それってAIじゃなくてデータマイニング? / AIはどこに入っているの？

IBM Watsonを担当する営業として、日々お客様とAIについての会話をしています。
AIについての関心は高くなっているのは事実なのですが、AIについて正確に捉えていない方もまだまだ多いように思います。
これは、お客様の理解度が低いということではなく、AIという言葉がバズワード化されていて、何かAIだったら革新的なことができそう、AIによってこれまでだったら難しいこともできるようになっている、と思ってしまう状況になっていることが理由と考えています。
IT系のメディアであればともかく、IT系でないメディアの場合、かなり幅広くAIという言葉を使っているように思います。そのほうがキャッチーだからというのはあるでしょう。

AIについて検討しているのでちょっとWatsonについての話を聞かせてください、ということでお客様のところに伺うと、実際にはAIではなくデータ分析の話である、というのはよくあります。数千万本もの論文を解析して難病の解決の糸口を見つけた、なんていう事例があるものだから、データを読み込ませれば今まで想定もしていなかった革新的な提言が得られるのではないか、ということではないでしょうか。
実際には、数値データを読み込ませるだけでは、そういった提言を得られる可能性はあまりありません。統計的手法に基づいたデータ分析により、思ってもいなかったデータの見方ができる、ということはあると思います。それはそれで有用ですが、それはAIではなくデータ分析、データマイニングです。ご納得されて、データ分析に着手されるお客様も多くいらっしゃいます。私も無理にAIを勧めたりはしません。

また、AIの典型としてチャットボットがイメージされやすいですが、こちらは、どこにAIの要素があるんですか、という質問をされることがあります。チャットボットの設計として、質問と回答をセットするのですが、単にAという質問に対してB1とB2という回答を用意するだけでは、定型質問と定型回答のみの作りとなります。たとえば、従来型のシステムでは、「このキャンペーンはいつまでですか」「キャンペーン期間は」という質問が来た場合に、「12月25日までです」という回答をする設計だったとしましょう。「キャンペーンの終了日はいつですか」と聞かれた場合、従来型のシステムでは、完全一致でないと認識されないため、回答ができないのです。

これに対してAIでは、「キャンペーンの終了日はいつですか」という質問は、登録はされていないものの、キャンペーンの期限を聞いている質問であろう、より詳細に言えば、その質問である確率は何％である、として、回答を提示するという設計になっています。
この部分にAIの要素があります。

AIはデータがあってこその活用ですので、データ分析が先にきてもいいと思います。また、AIの要素がどこにあるんですかという質問は、中身をきちんと考えていることの現れと思います。
AIとはなにか、AIでは何ができるのか。このことについて十分に理解いただくことが、メーカーとして重要と感じています。私は営業という私の立場でできることを行い、AI導入によってお客様がハッピーになっていただくようにしていきたいと思っています。

＜営業の立場からごくごく単純化して記述しておりますので、それは正確ではない、というご指摘もあろうかと思いますが、ご容赦ください＞

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