NVIDIA×IBM：ディープラーニングの本格活用になぜ特別なマシンパワーが必要なのか
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「ディープラーニング」を本格的にビジネスの現場に取り入れる動きが、ここにきて急速に高まっている。しかし、現実にディープラーニングで具体的な成果をあげている企業はまだ少ないようだ。なぜ本格活用は進まないのか。そして成果をあげるために必要なこととは何か。GPU分野のトップベンダーであるNVIDIAと人工知能分野のリーダー企業である日本アイ・ビー・エムが語り合った。
現場で高まるディープラーニングのビジネス活用の気運
ディープラーニングのビジネス活用がいよいよ本格化してきた。NVIDIAでは、GPUテクノロジカンファレンス（GTC）というイベントを日本含め世界各地で開催しているが、2018年3月に米国カリフォルニア州サンノゼで開催されたGTC 2018では、IBMも最高位のスポンサーとして参画。自動運転、HPC、ロボティクス、ヘルスケア、スマートシティなど、600以上の技術セッションが開催され、最新の知識の修得や、ネットワークの形成、革新的な技術の発見を求め、開発者、研究者、起業家、企業経営者、メディア関係者など、世界65ヶ国以上から8000人を大きく上回る精鋭たちが一堂に会する盛況ぶりだったという。
また、日本アイ・ビー・エムは、顧客企業と接する際の部門に変化が起きているという。日本アイ・ビー・エム サーバー・システム事業部 コグニティブ・システム事業開発 AI推進部 部長 間々田隆介 氏は、次のように語る。
「昨年ぐらいまでは研究職の方が多かったのですが、今年になって事業部門や製造開発の方々と会話することが増えました。現場の方々がディープラーニングを積極的に業務に取り入れようとされている証拠だと思います」（間々田氏）
では、この数年でディープラーニングがビジネスで活用されはじめた技術的な理由は何だろうか。NVIDIA シニア ソリューションアーキテクト 平野幸彦 氏は次のように説明する。
「人工知能あるいは機械学習のひとつの分野として、ディープラーニングのアルゴリズムはかなり以前から研究されてきましたが、ここ数年その重要性が再認識され、GPUによる並列演算性能の飛躍的な向上によって、その実用化が現実的になりました。さらに、イメージ、テキスト、トランザクション、マッピング・データなど、あらゆる種類の膨大なデータが蓄積され利用できる環境が整ってきました。この2点が、ディープラーニングが本格活用され始めた最大の理由であると考えています」（平野氏）
さらに、ディープラーニングのフレームワークがオープンソースとして公開され、誰でも試せるようになったことや、Web上の開発者コミュニティで情報共有が進んでいることも普及に拍車をかけている。
このように、ディープラーニングのビジネス活用に必要な環境が整ってきていると思われる一方で、実際の活用は思ったようには進んでいない。それは一体なぜなのだろうか。
企業のディープラーニング活用を阻害する3つの要因
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