この記��では、「調�hでは『データはあるが使えない』企業が35%に�屬蝓惻�集できていない』も2割を��めた。『どんなデータが��要か分からない』も含め6割の企業がAI導入に�椶燹廚畔鵑犬討い襪�、AI、��にディープラーニングを使って、コンピュータに画�鞠Ъ韻箍嗣m認識、文�C(j┤)認識などを学�{させる場合、画�気箍嗣mや文�C(j┤)などのデータを加工する��要がある。例えば、クルマの画�気魍��{させる場合、�kつの画�Cのなかのどれがクルマでどれが人なのか、�O路なのか、�v々なのかを紐づけする作業が��要である。現在はこれを人間が行っている。

さらに、データを分類したり細くしたりするなど、この�i処理工��を人間が担っている。加えて、ディープラーニングで画�気魍��{させる場合、ニューラルネットワークの�}法を使って、データ×�_みの演�Qを�Qニューロンに渡って並�`演�Qし、学�{させる教師データと比較・�T��していかなければならないが、なかなか収�Jしない場合も�Hい。�_みづけのデータをどのように振っていくか、という作業にも現場の勘と経�xを��要とする。また、推�bをサポートしたり�T果を共�~するなどの後処理作業にも人�}がかかる。

また、様々なデータを�H変量解析のように分析すると、因果関係が不���yのまま、ブラックボックス化しやすい。だからといって、AIでは「判��がブラックボックス化するという懸念を��す」だけでは進まない。73%の企業がこの懸念を�eつという。説��できるように、モデルベースのシミュレーションも組み合わせればよい。

データフォーマットの統�k化に関してもデータ形式がばらばらであることを問��としているが、これは、AIを使った分析を行うことを�i提に��社的にデータフォーマットを�Dえれば済む�Bだ。この記��では、AIに�瓦靴毒���とした不�Wを�eつ企業が�Hいことがわかった。

17�Qに別の調�h会社がアンケート調�hした�T果、AIを�^��(m┬ng)している企業の経営層が��(sh━)国の5割、ドイツが3割に�瓦靴董�日本はわずか7%だったという。AIはこれから�攵掚、売�幢Y、応��拡�j(lu┛)、��加価値などを高めるのに��要な分析�}段である。��しい理解を経営�vが�eてない企業は�擇�残れなくなる時代に来ている。

日本���BもAI戦�S策定を定めると、28日の日経が報じているが、AIはデータ分析の�}段であり、����できなければ企業は�擇�残れなくなるため、企業の問��であり経営�vの�T識の問��でもある。���Bがまとめてどうしようというのか、��確ではない。

日本企業が�L外と比べてAIで出��れていることは確かではある。しかし、AIは今始まったテクノロジーだ。いかに早く進め、挽�vからリードに転じていくかことが�_要になる。ただ、日本�j(lu┛)�}企業の「��さ」に関しては、やはり気になる記��が28日にあった。例えば、NTTドコモがIoT専��のセルラーネットワークである、NB-IoTとCat-M1��格の内、後�vをLTE-M��(sh┫)式として10月1日から提供することを28日の日経�噞新聞が報じたが、LTE-MというCat-M1��格によるサービスは2018�Q1月からKDDIが、4月からソフトバンクがすでに先行してサービスを開始していた。日本最�j(lu┛)�}の「��さ」は�L外と��う場合の最�j(lu┛)の内なる壁になろう。

�k��(sh┫)で、AIを使ってIoTで集めたデータを分析するための未来に向けた投�@��動も始まっている。��田��作所は400億��を投�@して��根県に電子����の新工場を建設すると28日の日経が報じた。�攵�するのは��田が�u(p┴ng)�Tとするセラミックコンデンサ。直�Zではスマートフォンやクルマ��にノイズ�敢�や無線通信などにセラミックコンデンサ��要不可�L(f┘ng)になる�屐∈８紂�AIやIoTを�~使したデジタルトランスフォーメーションが��きると、セラミックコンデンサの��要はどこまで成長するのか、��り��(m┬ng)れない。ムラタはそこまで見据えた戦�Sを�eっている。

�L外でも後工��OSATの��湾の��成科�\が1800億��を投じて、FOWLP（Fan Out Wafer Level Package）やSiPなどの小型高集積LSIパッケージのための工場を新�腓坊�設すると26日の日経が伝えている。素早い実行��が未来を�Mち�Dることになろう。