ビッグデータは人工知能(AI)をどのように変えているのか?その影響を徹底解説

近年、「エコノミスト」誌は、データが現代人が保有する最も価値ある商品になったと強調しました。細かなデータの断片が大規模に集約されると、それは「ビッグデータ」と呼ばれます。私たちがビッグデータをサイバー攻撃から守ることに追われる一方で、ビッグデータは静かに人工知能(AI)の成長を支えています。どのようにしてでしょうか?実は、AIの一分野である機械学習は指数関数的な進歩を遂げており、「情報駆動型戦略」と表現できます。端的に言えば、AIの構築・テスト・訓練には膨大な量のデータが不可欠なのです。

AIがさまざまな分野を大きく押し上げる潜在力を持っていることは否定できません。金融機関、自動車産業、法律事務所など、あらゆる業界でAIが活用されています。したがって、データの保有とAIによる分析は、競争力を高めたい企業にとって必須の要素となっています。「人工知能・ロボティクスセンター(Centre for Artificial Intelligence and Robotics)」の報告によれば、AIは最近になって生まれた技術ではありません。なんと1980年代半ばからすでに存在していたのです。しかし長い間、AIと機械学習の能力は謎に包まれていました。その理由は、複数のソースから収集された大量のデータが不足していたことです。AIマシンを学習させるにはデータが重要であるにもかかわらず、大きなブレークスルーは実現しませんでした。

ところが今、状況は一変しました。私たちは大量のデータだけでなく、それらのデータセットを分析する能力までも手に入れたのです。こうして「ビッグデータ」の発展は、AIの可能性と未来を劇的に変革しました。納得できない方は、その理由を以下で詳しく見ていきましょう。

出典:betanews.com

1. 計算能力(コンピューティングパワー)

計算能力は、ビッグデータをビジネスの負担から貴重な資産へと変える力を持っています。かつては多くの時間と投資が必要でしたが、今日では数百万件規模のデータセットをナノ秒単位で処理できるようになりました。これはコンピューティング速度の飛躍的な向上によるものです。逐次処理と並列処理技術の進歩により、リアルタイムでのデータ処理が可能となり、さらにAIアプリケーション向けの設計指針を導き出すことにもつながっています。

2. データへの十分なアクセスという新たなアプローチ

ビッグデータへの即時アクセスと高速検索は、まさに革命をもたらしつつあります。10年前を振り返ると、データサイエンティストや統計学者は「サンプルデータセット」に限定して作業せざるを得ませんでした。しかし現在は状況が大きく変わり、実際のデータ全体を使って自由に分析できるようになっています。加えて、反復ベースのデータ処理や予測分析ツールも利用可能になり、より多くの組織が仮説ベースのアプローチから「データファースト」のアプローチへと移行しています。この流れこそが、AIの発展を力強く後押ししているのです。

出典:martechtoday.com

3. 自然言語処理(NLP)

自然言語処理(NLP)技術は、さまざまな対話型アプリケーションで活用されています。代表的な例としては、Siri、オンラインバンキングのチャットボット、Amazon Alexaなどが挙げられます。人間とのやり取りから学習することは、AIとNLPにとって極めて重要な要素です。ビッグデータは、大量のデータの中から関連情報を抽出し、集合的なインサイトを得る能力を持っています。さらに、複数のデータソースにまたがるパターンを特定・可視化することも可能であり、これはAIの精度向上にとって非常に有益です。

4. コストとパフォーマンスのトレードオフ

コストとパフォーマンスの間には、終わりのない綱引きが続いています。最新のメモリデバイスは、ビッグデータを効率的に保存・取得することを可能にしており、私たちはこれらを大量に必要としています。こうした背景を受け、フランスの注目企業であるUpmemは、AIワークロードの処理をDRAM上にオフロードする手法を発表しました。数千のユニットを従来型プロセッサに接続することで、処理速度が20倍に向上することが実証されています。ただし、この技術の導入には多額の投資が必要です。そのため、コストとパフォーマンスを完全に両立することは難しく、どちらか一方で妥協せざるを得ないのが現状です。

出典:codekul.com

まとめ:AIとビッグデータの融合が描く未来

ビッグデータの影響が私たちの予想を超えて広がっていくことは間違いありません。AIとビッグデータの組み合わせによって、イノベーションの波は今後さらに高まっていくでしょう。この2つの技術は、将来のビジネスが依存する最も有望な技術基盤だからです。忘れてはならないのは、ビッグデータの第一の波が「データのアップロード・ダウンロードにおける柔軟性と速度の向上」に焦点を当てていた点であり、これはすでに達成されています。一方、ビッグデータとの融合と相互依存を理解しながらAIを本格的に活用する第二の波に到達するには、まだ時間を要するかもしれません。この記事がお役に立てたのであれば、ぜひコメント欄であなたのご意見をお聞かせください!