How AI Could Empower Any Business | Andrew Ng | TED

翻訳: Yasushi Aoki 校正: Eriko Tsukamoto

When I think about the rise of AI,

ＡＩの興隆について考えるとき

I'm reminded by the rise of literacy.

私は読み書きの興隆のことを 思い起こします

A few hundred years ago,

ほんの数百年前

many people in society thought

万人に読み書きは必要ないと 多くの人は思っていました

that maybe not everyone needed to be able to read and write.

Back then, many people were tending fields or herding sheep,

当時は多くの人が畑仕事や 羊飼いなどをしていたので

so maybe there was less need for written communication.

文章でのコミュニケーションの必要性は 少なかったかもしれません

And all that was needed

神官や僧侶が 聖典を読めさえすれば

was for the high priests and priestesses and monks

to be able to read the Holy Book,

and the rest of us could just go to the temple or church

他の人々はただ 神殿や寺院に行って

or the holy building

and sit and listen to the high priest and priestesses read to us.

神官や僧侶が読んでくれるのを 聞けばよかったのです

Fortunately, it was since figured out that we can build a much richer society

幸い 万人に読み書きができれば より豊かな社会になることが

if lots of people can read and write.

その後 理解されるように なりました

Today, AI is in the hands of the high priests and priestesses.

今日 ＡＩは神官や僧侶の 手にあります

These are the highly skilled AI engineers,

彼らは高度なＡＩ技術者で

many of whom work in the big tech companies.

多くはテクノロジー系の 大企業で働いています

And most people have access only to the AI that they build for them.

その他の人々は その人たちの構築したＡＩを使うだけです

I think that we can build a much richer society

万人に将来を紡ぐ 手助けができたなら

if we can enable everyone to help to write the future.

ずっと豊かな社会になると 私は思います

But why is AI largely concentrated in the big tech companies?

しかし ＡＩがテクノロジー系大企業に 集中しているのは なぜなのでしょう？

Because many of these AI projects have been expensive to build.

ＡＩプロジェクトの多くは 大変費用がかかるためです

They may require dozens of highly skilled engineers,

高度な技術者が 何十人も必要になり

and they may cost millions or tens of millions of dollars

ひとつのＡＩシステムの構築に

to build an AI system.

何百万ドル 何千万ドルと かかります

大手のテクノロジー企業

And the large tech companies,

particularly the ones with hundreds of millions

特に利用者が何億人 何十億人といる企業では

or even billions of users,

have been better than anyone else at making these investments pay off

そういう投資が 割に合う可能性が高く

because, for them, a one-size-fits-all AI system,

１つのＡＩシステムによって

such as one that improves web search

ウェブ検索の改善や

or that recommends better products for online shopping,

オンラインショッピングの 商品おすすめの改善をすれば

can be applied to [these] very large numbers of users

膨大な数の利用者に 適用できて

to generate a massive amount of revenue.

大きな利益が 得られます

But this recipe for AI does not work

しかしテクノロジーや インターネット分野以外では

once you go outside the tech and internet sectors to other places

利用者が何億人もいるプロジェクト というのは稀で

where, for the most part,

規模の経済が得られず

there are hardly any projects that apply to 100 million people

ＡＩのそういう活用法が うまくいきません

or that generate comparable economics.

Let me illustrate an example.

例を使って説明しましょう

Many weekends, I drive a few minutes from my house to a local pizza store

私は週末によく

家から車で数分の ピザ屋に行って

to buy a slice of Hawaiian pizza

店の主人から ハワイアンピザを一切れ買います

from the gentleman that owns this pizza store.

And his pizza is great,

彼のピザは素晴らしいのですが

but he always has a lot of cold pizzas sitting around,

ピザがいくつも売れ残ったり

and every weekend some different flavor of pizza is out of stock.

週末に何種類かのピザが 売り切れたりしています

But when I watch him operate his store,

私は彼の店での 仕事ぶりを見ていて

I get excited,

気持ちをそそられました

because by selling pizza,

ピザの販売データが あったからです

he is generating data.

And this is data that he can take advantage of

ＡＩを使えば そのデータを生かすことができます

if he had access to AI.

AI systems are good at spotting patterns when given access to the right data,

ＡＩシステムは適切なデータがあれば パターンを見出すことができ

and perhaps an AI system could spot if Mediterranean pizzas sell really well

例えば金曜の夜に地中海風ピザが よく売れているのを認めて

on a Friday night,

maybe it could suggest to him to make more of it on a Friday afternoon.

