AI技術の原点は統計学というお話

弊社にはAIの仕組みを作ることができるエンジニアがいます。
そのためAI技術も取り扱っていると記載しています。

AIと言われた時にどのようなものを想像されるでしょうか。
わかりやすいのはECサイトなどのあなたにオススメみたいな自動で表示されるものでしょうか。

これはそのアカウントの購入履歴とその購入履歴と似た人が買っているものを一定の基準で
ピックアップして表示しています。

AI技術を使ってやりたいということを相談されることがありますが、
ここでタイトルのお話になります。

仕組みを作る技術はありますので、それを準備してお渡しすることはできます。
その作り方も用途によって色々ありますが、本題と逸れるので今回は割愛します。

私が少し学んでいた心理学とも似たところはあると思いますが、様々なデータを集め、
その集めたデータを紐解くとこのような傾向があるので、こういう方が多いという提示をします。

AIもやっていることは同じです。
ECサイトでは様々な方が購入をしています。その中で年齢や性別、住所などもわかります。
使っている人が多ければ多いほどその情報が多く集まり、その判断の精度も上がります。
もちろんその傾向が異なる方もいますので必ず当てはまるものではありませんが、
そのような傾向があるという想定なので、ある程度は見てもらえたりします。

統計をするためにはデータ量が必要です。
つまりAI技術を取り入れたところでそれの元となるデータが足りなければまともに機能しないということになります。
その辺を理解されずにご連絡いただく方もそこそこいらっしゃったので、今回コラムとして記載させていただきました。

当然それを把握して仕組みを入れておいてデータは使いながら取得し、時間をかけて精度を上げるというやり方もあります。
ただその場合はしばらくは不安定な提案が多くなるというリスクはありますし、先に記載した通り
万人に当てはまるという保証もありませんので、そこは自社の製品・サービスの体質などを考えて導入いただければと
思います。
なお、一回導入したら終わりではなく、データの傾向や自社の考え方によって取得の仕方やデータの使い方を変えていく
必要がありますので、定期的な確認・メンテナンスが必要です。
導入する際にはそのあたりもご考慮いただけるとよいと思います。

もしこのあたりで興味がある方ややってみたけど全然うまくいかなかったなどありましたら
お気軽にお問い合わせいただければと思います。

※なお、簡易的な記載にしているため、細かい部分は諸々違いがありますので、あくまで導入知識として
　捉えていただければと思います。