機械学習を手掛けている会社はここだ!!厳選2社を公開!!

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スタートアップネクスト編集部

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機械学習を生かせる分野とは!?

機械学習がAIの開発・活用の上で大きな鍵となっていることは言うまでもありません。

ここでは、こうした機械学習が生かせる分野に事業を特化させている企業、従って、その企業に入社すれば、機械学習の分野で活躍できる会社について考えてみましょう。

まず、機械学習を生かせる分野とはどのような分野でしょうか。

自動運転

よく言われるのは自動運転の分野です。現状で自動車事故の約9割は人為的ミスによるものだと言われています。実際、時速60kmでも秒速17mになります。その速さで走行する自動車を、人間が完璧に運転するのはかなり無理な話です。自動車専用道路では自動運転が当たり前になるのはそう遠くない話でしょう。

問題は市街地です。市街地では、登場するのは自動運転の自動車だけではなく、人間や自転車、ペットといった予測不能な動きをするものがたくさんいます。そうしたものを認識し、統計的に見てありそうな経路を予測しなければなりません。この分野での機械学習は不可欠と言えるでしょう。

医療分野

また、機械学習を生かせる分野としては医療分野もあります。医療では診断と手術で機械学習の果たす役割は大きいと言えます。

まず、患者が訴える様々な症状やいろいろ検査データや検査画像から、問題となる疾病を見極める診断作業。現状ではこれはお医者さんの判断に頼っているわけですが、医師がいくら勉強してもすべての症例をマスターすることなど不可能です。比較的多い疾病であれば問題なく診断できるでしょうが、地域差や個人差もあります。機械学習で誤診を防ぐのが最適です。

そして、手術です。これも人間が目視で狭い術野の中で、完全な手術を行うのは非常に困難です。細かい血管や神経を回避するのは「神の手」とさえ言われる名医の手技に頼らざるを得ません。これらも機械学習と医療ロボットの進化により、大きな変革が期待できる分野です。

機械学習に取り組んでいる企業とは??     

                                               

機械学習に取り組んでいる企業はいくつかありますが、ここではPreferred Networks(PFN)PKSHAを取り上げます。

Preferred Networks(PFN)

PFN(株式会社Preferred Networks)は2014年に西川徹氏が創業した会社です。もともと西川氏は2006年にPFN の前身となるPFI(Preferred Infrastructure)社を立ち上げていましたが、PFIでは外部出資を受けないことを基本方針としていたのに対し、PFNでは「最先端の技術を最短路で実用化する」という目標をより迅速化するため、外部からの出資も受け他企業とのコラボを積極的に進めている点が大きく異なります。

実際、現状でNTT、ファナック、トヨタからの出資を受け入れています。また、DeNAとの合弁企業PFNDeNAを立ち上げています。

例えば、ファナックとの連携では、加工機械による対象物の認識や加工の結果のチェックだけでなく、機械同士が協調連携し、生産プロセスが進化していくような仕組みに取り組んでいます。分散協調的な仕組みづくりは機械産業だけでなく、交通や運輸、ロジスティックス、化学工業、製鉄、製鋼等でも重要な要素になるでしょう。

DeNAとの連携では、DeNAがインターネットサービスを通じて蓄積してきた多種多様なデータの利用が考えられています。機械学習によれば、レコメンデーショーン(顧客に対するお勧めの提示)によって個人個人の購買行動に応じた市場形成が可能になります。無駄な広告費や、興味のない人間にはストレスにしかならないウエブ広告も排除できるようになるでしょう。

この点から、PFNDeNAではDeNA事業だけでなく、他社へのサービス提供やサービスのパッケージ化も考えているようです。

PKSHA(パークシャ)

株式会社PKSHA Technology は上野山勝也氏によって2012年に設立された会社です。なお、PKSHAはパークシャと発音するようです。こちらも東大発ベンチャーが出発点ですが、「自然言語処理、画像認識、機械学習/深層学習技術に関わるアルゴリズムソリューション」(同社ホームページによる)を目標としているようです。

これから機械学習はどう活用されるか!?

機械学習による自動運転について、現在は自動車が注目されていますが、これは、航空機の管制などにも応用可能なものですし、コンビニ等のロジスティックスのより効率的な運用にもつながって行くでしょう。

また、機械学習は単にこれまでの延長線上の技術や効率化だけでなく、イノベーションにつながります。

例えば、手術の場合、人間の手による限り物理的に術式(手術のやり方や方式)は限定されます。囲碁や将棋で人間には思いもよらなかった手筋をAIが繰り出してくることがありますが、手術においても全く新しい術式が生み出されることでしょう。

さらに生体内の代謝経路は極めて複雑で多数の物質が関係します。現在の医薬品開発はレセプター(生体内の信号物質等の受容体)の制御が大きな部分を占めていますが、機械学習により、代謝経路の制御がレセプター以外でも可能になれば、画期的な医薬も生み出されることでしょう。

個人データとの組み合わせという点では、ゲームやドラマのストーリー展開もパーソナル化されるかもしれません。受けるゲーム、受けるドラマ、受ける映画のシナリオ構築に機械学習が利用されるのも必然的な流れです。そういう点では、エンタメ分野での利用も今後の大きなテーマでしょう。

エンタメで言うならば、2Dまたは3Dの人工美少女や人工イケメン、人工ペット等により、人間の恋愛観・愛情も変わってしまうかもしれません。

行政システムや裁判にも機械学習が導入され、法律や政治、社会全体に機械学習の成果が導入されるのも時間の問題です。自然言語の翻訳や通訳も、機械学習により、外国人に対してもネイティブどうしのコミュニケーションと変わらなくない会話が可能になるでしょう。

ある意味恐ろしい話ですが、逆に外面だけでなく、人間らしさや思いやりといった内面への回帰につながるかもしれません。

いずれにしても、今後、機械学習分野に特化した企業の快進撃がつづくことは間違いなく、今後は、工学系だけでなく人文系のキャリアの中にこうした企業群が入って来ることも間違いないでしょう。

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