テクノロジーの発展は急速に加速しています。一昔前は、データ量よりストレージ容量の方が多かったのですが、昨今のビックデータ化によりその状況は大きく変わりました。ビッグデータの特徴でもある4つのV（量、種類、速度、揮発性）がすべて大幅に増大していることにより、今後はリニアテクノロジーが処理できる以上のデータを持つことができるでしょう。

ビックデータの課題は「アナリティクスツールでこの量のデータを扱うことができない」
その解決策は「もっと人間のように考えること」

技術世界では、「テクノロジーは人間より優れている」とみなすことがあります。それは、一部のテクノロジーは、人間の能力を超え、より早くより正確に作業できるからです。しかし、人を完全に超えたわけではありません。私たちの能力を補完し、ニーズを満たすためには、人間のように働くテクノロジーを作ることが最も重要であると考えています。

人間のように考える

私たちには、人間のように考えるテクノロジーが必要です。まずは大量のデータをミリ秒単位で処理することができる技術を作ることから始めましょう。そのためには、新しいクラスのデータ認識エンジンを使用して、ヒューマンモードによる処理をさせる必要があります。分析エンジンの最新カテゴリの一つ「データ認識エンジン」は、深層ニューラルネットワークを利用して人間の脳の動作を模倣し、データを深く掘り下げる機能を提供します。現在のアナリティクスは、今までの当たり前だった分析のためのアルゴリズムを構築するだけでは、もはや充分ではない時代になりました。

先にミリ秒単位の処理時間については述べました。では、これがテラバイト単位のデータになるとどうでしょうか？不可能に思えるかもしれませんが処理は可能です。例えばSisenseでは、IoTセンサーから取得した19億件のレコードを含む6テラバイトのデータベースに、Sisense Hunchを利用して分析をしている顧客がいます。Sisense Hunchはこの膨大なデータセットを2メガバイトのニュートラルネットワークに置き換え、そのすべてのデータを0.1ミリ秒で処理することを可能にしました。以前は、クエリの応答に30分かかっていましたので、大幅な時間削減となりました。

このテクノロジーの傾向はビジネスの枠を超えて広がるでしょう。小さなニューラルネットワークを末端に配置することで、あらゆるデバイスをスーパーコンピュータに変えることができるからです。想像してみてください。例えば、ご自身のスマートウォッチのセンサーがペタバイトと同等のデータを伝送し、集中型データベースにデータを送信することなくデータのパターンをその場で分析することができたらどう思いますか？ジョギング中、リアルタイム処理が可能なバイオマーカーを効果的にモニターし、他の数億人ものスマートウォッチユーザーと比較して、さまざまなアドバイスを与えたら生活は変わると思いませんか？

人間のように会話する

「人間のように考える」の次は、人間のようにコミュニケーションを取れるテクノロジーを活用する方法を考えてください。

コンピューターが高価だった時代、私たちはC言語やアッセンブリなどの低水準言語でコーディングを行っていました。２進数と１６進数でコーディングを行うのはとても大変で、私はコンピューターと対話するためにコンピューターの考え方を学ぶ必要がありました。しかしその後、PCやインターネットの登場などコンピューター市場では大きな変化があり、今では人が機械の言葉を覚える代わりに、機械が人間の言葉を覚え「理解」する時代に入りました。

ニュートラルネットワークは、自然言語処理・自然言語生成・自然言語による問い合わせをサポートしています。例えば、あなたがAlexaに質問をすると、Alexaはデータを見て理解しやすい言葉であなたに返答をします。このようなテクノロジーにより、周りの世界がはるかに人間らしくなり、テクノロジー自身が柔軟な調整を行うことで、今までのようなテクノロジーによる疎外感が薄まるのではないかと考えられます。

今年は、機械が人間を理解し、人間が機械に適用する必要がないようにプログラミングをする、ハイテククリエーターが急速に台頭するでしょう。

人間のように利益をもたらす

残っている作業は、テクノロジーに人々の役に立つ行動をさせることです。

多くのミレニアル世代が労働に励んでおり、優良な労働者や消費者となっていますが、それでも格差は少なからずあります。この人々の間の格差を解消するのに最も大きな効果を発揮するのが、「データドリブン型経営」です。

例えば、男女の賃金格差について見てみましょう。ご自身が社長となり、従業員に報酬を与えると仮定したとしましょう。あなたは、平等な仕事に対しては平等な報酬を払う必要があります。では、本当に平等に支払っていると自信が持てますか？多くの方は「いいえ」と答えるでしょう。

データドリブン型経営では、従業員が働いている間にデータを集め、データを見ることで男女平等に仕事を確認し、そして、給与が支払われているか確認することができます。可視化することで、平等でないと分かった時点で、即座に問題解決することも可能となります。この例は、過去何年かSisenseでテストを行い改善した事例です。私たちSisense社は、価値を裏付けるデータのおかげで、平等な給与体系を達成したことに誇りを持っています。

2019年　注目されるのは「テクノロジー」ではなく「人間」

テクノロジーは、人間よりはるかに優れているのではありません。重要なのは、人間とテクノロジーがよりよい関係を保ち、お互いが補完関係になることです。私たちが驚異的な速度で技術開発を行っている中で、テクノロジーは私たちを強化し、助け、身の回りの世界を理解するのを手助けしているということを忘れないでください。人工知能と人間の知能を組み合わせた分析技術は、私たちの生活に新たな気付きを与えますが、それ自体で私たちの生活を一変することはできないのです。

2019年は、「イノベーション」「BI テクノロジーの進歩」そして「人間」がキーワードになるでしょう。

 

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