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現在の機械学習そして将来的な量子コンピュータを併用することでビジネスのDXを確かなものとする

Yuichiro Minato 8 months ago

#量子コンピュータ #機械学習 #DX

こんにちは、事業の行く末や機械学習・量子コンピュータの活用方法で悩んでいませんか?どのように進めればよいのか、弊社での成功事例をもとに鉄板の方法をご紹介します。


1,将来的な量子コンピュータの登場にひるまない。方向性を間違えない。

2,現在の機械学習の技術を把握し、どのあたりが事業に活かせて収益を創出し、コストが合うのかを理解する。


となっています。機械学習AIや量子コンピュータはビジネス利用する場合、収益を生み、コストを削減することで利用価値が出ます。計画と予算、そして活用は収益を生む方向性でなくてはいけません。


DXを軸に機械学習や量子コンピュータの活用を検討する

量子コンピュータはまだまだ開発黎明期でビジネスに利用することは困難です。量子コンピュータの利用の目的は将来的な活用を見据えてどのような方向性で技術が進むのかを見極める段階です。


一方で機械学習は現在でも一定の技術をビジネスに応用できる段階となっています。機械学習はビジネスに関連するデータを収集し、それを業務に活用できるように整理し、一定のデータをモデルと呼ばれる学習した仕組みに入れ、未知のデータに対してこれまで学習した内容を活用し判断を行います。業務に向けたステップは、


1,業務で自動化したい内容、新しく作りたいものを決める

2,データの収集方法を決める

3,集めたデータを使ってモデルと呼ばれる人間の代わりに判断するものを作る

4,データを整備しながらモデルの精度を上げる

5,一定の精度で業務活用できそうなら業務システムに統合する


となっています。手順をきちんと踏むことでこれらをDXなどに活用し、これまで手作業で行ってきたり、経験的に行ってきていた業務を自動化したり、ノウハウをモデル化できます。


コストを検討する

業務導入で大事なのはコストです。モデルは構築や再構築を通じて最新のデータで精度を上げながら業務応用する必要があります。精度が上がるとそれだけ収益に跳ね返ってきます。また、最新のモデルは計算時間がかかったり、マシンのスペックが必要だったりとコストもかかります。自社のデータのサイズや収益化の計画によってコストについてもきちんと考慮する必要があります。モデルをいじることでパフォーマンスを上げたり、システムの設計を工夫することで大幅にコストを削減できます。業務システムへの実装にはコストを意識する必要があります。


量子コンピュータの活用は既存コンピュータと同じ

量子コンピュータはその計算原理が異なるだけで実際にやろうとしていることは既存のコンピュータとほぼ変わりません。また、現在の量子コンピュータの開発進捗からですと、高速性が実際に生まれるかどうかは不明となっています。一方最近注目され始めているのが低消費電力性です。消費電力が低くなればあらゆる計算において既存計算機よりも優位性が出ます。そしてコスト面でも大きなメリットが生まれます。量子コンピュータの活用は将来的な10-15年先を見据えたうえで取り組むべき問題となっています。


まとめ

現在の事業がとても大事です。自動化、データ化、DX、フローを見直し、システム化できるところを業務の形態とデータの取得、クレンジングと呼ばれるデータ整理などを把握し、コストを削減し、処理を自動化し、高速に収益を生む仕組みを構築する必要があります。


弊社ではこれまで量子コンピュータと既存コンピュータの機械学習AIを用いたプロジェクトを多数成功させております。機械学習のプロジェクトを成功させるのは難しい作業ですが、ぜひ積極的に取り掛かりみんなで事業を成功にみちびきましょう!


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Yuichiro Minato

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