「学習するマシン」は人間の能力を超えるのか

　これまでは、人間がコンピュータに処理させるのが一般的だったが、コンピュータのテクノロジの進歩とビッグデータとの融合により、自ら学習し能動的に回答を導き出し、人間の意思決定を支援し対話する「学習するマシン」が台頭しようとしている。

　米Gartnerは、「Gartner Predicts 2014（2013.11）」において、

　2017年までに、コンピュータの10％は情報を処理するだけでなく、学習するマシンになる。

　今のマシンは人間から渡されたパターンを認識し、それを速く処理することを目的としている。近い将来、マシンが自ら考えることができるようになる。例えば、人間が見逃していたような領域を、膨大なデータを基に診断できるようになる。医療分野なら、医師が見逃していた疾患の可能性を、マシンが見つけるようになる可能性がある。学習するマシンが、企業や業界を活性化する糸口を提供する。

　と予測しているように、「学習するマシン」は、医療分野など、さまざまな分野での活用が期待される。

Gartnerが示す「オートノマス（自立型）」テクノロジ

　Gartnerは9月に、「先進テクノロジのハイプ・サイクル： 2014年」を発表し、デジタルビジネスに向けた動きが今後の中心的なテーマになるとの見解を示している。

　ハイプ・サイクルにおける「過度な期待」のピーク期には、IoTやウェラブル、コンシューマー3Dプリンタ、黎明期には、音声翻訳、自律走行車、ニューロビジネス、バイオチップ、スマートロボットなどをあげている。

　また、Gartnerでは、「デジタルビジネス」の発展過程における6つのビジネスモデルの後半3つのステージでは、ステージ4：「デジタルマーケティング」、ステージ5：「デジタルビジネス」、ステージ6：「オートノマス（自律型）」を挙げている。「オートノマス (自律型) 」のステージにおいては、企業は人間と同様の能力または完全に人間に代わる能力を提供するテクノロジを利用することが可能になると指摘している。

　Gartnerは企業が競争力を高め「オートノマス (自律型) 」のステージに到達するために検討すべきテクノロジとして、仮想パーソナルアシスタント、ヒューマンオーグメンテーション（人間拡張）、ブレイン・コンピュータ・インタフェース、量子コンピューティング、スマートロボット、バイオチップ、スマートアドバイザ、自律走行車、自然言語による質疑応答システムをあげている。

　Gartnerが言うように、コンピュータが膨大なデータの中から知識や判断のルールを獲得し自ら学習する「機械学習」をはじめ、人間と同様の能力または完全に人間に代わる能力を提供するテクノロジの進化が顕著である。これらのテクノロジを実装し、ビジネスに活用していくことが企業の競争力を高める上で重要な位置づけとなっていくだろう。