地中海風ピザを金曜の午後に もっと作るよう提案するかもしれません

Now you might say to me, "Hey, Andrew, this is a small pizza store.

「小さなピザ屋の話だろう 大した問題ではないのでは？」

What's the big deal?"

と思うかもしれません

And I say, to the gentleman that owns this pizza store,

年に数千ドルでも 収入が増えれば

something that could help him improve his revenues

ピザ屋の主人にとっては 大したことです

by a few thousand dollars a year, that will be a huge deal to him.

I know that there is a lot of hype about AI's need for massive data sets,

ＡＩには膨大なデータが必要で

データは多ければ多いほど良いと よく言われているのは知っています

and having more data does help.

But contrary to the hype,

でも実際には

AI can often work just fine

ひとつのビザ屋のデータのような そこそこの量のデータでも

even on modest amounts of data,

such as the data generated by a single pizza store.

ＡＩはいい仕事をすることが よくあります

So the real problem is not

ピザ屋のデータでは 量が少ないのが問題ではなく

that there isn’t enough data from the pizza store.

The real problem is that the small pizza store

小さなピザ屋では

ＡＩ開発チームを雇えるほど 多くの顧客がいないのが問題なのです

could never serve enough customers

to justify the cost of hiring an AI team.

I know that in the United States

アメリカには 50万件ほど飲食店があり

there are about half a million independent restaurants.

And collectively, these restaurants do serve tens of millions of customers.

合計すれば顧客の数は 何千万人にもなるでしょう

But every restaurant is different with a different menu,

でも飲食店は それぞれ違っていて

different customers, different ways of recording sales

メニューも 客層も 販売記録の付け方も異なり

that no one-size-fits-all AI would work for all of them.

ひとつのＡＩを全てに 適用はできません

What would it be like if we could enable small businesses

もし地方の小企業でもＡＩを使えるように できたとしたらどうでしょう？

and especially local businesses to use AI?

Let's take a look at what it might look like

Ｔシャツの製造販売をする企業の場合を 考えてみましょう

at a company that makes and sells T-shirts.

I would love if an accountant working for the T-shirt company

Ｔシャツ会社の会計士が

ＡＩで需要予測できたら いいと思います

can use AI for demand forecasting.

Say, figure out what funny memes to prints on T-shirts

ソーシャルメディアで 何が話題かを見て

that would drive sales,

妙なミームのどれをＴシャツの柄にしたら よく売れるか 分かったとしたら？

by looking at what's trending on social media.

Or for product placement,

あるいは商品陳列について

why can’t a front-of-store manager take pictures of what the store looks like

売場マネージャーが 店の様子を写真に撮って

ＡＩに見せると

and show it to an AI

and have an AI recommend where to place products to improve sales?

売上が改善する陳列方法を 提案してくれるとしたら？

Supply chain.

サプライチェーンで

Can an AI recommend to a buyer whether or not they should pay 20 dollars

布地を今 １ヤード20ドルで 買うべきか

per yard for a piece of fabric now,

もっと安く手に入りそうなので 他をあたるべきか

or if they should keep looking

because they might be able to find it cheaper elsewhere?

ＡＩがアドバイスして くれるとしたら？

Or quality control.

品質管理で

A quality inspector should be able to use AI

品質検査担当者がＡＩを使い

to automatically scan pictures of the fabric they use to make T-shirts

Ｔシャツに使う布地の写真を 読み込ませ

to check if there are any tears or discolorations in the cloth.

破れ目や変色がないか チェックできたとしたら？

Today, large tech companies routinely use AI to solve problems like these

今日でも大手のテクノロジー系企業は

そのような問題にＡＩを使って 大きな効果を上げていますが

and to great effect.

But a typical T-shirt company or a typical auto mechanic

典型的なＴシャツ会社や 自動車修理工場や

or retailer or school or local farm

商店や 学校や 農場では

will be using AI for exactly zero of these applications today.

そういったことにＡＩを まず使っていません

Every T-shirt maker is sufficiently different from every other T-shirt maker

Ｔシャツ製造会社は それぞれ異なっており

that there is no one-size-fits-all AI that will work for all of them.

その全てに適用できる ＡＩはありません

And in fact, once you go outside the internet and tech sectors

インターネットやテクノロジーの 分野以外だと

in other industries, even large companies

製薬会社とか自動車会社とか 病院など

such as the pharmaceutical companies,

the car makers, the hospitals,

大会社であっても ＡＩをうまく使えていません

also struggle with this.

