ビジネス領域でAI活用のニーズが高まり続けている一方で、同領域の専門知識を持った人材は多くない。AIの専門家でなくとも「容易にAIモデルを構築したい」というニーズから生まれたのが、AIモデル構築と運用の自動化ソリューション「OpTApf／オプタピーエフ」だ。このソリューションを開発したのは、電通国際情報サービス（以下ISID）の全社横断組織「AIトランスフォーメーションセンター」。同製品の開発に携わった後藤氏に、プロジェクトの裏側やAIエンジニアに必要な素養を聞いた。

近年、様々な企業がディープラーニング技術を用いたシステムやサービスの実用化に取り組んでいる。しかしながら現場レベルで課題は多く、本当に有用なサービスとして普及させるにはまだ時間がかかるのかもしれない。そうした時、壁を乗り越える原動力となるのは、エンジニアの熱意と未来を描く力ではないだろうか。オムロンでは、若手を中心としたエンジニアが主体的に社会課題解決に挑んでいる。同社の外観検査システムを実用化させ、「世界中の工場で役立てたい」と未来を描く丸山氏に話を聞いた。

「CASE（コネクティッド、自動運転、シェア／サービス、電気自動車）」や「MaaS（Mobility as a Service）」といったイノベーションの進展により、自動車業界の常識が大きく変わり始めている。それに伴い自動車保険にも変化が求められる。損害保険業界ではビッグデータを活用した商品・サービスの開発が進められているが、一歩先を行くのが、あいおいニッセイ同和損害保険株式会社だ。同社データソリューション室の鈴木氏に、データサイエンティストの仕事や、求められるスキルについて話を伺った。

データサイエンスやディープラーニングなど先端技術を活用したプロジェクト事例を紹介。ビジネス現場で期待されるミッション、スキルは。

AI開発において、テキスト、画像、動画などあらゆるデータにタグ付けを行う「アノテーション」という工程がある。機械学習ではこれを教師データとしてAIが学習していくため、アノテーションの精度がAIの品質を左右するといえるのだが、この領域で頭角を現しているスタートアップがFastLabelだ。創業からわずか3年程で数々の大手企業との取引実績があり、急成長を遂げている。しかし、代表・共同創業者の上田英介氏は、「まったく起業を考えていなかった」というから驚きだ。上田氏の転機やキャリア観を、FastLabelの事業の強みやビジョンと共に紹介する。

人口減少や少子高齢化が進み、様々な産業で働き手不足が深刻化している日本。特に、多くの熟練技能者に支えられている生産現場は、働き手不足に加えて技術継承の課題も抱えている。様々な工程で自動化・省力化が進んではいるが、未だに複雑な作業の多くは人の手で行われている。これら生産現場が直面する課題に、ディープラーニング技術で立ち向かおうとしているのが、株式会社DeepX（ディープエックス）だ。日本の人工知能（AI）研究をリードする東京大学 松尾豊研究室出身の那須野薫氏が代表を務める。那須野氏はなぜ、AI活用の対象として“ものづくり”に着目したのか、起業の背景を聞いた。