「覚悟を決めろ。われわれは野獣を解き放とうとしている」。これは筆者が Qonnections 2018 で Qlik Research のデモを終えたときの心境です。筆者は Qlik の新しいコグニティブエンジンのことを「野獣」と呼んでいます。ここではその理由について語ります。

ブログ著者:Elif Tutuk  本ブログは Unleashing the Beast の翻訳になります。

製品のイノベーションや新しい機能をデモするときは筆者はいつも気分が高揚しています。ただし、今年の Qonnections の高揚感はいつもの比ではありませんでした。今回披露するのは、AI をアナリティクスに適用する Qlik 独自のアプローチ、つまりアナリティクスワークフロー全体を通してユーザーのニーズを支援するアプローチだったからです。

アナリティクスワークフロー全体にわたってユーザーのために「重労働」を担当

Qlik コグニティブエンジンは、アナリティクスワークフロー全体にわたって多彩な機能を提供します。データの取得中に関連性に基づく推奨を提示して異質なデータソースへの接続を支援することから、アナリティクスコンテンツのオーサリング中にビジュアライゼーションを作成することや、分析の実行中にインサイトに関する提案を得ることまで、多彩な機能です。

基調講演セッションの後、筆者は多くの顧客やパートナーと話をしました。ほとんどの人は次のように言っていました。「今まで (Qlik コグニティブエンジンの機能の一部を見るまで) AI は夢物語であり、AI と機械学習によって日々のアナリティクスの仕事を拡張できるとは考えたこともなかった」と。このような言葉をいただけたのは、非常に喜ばしいことでした。というのも、コグニティブシステムの開発に関する Qlik のビジョン、つまりアナリティクスに対するユーザーのニーズに基づいてユーザーの能力を拡張する、という構想が間違っておらず、十分に理解されていることを確信できたからです。

コンテキストを認識するコグニティブシステムは「人間のような」思考でユーザーを支援

Qlik コグニティブエンジンは、ユーザーの分析の意図とコンテキストを理解するコグニティブシステムです。このエンジンはユーザーの対話型操作から学習し、人間の能力だけでは見つけるのが非常に難しいデータ内の隠れた洞察を見つけ出す高度なアルゴリズムを使用します。

Qlik のビジョンはコグニティブシステムを構築することです。では、AI システムとコグニティブシステムの違いは何でしょうか。筆者は次のように区別しています。

AI システムでは、たいていは長期にわたって、情報をシステムに供給します。その結果、システムは注意すべき変数や望ましい結果を「学習」し、解答を出力することができます。

AI を適用できる用途は幅広く、既に私たちの日常生活に完全に溶け込んでいます。たとえば、Siri/Alexa/Google の音声アシスタントや、視聴履歴に基づいておすすめを提案する Netflix などが該当します。もう少し未来を考えた場合、AI と全面的な自動運転車は切り離せません。

それでは、コグニティブコンピューティングと AI は同じものなのでしょうか。両者が似ているのは確かですが、いくつか根本的な違いがあります。

まず、人工知能、つまり AI は人間の思考過程を模倣しようとはしません。優れた AI システムは、与えられた問題を解決する、実現可能な中で最良のアルゴリズムにすぎません。自動運転車を例にとると、衝突を回避し、コースから外れないようにするアルゴリズムです。この機能は、人間の脳と同じデータを同じ方法で処理するわけではありません。

次に、コグニティブコンピューティングは人間の代わりに意思決定を下すのではなく、人間自身が行う意思決定を支援します。

Qlik のアプローチは、AI と高度なアルゴリズムを使用することで、ユーザーの補助、アナリティクスワークフローにおけるユーザーの能力の強化、そして最終的にはユーザーの意思決定を支援するコグニティブシステムを構築しようというものです。

Qonnections で Qlik コグニティブエンジンやそれを構築しようという Qlik のビジョンに対する反応を見ることができたのは、大きな収穫でした。これは長い道のりであり、Qlik はまだ最初の一歩を踏み出したにすぎません。まもなく野獣を解き放つ予定です。

最後に、QlikのAIを活用したアナリティクスにご興味がありましたら、2019年2月20日(水)開催のQlik Data Revolution バーチャル フォーラム(日本語版)でもデモンストレーションを行いますので、是非、ご参加下さい。