「AIは道具ではなく、共同作業者だ」PKSHAが目指す人間とAIの新しい協調モデル
自然言語処理・深層学習を軸にエンタープライズAIを提供するPKSHA Technology。共同創業者がAI研究と事業の間で培ってきた哲学と、MLエンジニアに求める思考法を語った。
AIの倫理を語る前に、AIの仕組みを理解すべきだという言葉に、研究者出身の経営者ならではの鋭さがあった。
PKSHAが創業した2012年は、深層学習ブームの前夜だった。当時から自然言語処理に注目していた上野山氏にとって、今のAIブームはようやく社会が追いついてきたという感覚だという。
私たちが一番大切にしてきたのは、AIが何を学び、何を判断の根拠にしているかを説明できること。ブラックボックスのAIをエンタープライズ企業に入れることへの抵抗が、創業当初から強くありました。XAIという概念が世に広まる前から、PKSHAはその哲学を持っていた。
今、PKSHAがフォーカスしているのはAIエージェントと呼ばれる領域だ。単一のタスクをこなすAIではなく、複数のAIが協調して複雑な業務プロセスを自律的に処理する。
「AIを作る仕事の本質は、人間の知性を敬うことだと思っている。」
PKSHA Technologyのビジネスモデルを教えてください。
大きく二つです。一つは、エンタープライズ向けのAIソフトウェアの提供。自然言語処理を使ったチャットボット、ドキュメント処理の自動化、予測分析などをパッケージとして提供しています。
もう一つは、共同研究・受託開発です。金融機関や製造業の大企業と組んで、業界固有の課題を解くAIを共同で開発します。
研究者と事業家の二つの側面を持つ経営者として、どうバランスを取っていますか？
正直に言うと、バランスは取れていません。常に事業優先です。でも、研究者としての感覚を完全に捨てることもしていない。新しい技術論文を読むことを、週に必ず時間を確保しています。
研究者の目があると、この技術トレンドが3年後に事業になるという感覚を持ちやすい。ChatGPTの登場も、Transformerが発表された時点でここまで来ると予想していました。
MLエンジニアとして、PKSHAで活躍できる人の特徴を教えてください。
論文を読んで実装できる人は当然として、その上でなぜこの技術がこのビジネス課題に有効かを説明できる人を求めています。
もう一つ大切にしているのは、不確実性への耐性です。AIプロジェクトは失敗が多い。データが使えない、モデルが期待通りに動かない。こういう状況でも諦めずに仮説を立て直せる人が、PKSHAには向いています。
日本のAI産業の現状と課題をどう見ていますか？
技術力は世界に遜色ない日本のAI研究者が、日本の産業に活かしきれていないことが最大の課題だと思っています。
PKSHAはその橋渡しを担う会社でありたいと思っています。研究者が事業でチャレンジできる環境、経営者が技術の可能性を深く理解できる機会。この両方を提供することで、日本のAIエコシステムを良くしていきたいです。
10年後のAIと人間の関係をどう見ていますか？
AIが仕事を奪うという議論には懐疑的です。歴史的に見て、新しい技術は仕事の内容を変えてきましたが、仕事の総量は減っていない。
ただ、AIと協働できるスキルを持つ人と持たない人の格差は、確実に広がります。
AIが道具から協調者になる日を、上野山氏は焦らず、でも確実に近づけようとしていた。研究と事業の両方を見てきたからこそ持てる、静かな確信があった。