【2024年 秋】郵便料金値上げによるコストの増加を回避するには？
最近は急激に冷えてきましたが、体調など崩されていないでしょうか？
ようやく冬が来た感じはしますが、気温の変化は徐々にがいいですよね。
さて、今回はAIブームに則ったお話しをしたいと思います。
最近、色々とAI製品が出てきました。
ようやくAI市場に足先を入れた感じですね。
スマートスピーカー（AIスピーカー）は最近出た中ではスマートな製品ではないでしょうか。
話したらAIが直ぐに話して回答してくれるので知りたい事が直ぐに分かるので便利ですね。
音楽もついでに流せるみたいです。
実はスマートスピーカーにはネットワークに繋ぐ機能と音を出す機能しかありません。
全てクラウド上で処理をして、返した結果をスマートスピーカーがレスポンスしてくれているわけです。
実は聞いたら答えるだけという所にAIを使っているわけではなく、
ディープラーニング（深層学習）を使っている事で人間らしい話し方で返してくれるみたいです。
特徴を見つける学習方法ならではですね。
因みにディープラーニングとは何かという方は以下の記事で紹介していますので、良かったら読んでみてください。
さてはて、こんなにAIブームで盛り上がっているのに運用分野（ITサービスマネジメント）では
上手く活かせないのか？と思う方も出てくると思います。例えばインシデントデータをAIで活用できないのか？
データの可視化したはいいがもうちょっとスマートな分析をしてくれないか？等等色々あると思います。運用データを色々と活かそうと頑張っているのですが、やはりうまくいかないのが現状です。
以下の記事で私の奮闘が書かれています。
実は既にこの分野ではFAQを自動で回答するツールはたくさん出ています。
IBM WatsonやSlackはボットを採用して、入力した質問に対してAIが何か回答を返してくれるような機能があります。あるなら使おうと思いたくはなると思いますが、なぜかこの分野はAIがあまり浸透していません。
その理由は以下があると思っています。
いざAIツールを導入してもある分野の質問では正確なのに他の分野だとトンチンカンな回答が返ってくるというのが多いです。AIの世界では特徴を抽出してそれと近いものを出力するというのが基本です。如何にこの特徴を正確に出すかが肝になってきますが、運用データの世界では一般的な言葉が少なく、ニッチな特徴ばかり出してしまい、いざ一般的な質問を投げるとトンチンカンな回答が返ってきてしまうのが現状になっています。
1ではニッチな特徴が出てくると書きましたが、ニッチはニッチなりに答えが返ってくるならまだいいのかなと思います。ただし、精度がある程度高くなるには時間が必要になってきます。AIは0から1を作ることはできません。基本となるのは元となるデータです。このデータを大量にため込み、学習しない限り、スマートな回答は返してくれません。ある分野でのFAQの回答で8割の精度を出すには１週間、１ヶ月分のデータでは足りないのが現状です。
実際使い始めると1,2のような障壁があり、実運用では使えないというのが現状です。
ただ、1,2の裏を返すと、時間をかければニッチな分野には高い精度が見込まれるのです。
AIだからとあまり期待をせず、現状で高い精度を出せるように工夫をして使うのが一番です。
例えば、
ほんの一例ですが、工夫をしてみるのはどうでしょうか。
IT運用でAIを使うのは非常に効果的だとは思います。
運用データ（インシデントデータや日々溜まるデータ）は溜まるだけで、活用されないのが現状です。
データを溜める段階には来てもデータを活用する段階にはやはり大きな壁があると思います。
その壁を取ってくれるのがAIだと思っています。まだまだ発展途上ではありますが、
工夫してAIを使っていくのが運用データ活用に繋がるのではないかと思います。
私は自分でインシデントデータの良い特徴の取り方を試そうかと考えています。
Doc2vec,Word2vecといった手法が自然言語処理では良いらしいので使ってみようと思います。
では、今回は短いですがこのあたりで失礼します。
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