検索

AI KMSとAI Avatar

私がAIで近い将来、できれば今年実現したいことを解説します。


私に近しい人々に最近説明(例えば、ソフトバンクに勤務している弟に説明してみました)しておりますが、まだまだ思いが全て伝わらないということで悩んでおりますので、文章での表現で一体どこまで伝えられるか不安はありますが、トライしてみたいと思います。

それは、AI専用のデータ整理をする仕組みと整理されたデータの双方を、AIが人間と類似したインターフェースで活用できるようにすることです。


仮に前者をAI KMS、一方後者は、AI Avatarと呼んでいますが、感情表現も含めてロボットが人間と区別のつかない応対ができるようになるインターフェースを開発することを目指しています。(物理的なインターフェースでと香港のソフィアが有名ですね、私はどちらかというとソフトウェアを考えています。)


AI KMSはAIが人間と同等の応対をするために必要な仕組みです。


AIに人間の意図や目的を理解してもらうために、データの関連性や信憑性、そして重要度を整理したデータベースになります。(セマンティック検索用のデータベースということになるかと思います。)有名なWatsonではこのデータベースの整備にコスト(つまり人力)がかかり過ぎてこれまでは開発が頓挫している企業が多数だと想定しています。

少なくとも、私が得意な保険業界で最後までデータ整備をした事例は見つけておりませんので、比較的に資金力がある保険業界がこの状況であるとするともしかしたら、存在していないのかもしれないと想像しています。


昨年の取り組み(実際のプロジェクト)を通して、一部自動的にデータを整備する技術は既に存在している(GoogleのBert等)ことが確認できました。

AI KMSのレイヤーを既存システムのレイヤーと切り離して開発すればシステム的には将来の保守性も高く、AIが継続して活躍できる状態と作ることができることも確認できました。

AI KMSのレイヤーが整備されれば、これまた既存の技術を組み合わせて完全な人間のようにとはいかないまでも、かなりヒューマンライクなインターフェースも開発できる技術は既に存在しているという事実も昨年認識しました。


AI KMSもAI Avatarも既存の技術を活用できるようにする取り組みで、実際にかなりのレベルで今年実現できるのではないかと個人的には期待しています。

今回解説したコンセプトは、用途とする業界は問わない仕組みであると考えており、色々なパートナー企業と同じアプローチで色々な業界に展開できたらよいなと考えています。

強調したい重要なポイントは、今回説明しているAI利用のアプローチ(極めて王道だと思いますが、)予算的に妥当な値段感で実際のビジネスに適用できるように今年ぐらいからなるのではないかということになります。


藤井秀樹

パクテラ・コンサルティング・ジャパン株式会社 取締役

パクテラ・アジアパシフィック・ホールディングス株式会社 

パクテラ デジタル イノベーション最高経営責任者


#藤井秀樹 #パクテラデジタルイノベーション #pactera #AI #AIKMS #AIavatar

13回の閲覧0件のコメント

最新記事

すべて表示