AIを使ったサービスがあまり増えていない原因3つ

こんにちは!
IT企業に勤めて、約2年間でデータサイエンティストになったごぼちゃん(@XB37q)です! 

このコラムでは、AIを使ったサービスがあまり増えていない原因3つを紹介します!
(あくまで私が感じている原因です。)
今後AIに関わろうと思っている方には、このようにAI時代の現状を抑えておくことで、顧客と雑談にも使えるネタの1つだと思います。

現状のAIサービスはビジネスにまだ浸透していない

AIを使ったサービスがあまり増えていない原因3つ
AIを使ったサービスがあまり増えていない原因3つ

現在、第3次AIブームが来ておりAIという単語を聞くことは比較的多くなりました。

セミナーなどに参加すると、AI専用のブースがあることも稀ではありません。

そんなAIですが、いまだにビジネスには完全に浸透していないと私は感じています。

ここでいう浸透とは、様々なものにAIが使われており、ビジネス上の課題を解決しているという状態を指しています。

現状はまだその段階に至るための準備ステップやお試し期間のような段階です。

次の章からは、なぜまだこの準備段階なのか、なぜまだAIがビジネス世界に浸透していないのかを考察していきたいと思います。

原因①分析用のデータが蓄積されていない

原因①分析用のデータが 蓄積されていない
原因①分析用のデータが 蓄積されていない

まず1つ目の理由は、分析用のデータが蓄積されていないことが多いということです。AIに必要なデータについて、詳しくはこちらのコラムで紹介しています。

AIで~をしたいという目的が決まっており、その分析やAI開発を行う人がいる。それにも関わらず、実際にDBからデータを抽出してみると想定していたデータがなかったということや、AIに使えるデータではなかったということから、AI開発を中止せざるを得ないということが考えられます。

データが蓄積されたいなかった理由として、私が今まで感じてきたパターンは計4パターンありました。

  • データが蓄積していると思っていたが、何らかのエラーで蓄積されていなかった
  • とりあえずデータを蓄積していたため、データを蓄積する予定がなかった
  • データは蓄積しているが、データの量や蓄積期間が少なかった
  • データは蓄積しているが、入力ルールがばらばらのため、データ形式が統一されていなかった

1つ目は、データがエラーで蓄積されていなかったという現象です。顧客自身ではデータを蓄積出来ていると感じていても、実際にデータを見せてくださいという段階になれば、データが蓄積されていなかったということがありました。もっと早く確認してくださいと思いながらも、私たちにはどうもすることができません。

2つ目は、データの形式や項目がAI開発に足りていなかったということです。例えば、売上を予測したいのに、売上を表す項目がなければ、AI開発をすることが出来ません。こういった需要予測などではこのパターンが起きることは稀だと思いますが、少し特殊なAI開発の場合はこのようなことが起こりうると思います。

3つ目は、データの量や期間が少なかったということです。AIはデータの量がある程度ないと十分に力を発揮することは出来ません。

4つ目は、データの質が悪いということを指しています。データの項目やデータ量が完璧にそろっていたとしても、実際のデータには入力されていないことや入力ルールが悪いといったことが存在します。この場合は、そのような項目は使わないなどの選択をすることで、解決することは可能です。

原因②データサイエンティストの人数が少ない

原因②データサイエンティストの 人数が少ない
原因②データサイエンティストの人数が少ない

原因の2つ目として、データサイエンティストの人数が少ないということです。

もう少し具体的に言うと、質が高いデータサイエンティストが少ないということが問題だと思います。世の中にはなんちゃってデータサイエンティストを語る人は多くいると思います。しかし、中にはネットに落ちているやり方しかすることが出来ないという人もいるかもしれません。

AI開発に適しているデータがあっても、AIが解決するべき真の課題を見つけることができていなかったり、実際の分析方法が最適ではないなどのことが起きてしまうと、AIはこんなものかといった落胆を招いてしまいます。

これからのAI時代に遅れを取らないためにも、日本はデータサイエンティストの育成に力を入れていくべきだと感じています。

原因③AIで何をすればいいのかが理解されていない

原因③AIで何をすればいいのかが 理解されていない
原因③AIで何をすればいいのかが 理解されていない

最後になりますが、原因の3つ目として、AIで何をすればいいのかが理解されていないといったことが問題だと思います。

これは特に会社の上層部やAI開発を依頼してくる顧客にこの問題があると思っています。

上層部がAIを理解していないと、AIが流行しているからうちの会社もAIを使って何かやれと指示をしてしまうことは多いと思います。他のコラムでも紹介していますが、AIはツールのようなもののため、目的がないと上手に活用することが出来ません。それにもかかわらず何かやれと言われても、何をやればいいのかが明確に決まっていないため、AIを活用する前にAI開発は倒れてしまうでしょう。

また、依頼してくる顧客がAIを理解していない場合、AIでは不可能な理想を追い求めていたり、AIで何かやれと言われたので何かやってくれと言われることから、こちらもAIを活用する前にAI開発が倒れてしまうことが多いと思います。

上層部や依頼してくる顧客がいる場合は、まず初めにAIを理解してもらうことから始めることで、一緒にAI開発を行う企画を進めていくという形がとれるかもしれません。何が問題で何をすれば解決できるのかは、AIやビジネスだけでなく人と人の間のコミュニケーションの難しいポイントですね、、

まとめ

このコラムでは、AIが流行している時代にも、いまだにビジネスには完全に浸透していない理由を3つ考察しました。

  • 原因①分析用のデータが蓄積されていない
  • 原因②データサイエンティストの人数が少ない
  • 原因③AIで何をすればいいのかが理解されていない

ここまで原因を3つ紹介しましたが、全てに解決策は必ず存在します。最後に私が考えている解決策を簡単に紹介して、このコラム終わりたいと思います。

原因①については、一度AI開発を試みることで発覚し、そこからデータを蓄積することで、1年後にはAI開発が可能になっていくかもしれません。

原因②については、独学ではなく一流のデータサイエンティストに直接教わってみるということが1番の解決策だと思います。

原因③については、前の章でもご紹介した通り、チームメンバーや依頼者へAIが何であり何が出来ないのかといったAIを理解してもらうことで、一致団結してプロジェクトを進めていくことが出来ると思っています。