[スタートアップ紹介Vol.4]SparkBeyond-前半
イスラエルは、1990年代以降、グローバル企業の誘致に成功し、エコシステムが成熟してきています。
そうした環境の中で、現在、人工知能関連のスタートアップ企業が現在 200 弱程度存在するといわれています。
現在の人口知能に求められることは、時間短縮、コスト削減、業務効率化、人間感覚器官の代替、大量のデータから得られる人間では気づかない洞察、人間が立ち入れない危険な地域での人間に代わってのデータ取得、作業代替などがあるでしょう。本日紹介するのは、この会社です。少し長文のため、前半、後半に分かれています。後半は、こちら。
そうした環境の中で、現在、人工知能関連のスタートアップ企業が現在 200 弱程度存在するといわれています。
現在の人口知能に求められることは、時間短縮、コスト削減、業務効率化、人間感覚器官の代替、大量のデータから得られる人間では気づかない洞察、人間が立ち入れない危険な地域での人間に代わってのデータ取得、作業代替などがあるでしょう。本日紹介するのは、この会社です。少し長文のため、前半、後半に分かれています。後半は、こちら。
URL : https://www.sparkbeyond.com/
SparkBeyond は、データ内の複雑なパターンを発見することができる自動調査エンジンを構築しています。これは、地球、経済、天気、人口統計、統計的な数字など様々なデータソースに接続し、ビジネスにおける課題や問題における最適解を提供することができると共に、適応型機械学習アルゴリズムによって、データの変化に伴って解を自動化することもできため、世界中の企業から注目を集めています。
SparkBeyond について伺ってみました。
今回 SparkBeyondをとはどんな会社でしょうか？
良質なイスラエルのスタートアップの特徴であるのですが、コンセプトが明確な点です。
世界で最も厳しい問題を解決するために人類の集団知性を活用することを目標とし、具体的には、AI 技術と大規模なコンピューティングを組み合わせて、データに隠されたブレークスルーを加速することを目標としています。
つまり、データの意味を理解して複雑なパターンを発見するリサーチエンジンを提供しているということです。
少し解説すると、測定可能なビジネス目標を念頭に置いて最適な予測モデルを構築するために、膨大な量のデータをスキャンし、数式、方程式、データが変化すると、機械学習アルゴリズムを使用して適応するようになっています。例えば、ある仮説に対して、隠されたパターンと深い洞察を明らかにするために、地球、経済、論文、データプラットフォーム、天気予報、人口統計、ヘルスケアなどを含めた統計的な数字に関する何千もの外部ソースと組み合わせ、そして、より正確な予測を得るために知識を洗練するアイデアや仮説を使ってそれを導き出すことができるというわけです。
世界で最も厳しい問題を解決するために人類の集団知性を活用することを目標とし、具体的には、AI 技術と大規模なコンピューティングを組み合わせて、データに隠されたブレークスルーを加速することを目標としています。
つまり、データの意味を理解して複雑なパターンを発見するリサーチエンジンを提供しているということです。
少し解説すると、測定可能なビジネス目標を念頭に置いて最適な予測モデルを構築するために、膨大な量のデータをスキャンし、数式、方程式、データが変化すると、機械学習アルゴリズムを使用して適応するようになっています。例えば、ある仮説に対して、隠されたパターンと深い洞察を明らかにするために、地球、経済、論文、データプラットフォーム、天気予報、人口統計、ヘルスケアなどを含めた統計的な数字に関する何千もの外部ソースと組み合わせ、そして、より正確な予測を得るために知識を洗練するアイデアや仮説を使ってそれを導き出すことができるというわけです。
彼らが取り組む、Web Knowledge Miningはどういった点で優れているのでしょうか？
まず、Web Knowledge Mining ( 以後 WKM )がどういったものか説明しておきます。
