冷蔵庫とディープラーニング

ほんとこれ。

お前の会社はまずログ収集をちゃんとするところからだろ 「人工知能でいい感じの成果を出してくれ」という偉い人の脳内はどうなっているのか – ところてん – Medium

そもそも、データがないと、ディープラーニングも機械学習もできない。これは、とても重要だと思う。冷蔵庫がカラだと何も料理ができない、っていうのと同じで、材料がなければレシピがあったとしても何もできない。

データの貯め方も重要で、加工しやすい形の生データを持っていないといけない。データ入力者によって入力の仕方が違うとか、データを入力した時期によって形式が異なる、なんてことがあるといけない。そんなことをしていると、分析するための前段階の処理にすごく時間がかかってしまう。

こうしたことから、「データはなくて直感で経営判断をしている」という会社は、人工知能が活かせる場面はほとんどない。「データはあるけど今は活用してない」という会社は、分析に使えない形でデータが蓄積されてしまってる可能性があり、もしそうなら、やはり人工知能の出番はない。有効な形でデータを貯めるには、どう貯めるかを決めないといけないし、それが決まってから貯め始めるので、実際に使えるのはだいぶ先になってしまう。1年分のデータを貯めるには、あたりまえだけど、1年かかるわけだし。

一般的に公開されているデータを使う方法もあるけど、自社のデータと何も絡めずに有益な結論が得られる、ということは少ないと思う。外部データを使うにしても、自社データをどう貯めておくか、というのは議論しておかないといけないだろう。

思うに、すぐに結果を求める人は、「育てる」という発想がかけている気がする。僕たちがニュースで目にするのは、成功した研究結果や応用事例だけれど、それはその研究機関や会社が育ててきた結果のいくつかが現れてきただけ。データを育てる必要があるし、人も組織も育てる必要がある。そこが表に出てくる機会は少ないけれど、普通に考えれば想像はできるはず。いきなり結果を求める人は、冷蔵庫の中にできたての料理が入っているとでも考えているのかな、と思ってしまう。