【大盛況・ご来場御礼】AI EXPO出展から得た3つの学び
ヒューマノーム研究所・代表の瀬々です。
当社は5月11日（木）から13日（金）に東京ビッグサイトで行われた、第6回 AI・人工知能EXPO【春】に出展しました。
今回、当社は開発・販売中のノーコードAI構築ツール、Humanome EyesとHumanome CatDataをご紹介しました。弊社として、この規模の展示会は初出展で、右も左も分からないことだらけでしたが、社員・メンバーの高い能力に支えられ、大盛況のうちに終わることができました。弊社ブースにお立ち寄り頂いた皆様、本当にありがとうございました。
はじめてのリアル展示会を終えて
出展に先立ち、Eyes/CatDataの商品資料を4,000部程用意しました。印刷所から受け取った時も、搬入時も「重すぎる・・・大量に余りそう・・・」と内心思っていました。が、最終日には「無くなったらどうしよう！」と焦ってしまうほど、ほとんどの資料を皆様に持って帰っていただけました。来場者数は主催者速報値で22,485名。実に、6人に1人のご来場者に当社資料を見ていただいたということになります。
単に資料を持っていくだけでなく、足を止めて話を聞いてくださる方も多数いらっしゃいました。これまで、私達も来場者として他の展示会に参加したことがあり、そう簡単に足を止めてはもらえないことは重々承知しています。だからこそ、当社ブースに足を止めてくださる、ということに感謝しかありません。
名刺を十分に持って行ったつもりだったのですが、あまりの来場者の多さに、お話を聞いていただける方と名刺交換をしているうちに、2日目の最後で足りなくなり、3日目開始前に、慌てて会社に在庫を取りに行く一幕もありました。。。社員全員なかなか休憩が取れず、嬉しい悲鳴をあげていました。
それもこれも、多くの皆様に「はじめてさんでもAI開発」という当社の開発コンセプトを受け入れていただいたからこそ、と感じています。特にCatDataの「30秒でAI開発ができる動画」と、約1分にまとめた「Eyesで行う物体検知AI開発動画」は非常に好評を頂きました。モニター前には常に人だかりが出来ていました。
当日公開していた動画を以下にご紹介します。両方合わせて2分弱で視聴できますので、よろしければぜひご覧ください。
期間中は、来場者の方々から様々な質問・感想を伺うことができました。「AI・DXを社内に広げたいんだけど、どうしてよいか分からない。」「他のブースでは専門的な話をされすぎて、内容をさっぱり理解できなかった」という声が多かったように思います。
当社は、このような方々にもAIの便利さを感じていただけるよう、極力わかりやすい形でサービス提供できるように心がけています。数学の知識やプログラミングの知識のない方であってもAI開発ができるツールを通し、AIプロジェクト成功に向けた初歩のポイントを理解して頂けたように思います。
出展から得た3つの学び
さて、今回の出展を通じ、多くの学びがありました。私の得た3つの学びを共有させていただきます。
1つ目は、一般的なAI開発の流れは思うほど浸透していない、ということです。AI開発は、データを学習することで、機械学習（AI）モデルを構築し、その後、そのモデルに新たなデータを与えると予測値が出てくる、というのが王道です。しかし、この流れはまだまだ知られていませんでした。
アルゴリズム（手順）を決めて、プログラムを組むというIT系開発の手順とは流れが異なるので、頭を切り替える必要があるとは思います。まだまだAI自身の普及活動を進めていかないといけないのだと痛感しました。
2つ目は、AIは何でも出来る、あるいは、すでに出来上がっているものを買えば良いという幻想を持っている方が、今でも少なくないということです。少なくとも現状のAIは、解くべき問題が決まった状態で最適化されたものです。各社独自のシチュエーションに対応したAIを用意したい場合には、自分で解くべきAIを開発するという行程が必要です。魔法の杖のようなAIは存在しません。
当社のツールは、AIの自社開発を可能とすることで、各社独自のAIを用意できるシステムです。プログラミングを意識せずにAI開発できるので、データを用意してモデルを構築するという、現場で活用できるAI開発に欠かせない流れに集中できます。
また、AI開発で必要な「データを用意する現場」「AIプロジェクトを仕切るマネージャー」「モデルを学習する開発者」が三位一体となって開発をすることで、各社の独自性に沿ったAI開発が可能となります。当社のツールを使って開発を進めていくと、自然に三者間のコミュニケーションを促進することができます。
既製品や外注品で失敗した経験がある皆様には、ぜひ一度当社のツールでの自社専用AI開発をおすすめします。
最後、3つ目の学びは、アノテーション（教師情報）の作成を面倒臭がる方が多いということです。子供さんを育てるときに、何が良くて、何が悪いかを指摘することが最重要項目である様に、AI開発でも教師情報の準備は最重要なポイントとなります。
ですが、その説明をすると「それが面倒で・・・。」という方が多くいらっしゃいました。その場合、失礼ながら「（少なくともはじめは）面倒であっても、現場の方に示してもらってください」というお願いをさせていただきました。
また、お話を拝見すると、教師情報の基準構築＋AIの確立が、企業の優位性や特許・ノウハウに繋がると感じられる案件が多数ありました。当社のツールを使うことで、AIの専門家が不在でも、社内でデータ作成から機械学習モデルの構築まで実施できます。AIを利用した優位性確立の一助となれば幸いです。
AI業界全体を考えると、「AIは突拍子もなく凄い結果を返すもの」「AIは人知を超えたもの」という万能感から、「AIを基盤として活用する」という正しい方向への進化がみられたAI EXPOであったように思います。AIを基盤とした事業改善の入門として、当社のノーコードAI構築ツールを活用いただければ嬉しく思います。
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