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経営層のAIに瓦垢詬解が不科

9月30日の日本経済新聞によると、AIを?q┗)すると答えた企業?8%にも屬辰燭發里痢⊆尊櫃吠析に要なデータは科そろっていると答えた企業は1割しかいなかった。これは日経と日経BP社が国内j(lu┛)}133社にアンケート調hしたT果だという。AIは始まったばかりの新しい分析\術であり、社会問を解するための_要なテクノロジーになる。

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認識などを学{させる場合、画気箍嗣mや文C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。

17Qに別の調h会社がアンケート調hしたT果、AIを^瑤靴討い覺覿箸侶弍珍悗盜颪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2018Q1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uT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、り瑤譴覆ぁ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。

(2018/10/01)
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