【第28回】“怪しいAIベンチャー”の見破り方おしえます

【“怪しいAIベンチャー”の見破り方】

実体がよく分からない“自称AIベンチャー”は、
ハッタリをつくので注意が必要です。

“自称AIベンチャー”はなぜハッタリをかますと
思いますか?

ビジネス戦略でしょうか?

違います。

それは出資を受けるためなんですね。

出資をうけるために、ハッタリを交えながら、
テンション高く宣伝しているだけで、

技術的できもしないことを言っているケースは
多いです。

これは市場をつぶしているようなものなので
本当に止めてほしいものです。

AIベンチャーの中には、単なるSIer(※)も
混ざっていて、玉石混交です。

※情報システム構築時に、企画・設計から
開発、運用サポートなど一括で請け負う業者

AI関連の社団法人を立ち上げたと言っている
企業が、実際は30年前に設立されたSIer
だったりしますから驚きです。

どのような人がその研究所に勤めて、
何の研究をしているのかは一切不明

こういった隠れみのを使って受託開発するのは、
よくある話です。

まぁこの手の話はAIに限らず、ブロックチェーン
などのような新技術まわりではよくある話では
ありますが。。。

目に見えるモノがないから、ITの分野は
ハッタリが通じやすいのもありますね。

実績を出せと言われても

「守秘義務があるから出せません」

で済んでしまいますし。

ハッタリをかまして

「実績があります」
「(機械学習で)90%以上の精度が出ました」

と言っているベンチャーはたくさんあります。

では、これをどのように見抜けばいいのか

それは、

「AIのデータを見せて」

と言えばいいんです。

AIは、独自でデータを収集して訓練しないと
実用レベルでは使いものになりません

研究レベル実用レベルで精度を出すのは
全然次元の違う話なんですね。

研究レベルで90%の精度を出すのであれば
一般公開されているデータセットを使えば
ある程度いきます。

ですが、

実用レベルでAIの精度を90%出すとなると、
独自に収集したラベリングデータが大量に
必要
になります。

これは音声認識画像認識文章解析など、
どの分野でも大体同じで、データセット
数十万件というレベルで必要になります。

なので
「そのデータを見せてください」
と言ってみてください。

個人情報を見たいわけではないですし、
そうしたデータすら見せてくれない会社
疑った方が良いですね。

自社でいかに良いデータをためているか。

ここが重要です。

これで

「完全な嘘」なのか
「少しばかりの装飾」なのか

を区別することができます。  
 

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 2019年7月17日