AI成功の鍵はアルゴリズムではなくエンジニアリング従来のデータサイエンティストの領域ではない

AI技術や機械学習技術を使ったシステムは管理が難しい。堅固で安定した稼働を実現するためにはエンジニアの関与が必要だ。AIシステムの構築と従来のデータサイエンスの取り組みを同じように考えてはいけない。

2018年09月07日 05時00分 公開
[Nicole LaskowskiTechTarget]
画像

 人工知能(AI)を使ったシステムを構築する場合、アルゴリズムの課題よりもソフトウェアエンジニアリングの課題のほうが多い。こう語るのは、General Electric(GE)でインテリジェントシステム部門のバイスプレジデントを務めるジェフ・エアハルト氏だ。他の種類のエンタープライズソフトウェアと同様、AIシステムは安全、堅固かつスケーラブルでなくてはならない。不正確なレコメンデーションが、悲惨な結果につながる恐れがある業界では特にそうだ。

 こうした理由から、GEではAIと機械学習を従来のデータサイエンスの取り組みとは同じように考えていない。本稿では、この考えについてエアハルト氏に話を聞いた。

編注:このインタビューは抜粋です。

 ――GEは風力タービンやジェットエンジンのような物理的に実体のある製品の製造で知られています。あなたの仕事は、このような製品の性能をよくすることだと思います。AIと機械学習を既存のシステムに統合する難しさを教えてください。

ITmedia マーケティング新着記事

news075.png

Z世代の告白手段は「直接」が大多数 理由は?
好きな人に思いを伝える手段として最も多く選ばれるのは「直接」。理由として多くの人は...

news100.jpg

日本はなぜ「世界の旅行者が再訪したい国・地域」のトップになったのか 5つの視点で理由を解き明かす
電通は独自調査で、日本が「観光目的で再訪したい国・地域」のトップとなった要因を「期...

news023.jpg

誰も見ていないテレビ番組にお金を払って露出する意味はあるのか?
無名のわが社でもお金を出せばテレビに出してもらえる? 今回は、広報担当者を惑わせる...