From:山極綾子
せっかくポイントあるし、何かで使おう！
何買おうかな。
電化製品なら何でもありそうだし。
でも、あんまり予算オーバーしちゃったらもったいないし…。
そうだ、ちょっと前から気になってる電動歯ブラシを買おう！
あなたは最近、何か新しい物を買ったりしたでしょうか。
私は先日、ビック○メラのポイントが少し余っていたため、
そちらを使って電動歯ブラシを購入するなどしてみました。
ところで、今回購入したところ、注文したその日の夕方に届いたのです！
まさか当日に配送してもらえるとは思ってもいませんでしたから、かなりの衝撃です。
配送のネットワーク網には本当に感謝です。
どうやって利益を出しているのか、とても気になってしまいます。
それはさておき今回、電動歯ブラシに限らずではありますが、
電化製品の値段が本当にピンキリであることに驚きました。
では高いものはぼったくりなのかと言うとそうでもなく。
きちんと高いものは高いなりに、その付加価値がきちんと商品ページで紹介されていました。
おかげで、この付加価値は要らないからこのくらいのモデルにしよう、とか。
もしくはここまで性能を犠牲にされちゃうと困るなあ、とか。
納得しながら製品を決めることができたように思います。
一方で、AIを使った製品、特にシステムにおいては、
その差異がいまいちはっきりしないことが多々あります。
なんだかすごく高いけれど、結局何が違うんだろう。
売り文句には○○と書いてあるけれど、本当にそれは実現できるのだろうか？
これらの悩みのほとんどは恐らく、
AIの中身を人間が理解しきれないことに起因しているように思います。
もし工業製品のように、きちんと「何が起きているか」を把握できていれば、
安価な製品に比べた利点は何か。
どうやって実現するのかを明確に説明できるはずです。
様々なAIサービスが乱立する昨今。
「本当にそれ、できるの？」
という視点を持つことが大事なのだろうなあ、と思わされました。
山極綾子
P.S.
AIを活用する際の困ったポイントの一つに、データが変わってしまうことも挙げられます。
例えば2019年までのデータを使って、2021年の消費者行動を予測しようとすれば、
それはかなり難しい問題です。
2019年までのデータにはコロナ禍の影響が（ほとんど）全くないからです。
ですがその難しさは、予測者が人間であっても変わりません。
もしかするとAIシステムの評価には、工業製品に対する観点よりも、
人間の分析者やコンサルティングに対する評価の視点の方が合致しているのかもしれない、
とふと思いました。
P.P.S.
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