メタップスとフリークアウト、データを貯めるだけじゃなくデータを有益に活用する事業。
ざっくりとですが、ビッグデータだ、AIだと話題になる企業も多々ありますが、2017年の中心となるのはやはりこのあたりだと思います。
ビッグデータやAIと言われてもその構成要素でまったく内容が異なります。
データはいっぱいある普通の企業さん
どんな企業でも顧客情報だとか、売り上げ記録はたくさん持っています。
小売店ならPOSの情報などはある程度データが自動処理されて売れるタイミングの発注やトレンド把握に役立っています。
これら以外のもっと漠然とした生活の中でのデータも世の中にはいっぱいありますが、「整理」して「ラベリング」しているところは多くはありません。
結局、データをデータとして扱うには、そのデータをどんな風なタグをつけて、どんな引き出しにしまっておくかということをあらかじめ枠組みがないところではデータはデータでなくなってしまうんです。
データを蓄積してそれを処理しながら成長するシステム屋さん
一般的な企業レベルのデータ収集やデータの処理を超えて、もともとデータを活用するつもりで設計されたシステムを持っているところもあります。
また、データを活用しながら成長するシステムを持っているところもあります。これが人工知能の始まりではないでしょうか？
データにはいろいろな種類がありますが、それらの特徴やパターンなどを記録して、標準や誤差を計算しながら解を出す。
これからのシステムはデータがエサに成長することでしょう。そして世の中から誤差が減ってきます。
その誤差が小さいシステムが優秀であり、無駄が少ない効率的な取引や煩雑な仕事の軽減につながります。
上手にデータを貯めていった企業はこれから価値が増す、人工知能が活躍できる
人工知能を作ろうと思ったとき、おそらくいきなり人工知能はできません。
ボタンを押したら音が鳴る という単純なものではないからです。
膨大なデータから、特徴や標準的な答えを計算する必要があるので、データが必要です。
データは膨大ですが、すべての情報がそこに入っているわけではありません。
すべてというのは、例えば人間が誰かとコミュニケーション取っていれば、口の動き、発音、目の動き、表情、周りの環境、身振りなどいろいろな情報が手に入ります。
しかし、コンピューターは例えば文字情報や時間情報などは取れても、人間らしい部分や外部環境までは情報が取れないわけです。
しかし、フリークアウトなどの一部の企業は、ただスマホなどから閲覧情報などを取るだけでなく、GPSの衛星データやスマホアプリのWIFIのデータなどまで連携し、より多くの情報を蓄積しています。
これは非常に大きいことで、普通の企業より明らかに精度が高いはずなのです、
ビッグデータは普通の処理より大変な処理、期待されるGPU
話は変わりますが、膨大なデータを処理するにはそれに見合った演算・記録媒体が必要になります。
ここで期待されるのはGPUをはじめとする処理プロセッサーです。
また、これから先は情報の圧縮分野も熱いのではないかと考えています。
何故なら、データというものはサンプリングがつきものだからです。重たいデータは処理に時間がかかります。
それでは結局人工知能という即時反応というものでなく、演算してしばらくして結果を出すシステムのレベルで停滞してしまうからです。
というイメージで今年はこれらの企業に期待したいと考えています。
