[会社紹介Vol.4]SparkBeyond-後半 | Isratech / イスラテック

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[会社紹介Vol.4]SparkBeyond-後半



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。前半は、こちら。今回は後半です

URL : https://www.sparkbeyond.com/

さて、前半では、SparkBeyond が提供する価値について主にお聞きしていきましたが、後半は、イスラエル全般の AI のことなどについてお聞きしていきます。
AI は成長市場でありイスラエルも力を入れていると感じますが、主にどういった点でイスラエルの AI 技術は優れていて、今後どのような期待ができますか?

イスラエル、人工知能という文脈を語る上では、まず、ベイズの定理を AI 分野への応用し、人工知能(以後 AI )分野での画期的な手法を導入した、ジュディア・パール氏がいます。
彼は、AI に統計学的手法を持ち込み、現在の深層学習を切り開いたともいわれる、 イスラエル系アメリカ人の計算機科学者、哲学者です。
1980 年代後半に、それまでのニューラルネットワークのアプローチに変わる統計的、 確率的な手法(ベイズの定理)をAI研究の世界に導入しました。

彼の研究は、1990 年代ではアカデミックな世界に埋もれていたのですが、 21 世紀に入ると機械学習の技術、そして昨今のビッグ・データの必要性の高まりと結び付き、 実用化へと大きくジャンプしていきました。

このように、イスラエルで期待できることとしては、このジュディア・パール氏のように、 技術の前に、「着想」「発想」が素晴らしい人々が集まっていて、AI 領域で大きな問題にぶつかった時のブレークスルーを興せる経験値が豊富であるため、世界的に見ても注目するべき地域の 1 つであることは確かでしょう。

そもそも、こうしたことから、イスラエルの AI が世界から注目されているのですね。

はい、一言で言うと、課題、問題に対しての対処法(アプローチ)、「発想」「着想」が独自の視点を持っていること。また、そうした「発想」「着想」を実装していくスタートアップへの資金還流が世界的にも有利な点です。世界で同時に同じ着想でスタートアップがトライしていこうと思った際に、恐らくイスラエルの方が速くワークしていくと思います。 (当然失敗も速いです)

バイアウトされる企業が多いイメージのイスラエルスタートアップですが、
SparkBeyond は自ら世界中に拠点を置いて、業務提携という形で Microsoft と組んでいます。
このように初期のころから大企業と連携していくパターンも多いのでしょうか?
また、独自で経営していく中で、日本企業はどのように接点を持って、一緒に仕事をしていくことができるのでしょうか?

Nvidia に買収された Mellanox (News :NVIDIA to Acquire Mellanox for $6.9 Billion)は、一度 Nasdaq で上場して、その後に買収されました。 Intel に買収された Mobileye も、一度 NYSE に上場した後に、買収されました。その技術を梃子にした事業そのものをほしい場合など、上場後の売却といった例は、ちらほらあります。

業界によっては、1 つの要素技術自体で差別化することは、難しくなってきているかもしれません。
イスラエルでは、ご存知の通りグローバル企業の R & D が300以上あります。

スタートアップは、こうした企業の出身で占められることが多く、そうした企業のしかるべきポジションにしっかりしたネットワークを持っています。創業直後の Day1 から、世界展開は、荒唐無稽ではなく、世界展開できるメンバーで創業し、企業によってはそのニーズもしっかり掴んでいることさえあります。

日本企業とももちろん、一緒に仕事をしていくチャンスは多いと思います。
日本には、世界シェアで1位をとっている企業が、数十ありますからね。

そもそも、イスラエル企業と連携を取っていく際に気を付けるべきことは何でしょうか?

私の持論は、イスラエルっぽいかもしれませんが、まず、各々が各々のポジションでスペシャリストになる。その後、問題意識、ニーズを言語化して、ネットワーキングする。

その後、R & D や、オープンイノベーションなどの共創活動に傾倒していけるかどうか、継続的に議論できるかが大事だと考えます。
組織レベルで考えると、いわゆる小手先の戦略ではなく、大局的な戦略(経営戦略)の中で、自社のどのパート、どの領域でイスラエルと関わるのか、関わらないのかまでをクリアにし、リスクをとること。思考停止状態にならないことが大切でしょう。

なるほど、イスラエル側の土俵ではなく、日本側の自分たちの戦略で戦うことですね。

はい、そうです。
日本に来るイスラエル企業のピッチを聞いて、その中で、良さそうな企業とやるのではなくて、現地までしっかり足を運んで、取捨選択することが重要です。

そのためには、

1.目利き 2.手段 3.実行(速く失敗、リーダーが現地に赴く、属人的な部分を組織に落とせるか)の3つが大事ですね。
合わせて、『技術』ではなく『人』同士の密接な繋がりを作っていくことが大切です。

「イスラエルの革新的技術を日本に」とか「最先端のソリューションを日本に」っていうのは、ただの売り込みであって、共同研究はできなかったり、こちらのニーズは関係なしってことが多いです。

そのため、人同士で密接にコミュニケートする中でこちらの思惑でどこまで動けるかが重要ではないでしょうか。

お話を戻しまして、様々な使い方が出来ると考えられる Web Knowledge Mining ですが、SparkBeyond が上げている事例以外に今後どのような業界や技術への応用などが可能となるでしょうか?

IoT、AI、5G といった世界になり、あらゆる業界や、技術とのリンクが起こります。

産業別では、小売り、サービス、農業、モビリティ、医療、金融、ロボット、建設など多岐に渡り、技術そのものであれば、イスラエルが得意とするセキュリティに始まり、IoT、音声認識、ブレインコンピューティング( BMI )、AI エンジン、自律性関連技術(自動車、ドローン、ロボットなど)、サーバーレス、冷却技術、センサーなど多くの領域で応用が可能だと考えます。

技術やソリューションの潤滑油になっていくような感じですね。今後、 AI の発達によっては世界中の様々な問題を解決出来ると考えられますが、膨大なデータを AI で解析するその能力の秘密はどういったものなのでしょうか?

先ほどの繰り返しにもなりますが、ある質問や課題に対してインサイト(洞察)のヒントが得られます。膨大なデータを蓄積して、データ群を作っていくと、仮説がそもそもあっているのか間違っているのか、 その仮説に影響を与えている要因は何かを得られるようになるわけです。

今後は、さらにリアルタイム性が加わってきます。

例えば、高速道路などで逆走が起こった際、 逆走している車の検知、車輌間の通信などの情報を総合し、周辺の車輌や施設などへアラームを送り、 高い確率で事故を減らすことが可能になります。また、これが発展していけば異常運転を判別し、それを検知した時点で、強制停止させるようなことも可能かもしれません。

もう一つの例として、IoT のセンサーで数値を取り続けた機械で、数値のエラーが起こった際、 部品を変えないといけないほど致命的な症状か、メンテナンスで済むか、数値のエラーか。など、判断し難いグレーゾーンに対して的確に解決へ導けるようになります。データ量が膨大になるとその精度がさらに上がり、 これを繰り返していくことで最終的には、時間短縮、コスト削減にも繋がります。

本当に様々な分野での展開が考えられる、AI のスタートアップ企業、SparkBeyond 社についてお聞きしました、本日は長時間のご回答誠にありがとうございました。

URL : https://www.sparkbeyond.com/

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