アマゾンのイノベーションの第一人者ポール・ミゼナー氏が自宅で機械学習を活用
アラン・ボイル著
人工知能と機械学習を活用することは、アマゾンの幹部であるポール・ミゼナー氏の仕事の一部かもしれないが、彼はそれを趣味としてもやっている。
アマゾンのグローバルイノベーション政策およびコミュニケーション担当副社長ミゼナー氏は本日、シアトルで開催された世界人工知能カンファレンスにおいて、アマゾン ウェブ サービスの機械学習プラットフォームに対する個人的な支持を表明した。
「Amazon SageMakerは、Amazon Web Servicesが提供する本当に素晴らしいサービスです」と、ワシントン州コンベンションセンターの聴衆に語りました。「これにより、私を含め、誰もが機械学習を活用できるようになります。私も趣味でいろいろ試してみたことがあります。」
例えば何ですか？聞かずにはいられませんでした。
「息子と私は、アメリカの平原州における竜巻の発生状況を評価し、事前に気象観測データと関連付けるプロジェクトに取り組んでいます」と彼は説明した。「機械学習はデータセットを見て、『竜巻の2日前に気圧がわずかに低下する可能性があるか…そこに何らかの因果関係があるか？』と問いかけています。これは竜巻の予測精度向上につながるでしょうか？」
信じられないかもしれませんが、気圧の低下とそれに続く竜巻の活動を結びつける証拠がいくつかあり、ビッグデータを精査するのに十分な証拠です。
ミゼナー氏は、AIの力を、映画「ビューティフル・マインド」で描かれたノーベル賞受賞数学者ジョン・ナッシュのパターン発見能力に例えた。
「映画で彼がデータを見ているシーンを覚えていますか？あれはフィクションですよね？実際にはそんなことは起きていません。でも、機械はそういうパターンを見つけられるんです。だから、私はそれを日常生活で応用しているんです」とミゼナー氏は会議の聴衆に語った。「私にできるなら、この部屋にいるみんなにもできるはずです」
重要なのは、家庭用コンピューターと同様に、人工知能と機械学習が子供たちの宿題や日々の習慣の中に入り込む可能性が高いということだ。
「かつて機械学習は、スーパーコンピューターと、それを操作する大勢の勇敢なデータサイエンティストを持つ人だけが利用できるものでした」とミゼナー氏は述べた。「もう違います。人工知能は、使いたい人なら誰でも利用できるのです。」
ミゼナー氏の素晴らしい機械学習への取り組みは、Amazonとその経営陣が職場内外でどのようにイノベーションに取り組んでいるかを示す一例に過ぎません。本日の講演の中で、Amazonで19年間勤務したベテランであるミゼナー氏は、シアトルのAmazonの「発明マシン」の指針となる多くの原則を振り返りました。
- 競争相手ではなく、顧客に執着してください。
- 最も効率的な作業チームは5人から10人で構成されており、この人数なら特大ピザ2枚で十分です。「ピザ2枚ルール」は、AmazonのCEO、ジェフ・ベゾスが提唱したと言われています。
- もう一つの経営のヒントは、覆すことが難しい「タイプ1の意思決定」と、間違っていたとしても修正が容易な「タイプ2の意思決定」を区別することです。タイプ1の意思決定には、より細心の注意を払う必要があります。
- 大規模な新規プロジェクトのパラメータを定義する際には、プロジェクト開始を発表するプレスリリースから逆算して作業を進めましょう。ミゼナー氏は、引き出しの中にそのようなプレスリリースが5、6件あると語り、「そのうちの1件は実際にプレスリリースとして公開されることになると思います」と付け加えました。
- 正しく判断すべきことはたくさんあるが、失敗しても構わない。ミゼナー氏はAmazonのFire Phone（2014～2015年）を例に挙げ、「その失敗が世間に漏れてしまったことが受け入れ難かった」と語った。
アマゾンは長年にわたり、大きな賭けに出てきました。例えば、Amazonプライムの無料配送プランの提供を開始した時がそうです。「これがうまくいくかどうか、全く分かりませんでした」とミゼナー氏は言います。しかし、最終的にその賭けは見事に成功しました。
「私たちは魔法使いなのでしょうか？ 大きな賭けに出て、それで利益を得られるのでしょうか？」とミゼナー氏は問いかけた。「いいえ、私たちは魔法使いではありません。大きな賭けができるのは、常に賭けているからです。…一つのことに頼ってしまうのが大きな間違いです。」
誰にも分からないだろう。人工知能が竜巻の発生を2日前に予測できるなら、将来のビジネスでどの賭けが成功するかを予測できるかもしれない。アーサー・C・クラークは、十分に進歩した技術について何と言っただろうか？
