AIの成果を「利用可能なデータ次第」ではなくすには

• 人工知能（AI）の可能性は、高品質な一次データにかかっています。

• 高度なセンサーにより、ロボットは膨大で高解像度のデータセットを取得でき、効果的なAIの基盤を築けます。

• 企業は、インテリジェントなソリューションを支えるために必要な一次データを生み出す革新的な技術へと軸足を移す必要があります。

昨年、AIは世界中の議論を席巻しました。その象徴となったのが、スイスのダボスで開催された2024年年次総会の壇上にサム・アルトマン氏が登場し、「激動する世界におけるテクノロジー」をテーマに語ったことです。

多くの人にとって、AIの急速な台頭は異星人の侵略のように感じられました。この新技術が、シリコンバレーの役員会議室から政府機関の廊下に至るまで、テクノロジーの状況を一変させるという認識は広く共有されていましたが、新たな世界がどのような姿になるのか、いつ、どのように変わるのかは明らかではありませんでした。

世界最大級の企業がテクノロジーに目を向け、第47代米大統領ドナルド・トランプ氏が、次のような技術者たちを周囲に集めるなか、イーロン・マスク、デビッド・サックス、そしてマーク・アンドリーセンといった人物を迎え、イノベーションに新たな焦点が当たろうとしています。その一環として、AIの力を活用することが挙げられます。

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この分野には多くの人材がおり、刺激的な進展も数多く見られますが、AIへの期待は根本的な欠陥によって損なわれつつあります。成果が利用可能なデータ次第になっているのです。

先日、あるフォーチュン500企業のCEOと話しました。その人は、AI企業が毎日のように売り込みに来て、自社の事業に革命を起こすと約束するものの、いつも同じ障害にぶつかると話していました。プレゼンテーションの最後には必ず、重要な但し書きが現れます。データが必要だというのです。

建造物や、私たちが日々使うインフラに関しては、既存のデータがないか、あっても量が限られ質も低いのが実情です。通常、私が「ロープにぶら下がるジョー」と呼ぶ人、つまり危険な姿勢でぶら下がりながら、数フィートごとに手作業で一度だけ測定する人がデータを集めているからです。

こうした手作業には、人為的なミスやばらつきが生じやすく、厳しい環境であることも多いなか、正確な位置を保ち、同じ測定を何度も繰り返すことを人に頼っています。

そのため、AI企業がソリューションを約束しながら既存データを求めると、なぜ期待外れに終わるのかがわかるでしょう。企業には、AIを機能させるのに必要な水準のデータがありません。

原子からビットへ

AIの応用を成功させるには一次データが欠かせません。そのため、たとえばGecko Roboticsはこの分野に参入し、困難な環境から高解像度かつ包括的なデータを収集できるロボットシステムの開発に取り組んでいます。

ロボット技術の進歩により、産業施設の内部や発電所の内部構造など、人が立ち入れない場所にもアクセスしてデータを収集できるようになりました。

簡単に言えば、さまざまなセンサーを搭載したロボットが、原子でできた物理世界をビットに変換します。構造物に関する数百万のデータポイントを収集し、構造物をデジタルマップ化し、移動型ロボットを使って遠隔操作を行えます。

こうして原子をデジタル化すれば、AIソフトウェアを活用して欠陥を特定し、故障を予測し、効率を最適化できます。ロボットは採掘者であり、私たちが集めるデータはデジタルの金です。

ソフトウェア業界が直面する課題

一次データは、建造物におけるAIの活用を支えるものに限らず、あらゆる産業に関わります。実際、今後5年間で、ソフトウェア製品の開発に役立つ一次データ層を利用できない企業は、それを利用できる企業に対抗するのに苦労するでしょう。

仮定と限られたデータに基づく汎用ソフトウェアソリューションの時代は終わりを迎えつつあります。未来を担うのは、一次データの力を活用して、顧客固有の課題に真に応えるインテリジェントで個別最適化されたソリューションを構築できる企業です。

これを実現するには、データの消費からデータの創出へと重点を移す必要があります。不完全または偏りのある既存のデータセットに頼るのではなく、高品質な一次データを生み出せる革新的な技術に投資する必要があります。

このデータ中心のアプローチを取り入れれば、AIの可能性を最大限に引き出し、あらゆる産業でイノベーションを推進できます。よりスマートな都市をつくり、医療の成果を向上させ、サプライチェーンを最適化し、未来に向けてより持続可能なソリューションを開発できます。

「利用可能なデータ次第」という状況を終わらせ、現場に出てデータを集める必要があります。