に参加を広く呼び掛けていく。「ソースコードの開示はちょっと……」「苦労して集めたノウハウを詳らかにするのはいかがなものか」という向きであっても、曽我部氏曰く「情報の共有に関しては可能な範囲で構わない」とのことなので安心して欲しい。

そして、参画した企業間での協業もAIビジネス推進コンソーシアムとして促進していく。企業同士の交流や協業を生み出すための施策、企業が相互に協力できるエコシステムを生み出す施策、研究機関のノウハウを企業が活用できるようにする施策など、それぞれの参加者にとって実際のビジネスを推進するために必要な施策を打ち出していくという。

AI開発のパイプラインの一例

コンソーシアムでは多くの非AIエンジニアがAIを開発できるよう、数多のアルゴリズムとビジネスをどう組み合わせるか、そのギャップを埋めるべく活動する

参加企業がさらなるステップアップが望めるよう知識の共有のみならず実際に協業等を促進していく

コンソーシアムの設立に当たり、参画した企業は商社やSIer、既に人工知能基盤を持つIT企業にオンライン学習に強みを持つなど、“ビジネス”や“人材育成”で名を馳せている企業ばかり。まだ産声をあげたばかりではあるが、2018年初頭には参加企業それぞれがAI開発に必要な基礎知識・ノウハウ・ユースケース等を体系化し共有していくという。また同時に、研究機関・大学との連携強化やAIビジネス推進コンソーシアムを通じて共有されていくチュートリアルやソースコード、アプリケーション等に対するIP（知的財産）の考え方についても、そのライセンスや著作権を整理して双方にとってメリットのある枠組みの構築が実現するよう検討していくとのこと。