先日ロサンゼルスで行われた"Leaders in Data CTO Roundtable"では、ビジネス向け人工知能(AI)フレームワークやプラットフォーム、今後5年間のデータ、データソフトウェアスタック、データ人材の獲得などが議論された。Stacey Broadwell氏が主催した今回のイベントには、次の講演者が参加している。
- Arshad Khan — DevMastersチーフサイエンティスト
- Srivastav Sethupathy — Age of Learning、Inc.データ担当副社長
- Aarthi Sridharan — Beach Body シニアデータディレクタ
- Vijay Manickam、OceanX, LLC アーキテクチャ担当副社長
- Subash D'Souza — Headspace Inc.データ責任者
この夜の講演は、Khan氏による、企業向けのAIオートメーションおよび汎用インテリジェンス構築プラットフォームであるSyzygyの紹介から始まった。このプラットフォームは、ディープラーニング、自然言語処理(NLP)、マシンラーニング(ML)、コンピュータビジョンなどのAIテクノロジを使用する。プレゼンテーションで特定のAIテクノロジを提唱することはなかったが、その代わりに、AIオートメーションと汎用的なインテリジェンスを開発する上で、AIアーキテクチャが持つ必要のある固有のプロパティ/スキルについての主張が行われた。中核となるプロパティ/スキルの中には、段階的学習、ガイド付き学習、および学習の学習(Learning to Learn)などが含まれる。Syzygyは、低速学習モデルから高速データストリーミングモデルまで、少なくとも25のアーキテクチャモデルを備えている。カリキュラム学習が、AIエージェント用に制御および提供される環境において、事前に規定されたタスク教育方法でAIエージェントをトレーニングするために使用される。そのような環境の例としては、単純な2Dワールド、単純な3Dワールド、写真のようにリアルな3Dワールドなどのビューがある。
それに続いて、他の講演者も登壇したパネルディスカッションが行われた。ディスカッションはまず、登壇者が今後5年間のデータについて意見を述べることから始まった。登壇者たちが個々にトピックを挙げ、それを以下のように列挙するという、相加的な方法で議論は進められた。
- 顧客を説明するのではなく、顧客の考え方を予測する
- 多数のさまざまなソースからのデータ収集
- 人間の相互作用を重視した、セルフサービス・インサイト(self-service insights)の自動化
- 時間経過に伴うデータの変化、さまざまな形式やタイプ、適切な管理の必要性
- ビジネスユーザの支援
- 顧客の生涯価値の向上
続いて登壇者たちは、それぞれの組織で使用されるデータソフトウェアスタックについて議論した。登壇者のほとんどが、自社でAmazon Web Services(AWS)とTableauを使用していることを公開した。先に述べたようなデータに対して、AWSではさまざまなサービスを提供している。Redshift、RDS、S3、Kinesis、EMRといったサービスだ。共通するソフトウェアスタックコンポーネントの他には、登壇者それぞれに、Snowflake、Oracle、Oracle Business Intelligence、MS Excel、Talendなど独自のデータソフトウェアがあった。
その次には、各登壇者が、現在の市場における人材獲得に関して意見交換を行った。論点となったのは次のようなものだ。
- 仕事への情熱、好奇心、優れたコミュニケーションスキル、謙虚さと自信の健全なバランスなどを備えた候補者であれば、一般的に好意的に受け止められる。
- クラウドサービスを使用する能力は必須スキルである。
- 雇用側にとっては、企業のブランドを売ることが重要である。
- 新しいスキル/アイデアを奨励する文化があれば、人材の獲得は容易である。
- 市場での人材獲得競争は熾烈なので、既存スタッフのトレーニングを検討する必要がある。
ロサンゼルスのCTO Roundtablesのようなコミュニティイベントや、DataCon LAなどのミートアップは、アクティブな実践者によるベストプラクティスや洞察を広めると同時に、AI/ALへの新規参入を支援する役割も果たしている。