AIBR プレミアム
拓海先生、最近「進化計算で創造的なAIを作る」という論文が話題だと聞きましたが、正直何がそんなに新しいのか見当がつきません。経営にどう役立つのか端的に教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！簡単に言うと、この論文は「学習して既知を当てる」AIではなく「新しく有用な解を自ら作る」AIの可能性を示しているんですよ。結論を三つにまとめると、集団で探索すること、計算資源を活かせること、そして実務で役立つ複雑解の創出が期待できることです。
集団で探索する、ですか。機械学習の教師データをたくさん作るという話とは違うんですか。うちの現場ではデータが少ないことが多いのですが、それでも効果がありますか。
いい質問です！ここで言う集団とは、多数の候補解を同時に試す仕組みのことです。例えると、営業チームで複数案を同時に試して良いものを伸ばすやり方で、データが少ない場面でも設計や工程改善のような探索では強みを発揮できますよ。
計算資源を活かせるというのはクラウドに金をかけろということですか。コスト対効果のところが心配です。投資したら何が返ってくるんでしょうか。
その点も要点が明快です。進化計算は並列で多数の候補を走らせられるため、クラウドや社内サーバを使ってスケールさせると短時間で有効な設計や運用法を見つけられます。投資対効果は、試作回数や人手で探す工数を減らせる点で回収が見込みやすいです。
なるほど。ところで、これは「探索のやり方」を変えるだけの話ですか、それとも既存の深層学習と組み合わせられるんですか。これって要するに、進化計算がAIの新しい学習法になるということ？
要するにそういうことですよ。既存の深層学習（Deep Learning）と競合するというよりは、設計空間や構造探索のような場面で補完し合えるのです。深層学習は既知のパターンを学ぶのが得意である一方、進化計算は新しい構造や手法を生み出すのが得意なのです。
現場導入は大変でしょうか。IT部門ともめるのは避けたいんです。社内に好かれる形で段階的に進める方法はありますか。
安心してください。段階的導入の定石は三つです。まずは小さなパイロットでROIを測ること、次に現場の業務ルールを学習させずに設計最適化だけで効果を示すこと、最後にITと共同で実運用のモニタリング体制を作ることです。この順序なら説得材料が揃いますよ。
なるほど、やり方が見えました。では最後に、今日聞いたことを私の言葉で確認させてください。進化計算は多数案を並列で試して良いものを残す仕組みで、計算資源を使えば深層学習とは別の創造的解を見つけられる。まずは小さな実験で効果を示してから展開する、という理解で合っていますか。
その通りです！素晴らしい整理でした。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。最初は小さな成功体験を積むことが何より大事です。
