日経クロストレンドのコメンテーターである米パロアルトインサイトCEO・AIビジネスデザイナーの石角友愛氏は、新著『いまこそ知りたいAIビジネス』を2018年12月15日に発刊する。彼女は同書で人間とAI(人工知能)の協業に着目している。その要点を寄稿してもらった。

 「人が得意とすることはコンピューターにとって難しく、その逆にコンピューターが得意とすることは人にとっては難しいことが多い。人とコンピューターが敵対するのではなく、それぞれの強みを生かすチームメートになれば企業のパフォーマンスが最大化する」

 これはアクセンチュアCTO(最高技術責任者)のポール・ドーアティ氏が、共著「HUMAN+MACHINE」で述べていることだ。最近、「人間とAIの協業作業で生み出すスーパーパワー」というコンセプトとして注目を浴びている。

 下のチャートは私がポール氏の著書を参考に簡略化したものだ。左が人間が得意とする作業。例えば「指揮をとる」「共感する」などが含まれる。右がコンピューターが得意とする「処理する」「予測する」などだ。その間に位置するのが人間とコンピューターの協業作業、いわゆるハイブリッド作業だ。この、人とAIのハイブリッド作業をうまくビジネスに取り組んでいる企業は、ライバルとの差別化に成功し、顧客中心主義やエンドユーザー中心主義を実現している会社が多いと感じる。

AIが得意な仕事と、人が得意な仕事を融合したプロセスを独自に持つ企業が、今後は勝つ!
AIが得意な仕事と、人が得意な仕事を融合したプロセスを独自に持つ企業が、今後は勝つ!

AIが常に学習し続ける仕組みを作る

 例えば、米サンフランシスコに本社を置くファッションとデータサイエンスを融合させてサブスクリプションサービスを提供しているスティッチフィックスがある。同社は、AIがそれぞれの消費者の好みに合わせたお薦めファッションを出力し、約3500人在籍するプロのスタイリストがその判断を正す。まさしく、スタイリストとAIの協業作業で顧客中心主義が実現している良い例だ。

 ある女性ユーザーがスタイリストに「産後ダイエットを始めたのでモチベーション維持のために小さいSサイズのジーンズを購入した」と伝えたら、スタイリストがAIに「このユーザーの現在のサイズは(購入サイズの)Sではなく、Mだから勘違いして学習しないように」と教えるわけだ。教えるといっても、スタイリスト専用のツールを用意していて、それぞれのユーザーのデータをスタイリストが専用サイト上で簡単に入力、修正できるようになっていると予想される。

 こうした入力データからAIが常に学習し続けるフィードバックループができている会社こそが、AIと人間の協業作業を実現できている会社と言えるのではないか。

スタイリストがファッションお薦めAIに学習をさせ続けることで精度が高くなる
スタイリストがファッションお薦めAIに学習をさせ続けることで精度が高くなる
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