通常のデータマイニングとは、統計学、パターン認識、人工知能等のデータ解析の技法を大量のデータに適用することで知識を取り出していくことであり、いわゆるこれをインターネット上で行うことです。WKM になると、IoT、AI、5G といった世界が通常となっていくような世界で流通するデータ量は、2025 年には 17.5 ゼタバイト（ 10 の 21 乗）にもなるといわれ、リアルタイムで処理する情報量もそのうち数割を占めるといわれ、膨大なデータをリアルタイムに的確（スピーディーに、適切に）に処理することが求められてきます。この場合、現在使われているような単純なデータマイニングでは、実用性に乏しくなってしまいます。車の走行データ、医療への応用など考えてもらえば、想像しやすいと思います。
通常のデータマイニングとは、統計学、パターン認識、人工知能等のデータ解析の技法を大量のデータに適用することで知識を取り出していくことであり、いわゆるこれをインターネット上で行うことです。WKM になると、IoT、AI、5G といった世界が通常となっていくような世界で流通するデータ量は、2025 年には 17.5 ゼタバイト（ 10 の 21 乗）にもなるといわれ、リアルタイムで処理する情報量もそのうち数割を占めるといわれ、膨大なデータをリアルタイムに的確（スピーディーに、適切に）に処理することが求められてきます。この場合、現在使われているような単純なデータマイニングでは、実用性に乏しくなってしまいます。車の走行データ、医療への応用など考えてもらえば、想像しやすいと思います。
Web Knowledge Mining(自動調査)を搭載することで、どのように企業の問題解決を導くことができるのでしょうか？
現代社会では、前述したように膨大な量のデータが存在し、発生し続けています。
そのデータが、そもそも自社の問題解決に影響するか、しないかを判別する必要があります。
関連しそうなデータの分析はこれまでの経験値で分析できますが、関連するか、しそうなのかよくわからないデータの取り扱いが困るわけですね。関連性が不明なデータ 1 つ 1 つを収集して、仮説を立てて、検証するといったことは、あまり現実的ではないです。
その際に、関連しそうなデータ、そうでないデータをある程度ふるいにかける必要があり、そこで WKM が有効になります。
そのデータが、そもそも自社の問題解決に影響するか、しないかを判別する必要があります。
関連しそうなデータの分析はこれまでの経験値で分析できますが、関連するか、しそうなのかよくわからないデータの取り扱いが困るわけですね。関連性が不明なデータ 1 つ 1 つを収集して、仮説を立てて、検証するといったことは、あまり現実的ではないです。
その際に、関連しそうなデータ、そうでないデータをある程度ふるいにかける必要があり、そこで WKM が有効になります。
なるほど、そういうことですね。
SparkBeyondを使うことによる企業にとってのメリットはなんでしょうか？
すでにお気づきの方もいるかもしれませんが、そもそも、ビックデータを分析すると多種多様なデータからのインサイト（洞察）を得られるのですが、 SparkBeyond がやろうとしていることは、このインサイトを速く得るお手伝いをしてくれるということだと思います。速くというのが肝です。
非常に優れたAIだと感じますが、他のAIとのどのような違いがありますか？
また、アメリカや中国などのAI産業には SparkBeyond のようなスタートアップはありますか？
直接の競合はないかもしれないと考えています。
ただ、 AI 自体は、どの領域にフォーカスをあて、そこでノウハウをため込み、プラットフォーム化していくかによって異なると思います。
直接の競合ではないですが、シリコンバレーを拠点とする Ayasdi ( https://www.ayasdi.com/ )、ドイツの Blue Yonder ( https://www.blueyonder.ai/en/ )などは、そうした動きをしているのではないでしょうか。
ただ、 AI 自体は、どの領域にフォーカスをあて、そこでノウハウをため込み、プラットフォーム化していくかによって異なると思います。
直接の競合ではないですが、シリコンバレーを拠点とする Ayasdi ( https://www.ayasdi.com/ )、ドイツの Blue Yonder ( https://www.blueyonder.ai/en/ )などは、そうした動きをしているのではないでしょうか。
( 後半へ続く こちら )
※イスラエルでは、こうしたスタートアップが 6000 社以上存在するといわれております。
弊社では、こうした企業の調査、目利きを行っておりますので、お気軽にお問い合わせください。
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