This is the long-tail problem of AI.

ＡＩのロングテールの問題です

If you were to take all current and potential AI projects

現在のないしは潜在的な ＡＩプロジェクトを集め

and sort them in decreasing order of value and plot them,

その経済的価値で降順に並べて グラフにしたら

you get a graph that looks like this.

このような感じに なるでしょう

Maybe the single most valuable AI system

おそらく経済的価値の 最も高いＡＩは

is something that decides what ads to show people on the internet.

インターネット上でどの広告を出すか 決めるもので

Maybe the second most valuable is a web search engine,

２番目は検索エンジン

maybe the third most valuable is an online shopping product recommendation system.

３番目はオンラインショッピングの 商品おすすめシステムといったところでしょう

But when you go to the right of this curve,

このクラフを右の方に行くと

you then get projects like T-shirt product placement

Ｔシャツの商品陳列とか Ｔシャツの需要予測とか

or T-shirt demand forecasting or pizzeria demand forecasting.

ピザ屋の需要予測が 出てきます

And each of these is a unique project that needs to be custom-built.

それぞれ固有のもので 独自に構築する必要があります

Even T-shirt demand forecasting,

同じ需要予測でも

if it depends on trending memes on social media,

Ｔシャツの需要予測は ソーシャルメディア上のトレンドに依存し

is a very different project than pizzeria demand forecasting,

売上データを元にした ピザ屋の需要予測とは

if that depends on the pizzeria sales data.

大きく異なります

So today there are millions of projects

この分布の末端には

sitting on the tail of this distribution that no one is working on,

誰も取り組んでいない 何百万個ものプロジェクトがありますが

but whose aggregate value is massive.

全て合わせれば その経済的価値は 相当なものになるでしょう

So how can we enable small businesses and individuals

小企業や個人が欲しいＡＩシステムを 自分で作れたとしたら？

to build AI systems that matter to them?

For most of the last few decades,

この数十年の大部分において ＡＩシステムを作りたいとき

if you wanted to build an AI system, this is what you have to do.

やらなければならないのは こういうことでした

You have to write pages and pages of code.

膨大な量のプログラムを 書くのです

And while I would love for everyone to learn to code,

みんながプログラミングを学ぶのは 素敵なことだと思うし

and in fact, online education and also offline education

オンラインやオフラインでの プログラミング教育は

are helping more people than ever learn to code,

かつてなく多くの人がプログラミングを 学べるようにしていますが

unfortunately, not everyone has the time to do this.

誰もがそういう時間を 取れるわけではありません

But there is an emerging new way

しかし 多くの人にＡＩシステム構築を できるようにする新たな方法が

to build AI systems that will let more people participate.

現れつつあります

Just as pen and paper,

紙とペンは 石版とノミよりも

which are a vastly superior technology to stone tablet and chisel,

はるかに優れた テクノロジーで

were instrumental to widespread literacy,

読み書き能力普及の 力になったように

there are emerging new AI development platforms

新たな仕組みが現れて ＡＩ構築における要点を

that shift the focus from asking you to write lots of code

多くのプログラムを 書くことから

to asking you to focus on providing data.

データを集めることへと 変えており

And this turns out to be much easier for a lot of people to do.

多くの人には そちらの方がずっと簡単にできます

Today, there are multiple companies working on platforms like these.

そのような仕組みに取り組んでいる企業が いくつもあります

Let me illustrate a few of the concepts using one that my team has been building.

私のチームが開発しているシステムで そのコンセプトをお見せします

Take the example of an inspector

布地の検査にＡＩを使いたい 検査担当者を例にしましょう

wanting AI to help detect defects in fabric.

An inspector can take pictures of the fabric

検査担当者は 布地の写真を撮って

and upload it to a platform like this,

このようなシステムに アップロードし

and they can go in to show the AI what tears in the fabric look like

布地の破れ目がどのようなものか ＡＩに教えるため

by drawing rectangles.

四角を描いて示します

And they can also go in to show the AI

また布地の変色がどのようなものか ＡＩに教えるため

what discoloration on the fabric looks like

四角を描いて示します

by drawing rectangles.

So these pictures,

検査担当者が描いた この緑やピンクの四角は

together with the green and pink rectangles

検査担当者が描いた この緑やピンクの四角は

that the inspector's drawn,

破れ目や変色を ＡＩが見つけられるよう

are data created by the inspector

to explain to AI how to find tears and discoloration.

