AIにおける先行者と後追いの差
ここ数か月、複数の新興国にいって、その国の要人とAIに関する戦略の議論をする機会があった。
現地の人は、我が国は先進国よりAIについては大きく遅れているので、どうにかして追いつき、さらにできればリープフロッグしたい、という（リープフロッグとは、一気に蛙跳びで追い抜くことである）。遅れている状況からどうやったら追いつけるだろうか、と聞いてくる。
しかし、話を聞いていみると、荒削りなところはあるが、AI技術の適用はどんどんやっている。日本と大して変わらないレベルである。
実は、新興国と先進国でのAI適用の差はそれほど大きくない。ディープラーニングをはじめとしたAIの情報は、この記事のように、オープンに広くウェブ公開されており、それを使うだけであればそれほど難しくない。すなわち、使うAIの技術では、それほど差はつかない。
難しいのは、現実問題は、きれいな数学の問題とは違い、現実の制約や例外を考慮しなければいけない。ここは新興国でも先進国でも同様に苦労があり、しかも現実のドロドロしたところをいかにとり組むかなので、AI技術の能力によって、差はつかない。ここでも先進国と新興国の差はつかない。
結局AIを現実に使うということに関しては、先端研究において先行するところと後追いするところでは大した差がつかないのである。これは実は、米国と日本の関係でも同様である。
多くのメディアは、AIで先行する米国と日本とでは圧倒的な差がついていると自虐的な記事をよく書いている。しかし、従来の技術に比べ、AIは先行者と後続者で、もともと差がつきにくい構造にあるのである。これはもっと認識される必要があると思う。
差がつくのは、具体問題につきもののドロドロしたことを越えるためのノウハウや、いかに具体データを集めるかのところであろう。そこは日本が得意なところでもある。ここはきちんと進める必要がある。現実には、そこで差がつくからだ。
もちろん、今後、現状のディープラーニングを圧倒的に越えるブレークスルー技術が登場したり、検索エンジンにおける広告連動モデルのような画期的ビジネスモデルが登場する可能性はある。これはもちろん重要で、大いに追求しなければいけない。ただ、この実現は、米中も決して簡単ではない。
まずは、多くの会社で現業にAIを活用するということに関しては、ともかく始めて、愚直に前進することが重要である。