100万人のA.I.コミュニティ構築という無茶な目標

MISSION IMPOSSIBLE

Team AIはミッション・インポッシブルに挑戦しています。

それは真の意味でのAI社会の実現をTeam AIの力で達成する、という物です。

数値目標として、東京を中心とした100万人の機械学習コミュニティを創ろうとしています。

アプリケーションエンジニアが数十万人と言われている現在、

まだ始まったばかりのAIエンジニアコミュニティを100万人にするのは本当に至難の技だと思います。

でも、Team AIは本気です。理由は人類にとってそれが価値があるものであり、価値のあるものは必ず主流になる、という真理を信じているからです。

現在Team AIのコミュニティメンバーは1年で2000人になりました。この500倍が100万人です。これは実現不可能ではないと思います。すでに目標の0.2%も達成しています。あとはビジネスモデルにレバレッジをかけて指数関数的に規模を拡大すれば良いのです。正比例で100万人はきついですが、2次関数なら可能です。

未来から逆算すると現在やるべき事が見える、とシリコンバレーではよく言われますが、私たちが考える”真のAI社会”とは下記の事が実現されています。

HTML並みに実装が簡単になる

すでにSONY/Microsoft AzureなどのGUI機械学習ツールが出始めていますが、AIの民主化に欠かせないのが、”非エンジニアにも使いこなせるツール”の普及でしょう。直感的に、予備知識ない人が機械学習をさくっと使いこなせる未来。これこそがAI普及の鍵だと思います。現在はまだ一部のエンジニアにノウハウが集中し、AI実装の事例が少ないです。

HTMLでは、ペライチやStrikinglyなど、30分でかっこいいホームページが立ち上がるツールが普及しています。これらの素晴らしいサービスは中小企業や個人を中心に、大きく敷居を下げたと思います。

HTMLでは低価格で買えるテンプレ集・WordPressの機能を拡張するPlugInなども、利便性を高めています。同様にAIでも、複雑な数理モデルをモジュール化し、単純化された状態で計算フローにはめ込むとAIを構築・学習させる事ができるツールが普及すればもっと便利になると思います。これは単純には実現できませんが、3-5年先にはもう解決されているのではないでしょうか。

また、先日Team AIでゲストイベントを行ったシリコンバレーのエンタープライズ向け機械学習オープンソースH2O.aiに至っては、Driverless AIという”機械学習のための機械学習”を既にリリースしています。様々な数理モデルをダッシュボード上でコードを書かずにシュミレーションし、精度の良いモデルに実際のデータ分析を"自動で寄せて"最適化するクールな仕組みです。その他、データ分析は泥臭い地味な作業も実際多いですが、弊社インターンの森くんが取り組んでいる様な、"データ前処理の自動化オープンソース”といったアイデアも今後形になると、一層AIは身近なものになるでしょう。

AI教育がコンビニ並みに身近になる

コンビニは、各チェーンを合わせると日本全国に5万店舗あります。私は、Team AI Baseの様な機械学習の教育拠点が、全国各地に5万箇所あっても良いと思っています。街の公民館や塾・図書館の様に、気軽にAIを学べる接点がもっともっとオフラインで増えるべきだと思います。

AIは、今最も稼げる職業の一つです。人件費自体は大きくバルルになっていませんが、圧倒的な人材不足は顕在化しており、スキルを持つ若手が5-10社から内定をもらうことは難しくありません。フリーランスになって気楽に生きることも十分できます。ハローワークで全く働き口がなかったシニアが一念発起して、数学とAIを学べば引く手あまたになる事もできます。この素晴らしいスキルを学べる場を、もっと普及させたいとTeam AIは考えます。

身近にするためには、ハードルを大きく下げる事も必要だと思います。今Team AIで構想中の”AI School for Kids”を実現させ、小中高校生にもっとAIを学んでもらい、未来を牽引して欲しいと思います。同時に、こういった子供にも理解できる教育コンテンツの構築は、”AIのとっつきにくさ”を解消し、文系ビジネスパーソンのAI学習にも活用できると思います。シニアや女性にも理解できるでしょう。こういった意味で、子供のAI教育は非常に重要だと思います。

全世界のエンジニアとコラボする

昨年Google翻訳がニューラルネットワークを導入し精度が格段に上がりました。そのお陰で、ChromeブラウザにGoogle Translation for Chromeというプラグインをインストールすれば、あらゆるWebサイトがクリック一つで日本語でストレスなく読める様になりました。これで日本人が苦手とする英語の壁が実質上なくなったと思います。同様の翻訳APIを使えば、SlackやLINE上でリアルタイムにメッセージが翻訳され、何人とも気軽にチャットできます。

弊社がハッカソンで使用しているKaggleは素晴らしいオープンイノベーションプラットフォームです。世界中のAIエンジニアが投稿したPython/Rのコード・生データ・分析結果が無料で公開されており、Kernel Forkという機能を使えば1瞬で自分のブラウザで環境構築なく動かす事ができます。クラウドの計算資源も無料です。

Kaggleはデータ分析に携わるものにとって、究極のプラットフォームであると思います。弊社ではFinTech/医療/マーケティング/HR/自然言語の各テーマのハッカソンを毎日渋谷で開催していますが、例えばアフリカで難病に苦しむ人の診断データがKaggle上で公開されれば、渋谷の拠点で皆でハッカソンの課題として取り組み、診断アルゴリズムを日本発でコミュニティの力で構築し、アフリカの人の命を実際に救えるかもしれません。まだ我々の取り組みは始まったばかりですが、社会貢献性が非常にあると思っています。

GitHubやStackOverFlow、Qiita、各オープンソースなどで全世界のエンジニアの集合知をイノベーションに活用するのは常識的な標準ですが、データ分析の世界もそうなりつつあります。

アカデミアでは以前からWebで機械学習の研究論文を公開し、MITやStanfordが発表した研究成果のGitHubソースコードが同時公開、それを見て触発された各国の研究機関やハッカーがプロダクトや周辺アプローチを研究する、といった動きが盛んで、これが現在のAIの研究開発スピードを後押ししています。

“世界規模で行われる素晴らしいノウハウ共有のエコシステム(循環の仕組み)”こそがAI普及の未来だと思っています。