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日経SYSTEMS編集長 森重和春

 AI(人工知能)の適用領域が広がっている。先日東京ビッグサイトで開催された「日経 xTECH EXPO 2019」での多くの講演や展示を目にし、改めてそう感じている。

 例えば建設分野では「AIを建築設計に生かせ!『意匠』『構造』それぞれの最前線」と題したパネルディスカッションで、空間設計や構造設計へのAIの活用について意見が交わされた。登壇した竹中工務店の九嶋壮一郎設計本部構造設計システムグループ副部長によると、同社は構造設計にAIを活用することで「試行錯誤のスピードと精度を飛躍的に向上させた」という。

 展示ブースに目を向けても、AIの適用領域の広さを実感した。製造現場でのヒヤリハットの予知、帳票の入力作業、ニュースを基にした企業の業績変動の予測、コールセンターの応対、粗大ごみの画像認識など、適用業務は実に幅広かった。教育分野では、生徒の学習能力をAIを使って診断するサービスが紹介されていた。

 こうした適用領域の広さを考えると、もはやAIはシステム開発において特別なものではなく、サーバーやストレージ、クラウドサービスなどと同様、汎用の構成要素といえる存在になりつつあると思える。

 しかし汎用的な存在といっても、誰でも簡単に使えるという意味ではない。

 AIの活用が広がる一方で、「AIを導入しようとしたがうまくいかない」という声を聞くことは少なくない。具体的には、「PoC(概念実証)をやったがそのまま棚上げになった」「AIによる予測精度が実用に堪えない」「AI活用が現場の業務フローに合わない」といった問題に直面している。

 こうした期待外れの原因の多くは、システム開発のプロセスにありそうだ。従来のやり方を大きく変えないでシステム開発に取り組んだ結果、様々な問題に直面してしまうのだ。

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