AI（人口知能）は何故今ブームなのか？
実はAI自体は技術的にも新しいコンセプトでは無く、
人工知能の歴史
を見て頂けると一目瞭然ですが、20世紀半ばのコンピュータの黎明期から延々と研究開発されてきたものです。
この30年間のなかでも、数回ブームになりそうな様子がありましたが、今回はIT業界以外にも本格的にブームが
定着しています。今までのAIと何が違うのでしょうか？
そこで、ベースになっている「データ分析」のプロセスをふまえて考えてみることにします。
AI（人工知能）とデータ分析は何が違うのか？
AIと専門家を介して実施するデータ分析を比較してみました。
まず、人手が介入するデータ分析から
データ発生→データ分析→異常値発見→レポート作成→対応策検討→責任者判断→実施→結果測定
という一連の流れで、異常値を発見してから実施に至るまで、少なくとも1-2ヶ月、長ければ年のスパンです。
圧倒的に根回し・相談・会議等々説得に関係する工数に時間とコストがかけられます。
また、経験値で言うと、そのプロセスの中で、95%以上のレポートが却下されます。
会議の中で、「説明出来にくい事象」は、どんどん却下されていきます。
世の中の事象の中には、「説明できる事象」と「説明できない事象」のおおきく２つがあります。
実は前者は、「既に知っている」事象であり、「既に対応している」事象なのです。
極論すれば、ビッグデータ分析から導かれたレポートのうち、採択されて、実施に至るのは、「既に知っている」内容しか無いのです。
採択から漏れた膨大なレポートの中には、「黄金の卵」が入っているにも関わらず、実施にも至らずに残念ながら埋もれてしまいます。
AI（人工知能）のプロセス
（１）今までのAI データ発生→【 AI 】→対応策検討→責任者判断→実施→結果測定
（２）今回のAI データ発生→【 AI 】→実施→結果測定
上記の比較を見て頂ければわかりますが、今回のAIでは、人が行う「会議・判断」を経ずに実施プロセスにいたるところが大きな特徴です。
Webビジネスの進歩で、人手を介さずに各種施策を打てるようになったことが大きいです。
前述しましたが、人間の判断が入ることにより、常識外の対応策は却下されます。
ところが、今回そのプロセスを省く事により、「黄金の卵」が埋もれること無く実施に至ります。
その中には想定外の結果を生む事象も出てきます。
今まで、責任者が失敗を恐れるあまり、チャレンジできなかった施策を、AIは自分の責任で実施します。
もし、失敗しても責任者はこう言えばいいのです・・
「私の責任ではありません、すべてAIの責任です」
人が介在しないおかげで、次々に「黄金の卵」を発掘できる可能性を持つのが現在のＡＩです。
ただ、人間の責任者は、責任を逃れる代わりに、責任者の席から追放されるかもしれませんけど・・
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