西内 啓

失敗しないAIプロダクトの作り方

東京大学助教、大学病院医療情報ネットワーク研究センター副センター長等を経て現在多くの企業のデータ分析および分析人材の育成に携わる。著書である「統計学が最強の学問である」は、シリーズ累計48万部を超え 2014年度ビジネス書大賞、2017年度日本統計学会出版賞を受賞。

  • AIを「人間のコミュニケーションの裏方」に使う最適な方法

    本連載もいよいよ第6回目を迎え、失敗しないAIプロダクト作りをするためのチェックポイント5つめの「感情価値」の説明に入ります。本連載で何度も例に挙げた囲碁のAIには、この観点が入り込む余地はほとんどありません。人間であれ機械であれ、誰が打とうと同じ局面で打たれた同じ手の強さが変わることはないからです ...

  • AI vs 広告会社 斬新なものを生み出せるのはどっちだ

    連載5回目の今回はAIプロダクトの価値をチェックする5つのポイントのうち4つめ、「有効性」という点について考えていきましょう。つまり、そのプロダクトが最適解として提示してくる選択肢のうち「有効」なものは、考え得る全ての組合せのうちどれだけあるでしょうか?これまで何度か言及した囲碁のAIはこの点でもと ...

  • 生命に関する責任を負うのは誰だ? 人間にできてAIにできない仕事の境界線

    連載4回目の今回はAIプロダクトの価値をチェックする5つのポイントのうち3つめにあたる「責任性」という点について考えていきたいと思います。責任性とはつまり、仮に99%正しい判断を下せるAIがあったとして、残り1%の「失敗」に対して、誰がどのようなリスクを負い、その責任を誰が負うべきかということです。 ...

  • AIにはできないコンシェルジュの仕事とは何か?

    連載3回目(1回目/2回目)の今回詳しく紹介するのは、AIプロダクトの価値をチェックする5つのポイントのうち2つめ、すなわち「2. その製品で答えようとする問題は『同質性』が低く、あまりにケースバイケースなものではないか」というものです。前回取り上げた囲碁や将棋のAIはこの観点で言えばとてもAI向き ...

  • 人間が囲碁AIに負けても焦る必要のない理由とは?

    前回は、失敗しないAIプロダクト作りをするためのチェックポイントとして次の5つを紹介しました。(1)その製品で解決可能な「総負荷量」が世の中でごく小さいものではないか(2)その製品で答えようとする問題は「同質性」が低く、あまりにケースバイケースなものではないか(3)その製品がごくまれにでも誤った結果 ...

  • AIによる「命日予測」がうまくいかない5つの理由

    幸いにして『統計学が最強の学問である』という本が売れたお陰もあり、私はデータにまつわる様々な相談を頂きます。中でもこの1、2年で増えたのはAI製品に関わるものです。よくある典型的な例をあげると、これからはAIの時代だと意気込んで、東大などに所属する研究者を巻き込み、自社の持つデータや技術を使って新し ...