リアルな現場こそ、無限のデータが眠るAIビジネスのフロンティア【The AI 3rd イベレポ】

日本国内には優秀なAI技術者が多いにも関わらず、実社会へのAI実装は決して進んでいるとは言えません。実際にAI導入を検討している企業が抱えているおもな課題として、次の2点が挙げられます。

• データ収集と整理が不十分であること
• AI導入を先導する人材がいないこと

AIのデザインを考える上で、どのようなデータをAIのインプットとするかは非常に重要です。

私が注目するのは、ビジネスの「現場」に眠っているデータです。世界に存在しているデータの8割がクローズドなデータ、つまり現場に眠っているデータと言われています。現場からのインプットデータを見出し、経営層に対し付加価値をアウトプットできる人材こそがAI実装成功のカギを握っていると考えています。

野球の技術評価・技術向上にデータ分析やAIの技術を導入するにあたり、データ化できる内容はさまざまですが、特に、守備・走塁の分析精度の向上は、AIによる映像解析技術の恩恵を受けています。他に「いま1軍で活躍している選手と似た特徴のある若手を見つける」のも、クラスタリングにより可能です。

今後はさらに戦術やトレーニング、コンディション調整にもAIが積極的に介入していくようになるでしょう。ただ、AIの判断と現場の感覚には乖離している部分も多く、今後さらなる改良が必要です。