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株主総会質問 続き ( )は私なりの補足です。
[Alの開発スピードに関して]
AIのアーキテクチャから学習機能を使うために外部(情報)を入力した結果を評価していく作業スピードの話。例えば囲碁や将棋なら2台のパソコンを並べて動かすと、どんどん知見が広がっていく。米国テスラの場合だと、自動車にAIを乗せて世界中走らせている。リアルタイムで学習に入れてチューニングスピードが非常に速い。DMPの場合はお客様(のニーズやペース)に合わせて開発する。お客様任せの分スピードに遅れが出るのではないか?モタモタしていると、今、世界中で例えばテスラ等が各業態専用のIC出しちゃってある程度のとこに行っちゃうと(優位性が)固まってその世界トップになって(みんな)それを使った方が早いってことになっちゃうのでは?
[回答]
ご指摘いただいたとおり、データを集めてリアルタイムでアクセスすることは皆さんやられております。
一方で、AI全般そうなんですが、機械学習という部門があります。そこでデータを集めて、そのデータに関数をかけて予測させていくのが基本的な流れになる。その上に載せるアルゴリズムは「こうやって認識していきますよ」という知見。ワールドワイドな人工知能の分野で圧倒的なのは、開発しているソースコードっていうプログラムや、アルゴリズムと言われる手法に関して論文形式で世界的に共有化がなされています。
データを持っている方が(開発)スピードが速いのは正しいと思うが、一方で学習が既に終わったデータはアイブリッジ法で公開されて、(DMP含む)企業もそう、大学ベースでやっているところもそうですが、それを活用していて、成果を早く共有できている。人の顔を認識するとか歩行者を認識するデータは自社の(発言聞き取れず)パソコンでアルゴリズムを集めてプロジェクトを進めている。1社でデータを集められているところもあるが、(DMPは)ワールドワイドの知見を活かして開発している。(回答終わり)

回答は大渕さんがお話されてました。こちらの聞き取り能力の問題で上手く書きおこせてないところがあり補足が目立ちますが、当時の雰囲気を少しでもお届けできれば幸いです。それにしても、質問者への回答としては若干ズレを感じるような。

総会に参加されていた方にうかがいたいのですが、メディカルシステムのお話の部分に興味を持ったのですが、他に同じような感想を持たれた方はいらっしゃいますか?