AIモデルを現実世界に適応させる
MIT教授Devavrat Shahは、研究と起業を通じて、限られた計算リソースで継続的な意思決定を行うための手法を設計しています。彼が共同設立したIkigai Labsは、表形式時系列データ向けの基盤モデルを構築し、Celonisに買収された後、企業プロセス管理に統合される予定です。
近年、人工知能を活用して企業の予測、計画、意思決定を強化するシステムが急増していますが、多くの場合、組織自体に関する詳細で具体的な情報が不足しており、ツールの有用性が制限されています。マサチューセッツ工科大学（MIT）情報・意思決定システム研究所（LIDS）の主任研究員であり、電気工学・コンピュータサイエンス学科（EECS）の教授、データ・システム・社会研究所（IDSS）のメンバーでもあるDevavrat Shahは、限られた計算リソースで秒単位の意思決定を処理できる手法の設計に取り組んできました。
「ある意味、少ないリソースで多くの重労働をこなさなければなりません」と彼は言います。「研究者としての私の関心は、データから可能な限り効果的に情報を抽出する手法を開発することにあります。」Shahは2005年からMITで教鞭を執っており、2019年にはスピンオフ企業Ikigai Labsを共同設立しました。Ikigaiは、Shahの研究室での長年にわたる研究に基づき、表形式時系列データのための基盤モデルを構築しました。このモデルはMITから特許を取得し、同社にライセンス供与されています。このモデルは、さまざまなソースからのエンタープライズデータを継続的かつ大規模に入力として取り込み、自身の予測を実際の結果と照らし合わせながら学習します。
Shahは、このシステムはグラフィカルモデルの一種であり、例えばGPSデバイスが衛星から受信したわずかなデータから地球上の正確な位置モデルを構築したり、デジタル時計の通信システムがエネルギー効率よく高速通信を行ったりするのと同様の原理に基づいていると説明します。「私の関心は、汎用的な表形式データに対してどのようにグラフィカルモデルを設計するかということでした」と彼は言います。ほとんどのAIモデルはテキストや画像で学習されるのに対し、このシステムは表形式データ（スプレッドシートでおなじみの行と列の形式で構成された構造化データ）を入力とし、はるかに大規模なリアルタイム計画を提供します。
Ikigaiの目的は、消費財メーカーや製薬会社などの大企業に予測・意思決定技術を提供することでした。Shahは、ある家電メーカーがこのシステムをどのように活用できるかの例を挙げます。「例えば、ヘッドフォンやさまざまな製品を製造しているとします。それぞれの製品には世界中から調達した多数の小さな部品が使われています。製品が販売された後は、サポートとメンテナンスが必要です。また、新バージョンを開発し、マーケティングし、価格を設定しなければなりません…通常、次の四半期や来年にどれだけ販売できるか、価格変更やプロモーションを導入した場合に需要がどう変化するかといった質問が出てきます。」彼は、これらすべてのプロセスは相互依存的であり、各段階で長期的な影響を伴う意思決定が必要だと付け加えます。「あるレベルでは、これらのプロセスをデジタル化し、予測と継続的な最適化を可能にすることが、最終的により良いビジネス運営につながります。」
Ikigaiは最近、国際企業Celonisに買収され、ShahはMITでの役割に加えてCelonisのチーフサイエンティストに就任しました。彼は最終的に、Ikigai向けに開発したモデルがCelonisのツールに統合され、企業のデータやビジネスプロセスと連携して、予測、計画、意思決定に役立つ現実世界の分析を提供することを期待しています。Shahは、Celonisは世界中の1,400以上の大企業の業務をデジタル化・自動化する専門知識を持っていると述べています。これらのシステムが完全にデジタル化された今、Ikigaiのソフトウェアが次のステップに進むためのプラットフォームが整いました。デジタル化されたシステムからデータを読み取り、詳細なモデルを構築することで、さまざまな選択肢のシミュレーション、最適戦略の予測、意思決定結果の予測が可能になります。「これらのプロセスのデジタルレイヤーと情報レイヤーが存在すれば、その上にIkigaiスタックを搭載して、従来よりもはるかに大規模な意思決定を可能にできます」とShahは言います。
多くの企業がAIのさまざまな側面に取り組む中、「私たちは世界の他の地域が注目していない分野に非常に集中しています」とShahは言います。それは構造化データまたは時系列データの分野です。このようなデータから出発することで、非常に費用対効果の高いバージョンのAIを提供できると彼は述べています。「焦点を絞ることで、より鋭い技術が生まれますが、十分に広い範囲をカバーしているため、非常に価値があります。」Shahはさらに、「最近のAI関連のニュースでよく取り上げられる流行語は『ワールドモデル』です。ある意味で、これはエンタープライズプロセスのワールドモデルを構築しようとする試みと言えるでしょう。」と付け加えました。