検査担当者が作った データです

After the AI examines this data,

ＡＩにこのデータを 検討させたところ

we may find that it has seen enough pictures of tears,

破れ目については 十分なデータがあったが

but not yet enough pictures of discolorations.

変色については 不十分だったとしましょう

This is akin to if a junior inspector had learned to reliably spot tears,

検査見習いが破れ目は 見つけられるが

but still needs to further hone their judgment about discolorations.

変色を見つけるにはもっと技術を 磨く必要があるというようなものです

So the inspector can go back and take more pictures of discolorations

検査担当者は変色の写真を もっと撮ってＡＩに示し

to show to the AI,

to help it deepen this understanding.

理解を深められるようにします

By adjusting the data you give to the AI,

ＡＩに与えるデータを 調整することで

you can help the AI get smarter.

ＡＩがより賢くなるよう 助けられます

So an inspector using an accessible platform like this

検査担当者に このような仕組みが使え

can, in a few hours to a few days,

適当なカメラがあれば

and with purchasing a suitable camera set up,

数時間とか数日という期間で

be able to build a custom AI system to detect defects,

Ｔシャツ工場で使う布地の 破れ目や変色を検出できる

tears and discolorations in all the fabric

being used to make T-shirts throughout the factory.

ＡＩシステムを 構築できるでしょう

And once again, you may say,

「一個の工場の話だ 大した問題ではないのでは？」

"Hey, Andrew, this is one factory.

Why is this a big deal?"

と思ったかもしれません

And I say to you,

これによって仕事がずっと楽になる 検査担当者にとっては大したことだし

this is a big deal to that inspector whose life this makes easier

and equally, this type of technology can empower a baker to use AI

このような技術は

製造しているケーキの品質を ＡＩで検査したいケーキ屋や

to check for the quality of the cakes they're making,

or an organic farmer to check the quality of the vegetables,

野菜の品質を検査したい 有機野菜農家や

or a furniture maker to check the quality of the wood they're using.

木材の品質を検査したい 家具メーカーにも役立ちます

Platforms like these will probably still need a few more years

ピザ屋の主人が誰でも 簡単に使えるようになるまでには

before they're easy enough to use for every pizzeria owner.

まだ何年か かかるでしょうが

But many of these platforms are coming along,

そういうシステムは たくさん現れており

and some of them are getting to be quite useful

その中のあるものは

技術に強い人なら ちょっとした訓練で 使えるようになっています

to someone that is tech savvy today,

with just a bit of training.

But what this means is that,

ここで重要なのは

rather than relying on the high priests and priestesses

他の人のためにＡＩシステムを作る 神官や僧侶に依存するのでなく

to write AI systems for everyone else,

we can start to empower every accountant,

会計士や 売り場マネージャーや バイヤーや 品質検査担当者が

every store manager,

every buyer and every quality inspector to build their own AI systems.

誰でも自分のＡＩシステムを 作れるようになるということです

I hope that the pizzeria owner

あのピザ屋の主人や

and many other small business owners like him

彼のような小企業のオーナーが

will also take advantage of this technology

このテクノロジーを 活かせるようになることを望みます

because AI is creating tremendous wealth

ＡＩは膨大な富を 生み出しており

and will continue to create tremendous wealth.

膨大な富を生み出し続ける だろうからです

And it's only by democratizing access to AI

その富を社会に広く 行き渡らせるためには

that we can ensure that this wealth is spread far and wide across society.

ＡＩを万人のものにする 必要があります

Hundreds of years ago.

数百年前には

読み書き能力が 普及することの影響を

I think hardly anyone understood the impact

that widespread literacy will have.

ほとんどの人は認識して いなかったでしょう

Today, I think hardly anyone understands

今日 ＡＩを万人のものに することの影響を

the impact that democratizing access to AI will have.

ほとんどの人は認識して いないと思います

Building AI systems has been out of reach for most people,

ＡＩシステムを作るというのは 多くの人には手の届かないことでしたが

but that does not have to be the case.

そうでなければならない 理由はありません

In the coming era for AI,

来たるべきＡＩの時代には

we’ll empower everyone to build AI systems for themselves,

全ての人が自分のための ＡＩを作れるようになり

and I think that will be incredibly exciting future.

それはすごくワクワクする 未来だと思います

ありがとうございました

Thank you very much.

(Applause)

(拍手)