2018-01-24

このコーナーは、リアライズの凄腕PMサクライがデータマネジメントノウハウや、最近のトレンドをご紹介するコーナーです。数々のデータマネジメントPJを先頭に立ってやり抜く。口癖は「ええねんけどなぁー」。

AIのデータ整備依頼が殺到

寒くなってまいりました。毎年なぜ年末年始は慌ただしく、忙しいのか不思議に思ってしまいますね。

きっと、行事が目白押しで財布も時間も足りないからなんでしょうね。

などと考えながら、年明け早々に自宅の引っ越しをかましてしまい、てんやわんやになっております。

一体誰がこの忙しい年末年始に引っ越しなんて！・・・　って　orz
（ついでに昨年末には私事ながら手術もやっちゃって、もう嫌になります）

そんなことを考えながら昨年の春ごろ（４・５月）のことを思い出してみると、AIに関する依頼が次々に入って来た時期でもありました。

我々にAIに関する依頼が何故入ってくるのか？
ですよね～　私もそう思いました(´▽｀*)

依頼のほとんどはデータクレンジングというキーワードから発生した模様で、「データクレンジングならリアライズ！」となった様です。

え？何ですか？短絡的な感じがしますか？

いえいえ。皆さんどうやってAIに喰わせる教師データを作成すれば良いのか、判らなかっただけなのです。
（当時の私もまったく判っていませんでしたがｗ）

そもそもAIで何をしたいの？

おかげさまでAIに関する様々なニーズを聞くことが出来、その準備としての教師データ（正解・不正解織り交ぜた学習データ）の基本的な作り方を知る機会に恵まれました。

また、チャットボットとは異なるなかなかに面白い用途も知ることが出来、将来は「正解データマネジメント」なんて面白いかなぁと。

中には、「とりあえず大量のデータをAIに投入したら何か出てくるかな？」と思って始めた企業様もいらっしゃいまして、AIって人間が気づかないことを膨大なデータから類推して示唆してくれると思っていらっしゃる方も・・・

なんですか？
はい。そうですね。「そんな訳あるかい！」ですよね。

人間が気づかないことを気づいてくれるなんてことは、将棋やオセロの様なルールの固定された中ではパターンとしてあるかもしれませんが、実務の世界ではまだまだ無理があるようです。
（未来は否定しませんが）

AIのブームに乗り遅れない様に、とりあえずAIを使用出来る様にお金だけ払った方もいらっしゃいました。
（なにやるの？AIでしょ！的な）

もう、あれですよね。
目的も無いままお金を使うなんて、僕にくれれば良いのに。

AIにデータマネジメント？

さて、話を戻して。

AIに関する我々の依頼であるデータクレンジングですが、これは文字通りデータのユレを補正するものではなく、表現の統一やリアクションの固定。１つの問いに対する正解の構築を指します。

したがって、教師データの作成なんかが我々の活躍する場でもあり、AIに学習させるデータの選別や表現の均一化、正解の整合性確保等が必要となるのですが、実務上なかなか正解を導き出すのが難しい場合があり、ケースバイケースで答えが変わる場合には教師データの作成そのものが難しくなります。

そうですね。一問一答形式はまだ良いのですが、複合的な質問はそのシチュエーションを鑑みないといけない等の制約があり、データで表現しきれない場合はさすがに無理です。
（空気読め的なやつですね）

代表例として、コールセンター業務での応答記録を学習させて自動応答を試みるというものもありますが、現状ではAIによる回答に合わせて過去の記録を検索させ、人間による確認を実施するのが現実的なようです。

リアライズ×AIの今後の展望

では、AIなんて何も出来ないんじゃぁないか？というと、そうでもありません。

データ整備の世界では同じ行為を膨大なデータに対して実施することが頻繁に発生しますので、データ整備そのものを「AIにやらせてしまう」ことが出来れば我々の苦労の多くを解消出来、そのノウハウをAIに蓄積させることで、データ活用に向かう際に避けて通れない多難で生産性の低いデータ整備を省力化出来る可能性があります。

リアライズではその可能性を模索し、実際にデータ整備の道具としてAIを活用することを実験中であり、成果が徐々に出始めてます。

データ整備の道具としてのAI。その実現は、意外と早いかもしれません。

はい。そうですね。お披露目出来る日を楽しみにしておいてくださいね。

coming　soon

※記載内容は執筆当時のものです。株式会社リアライズは2023年1月1日に株式会社NTTデータ バリュー・エンジニアに社名変更しました。

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