人工知能（AI）をどのように組織内外の製品やサービスに導入するかが近年の大きなテーマとなりつつある。その中でよく聞かれるのは、AIを導入するためにはビッグデータが必要だが、有力企業によってデータが独占されている以上、勝ち筋を見つけるのは難しいのでは、という声だ。もちろん、ビッグデータをAI導入により有効活用していくストーリーは存在するが、それだけではない。AI導入ではスモールデータからスタートしても有効なケースもある。重要なのは、「必要なデータを随時取得可能なエコシステムを創造する方法」なのだ。

現在、人工知能（AI）が企業にとって大きなテーマであることは間違いない。科学技術立国として標榜している日本にとっても、AI技術の先進性を狙った研究開発が重要なのは言うまでもないことだ。一方で、AI技術、とりわけディープラーニングをはじめとした機械学習のアルゴリズムにおいて、コモディティ化が起こりつつある。これは、アルゴリズムの差異での価値創造が非常に難しくなってきている一方、誰もがアクセスできる形で最新アルゴリズムの利用環境が整いつつあるとも言える。最終的には誰もが扱えるように、AIは民主化するーー。このような現状でどのように差別化をし、価値を創造していけば良いのだろうか。実は、データのユニーク性がキーとなる。

昨今、人工知能（AI）という言葉を耳にしない日がないほど、頻繁に取り上げられている。実際、AIは我々の生活にも浸透しつつあるが、そのブームを支えているのは「ビッグデータ」であると言っても過言ではないだろう。ビッグデータの分析の仕方によっては、これまで気付かなかった新たなインサイトを導き出すことが可能だからだ。ではAI時代において、ビッグデータがなければイノベーションを起こすことはできないのか。実は、必ずしもビッグである必要はないと筆者は考えている。