「知らないままで終わりたくない。」元漫画編集者が挑むAI×データの仕事｜株式会社APTO 取締役COO狩野さんの思考

大学を卒業して、最初は神保町の出版社で青年漫画誌の編集をしていました。漫画とグラビアを担当していて、いわゆる「紙の世界」でずっと働いていたんです。

そうですよね。ただ自分の中では、「30歳までに独立して、事業をやる経験を積みたい」という思いがずっとありました。なので20代の終わりに会社を辞めて、フリーランスで開業して、複数の業務委託を並行していました。

そうですね。創業したてのタイミングで、「AIプロダクトを作っているけれど、ビジネスサイドの人がいない」と声をかけてもらって。AIにはもともと強い興味があったので、初期のボードメンバー的なポジションでジョインしました。

正直、怖さはありました。しかし、昔からそんなに頭も良くないですし、運動神経がよかったわけでもないので、あまり「キャリア」みたいなものは意識してなかったように思います。どちらかというと、自分の人生の時間をどう使いたいかに納得できるかどうかの方が大事にしていますね。

そうですね。20代の時間って大切ですよね。あとから振り返ると強く思います。

ありがとうございます。そもそも、先進国の多くは人口減とともに高齢化が進んでいますよね。そうした中で「どうやって生産性を維持するか」「産業競争力を落とさないようにするか」は、各国共通の課題になっています。そこで期待されているのが、AIです。AIは大きく、データ・アルゴリズム・計算リソースの三要素に分けられると思います。

はい。多様な出力形式に応じて精度を高めていくために、画像や動画、音声、テキストといった様々な形式のデータを集めて、「これは何か」「どういう状態か」など、情報を付加（アノテーション）していく。AIが学習したり、モデルを評価できる形にデータを成形するのが私たちの仕事です。

おっしゃる通りです。一例ですが、自動運転技術においては、人物や交通標識、車両を高精度に認識できないと当然実用化できません。技術的にできることと、社会として「やっていい」と認可されていることは別なんですよね。

そうですね。だからこそ、AIのポテンシャルだけではなく、安全性や倫理もセットで語られるべきだと思っています。危険なものの作り方や犯罪につながる質問に、AIが簡単に答えてしまうとまずいですよね。

国外のいわゆるビックテックと呼ばれる企業は、既に自国の言語の安全性に着目して実装しています。安全性の観点からすると、いわゆる危ない質問に自動でブレーキをかける仕組みを整えています。結局は、社会全体で「どこまでを良しとするのか」を議論し続けることが必要なんですけどね。

AIにとって一番大事なのは、多様なデータの「質」と「量」なんです。例えば、冷蔵庫の温度管理をAIで最適化したいとします。まず思い浮かぶのは、どの時間帯にどれだけ開閉されるのか、中に何がどれくらい入っているのか、どういうものを入れがちなのか、何人暮らしなのか、等はぱっと思い当たりますよね。そうしたデータが大量に、高い品質で、そして個別に必要になるわけです。

はい。こうしたデータのニーズに応えるべく、スマホで写真を撮影したり、音声を録音することでAIの学習データにするのが「harBest」です。「harBest」を使えばデータ収集もアノテーションも、誰でも簡単に行えます。

はい。お医者さんや弁護士さん、公認会計士さんのような高度な専門家が作るデータもAIには必要です。人手で作られたプロの知識は大変貴重です。精度をより高めていくためにも、特に日本語において「harBest Expert」は非常に有効なツールだと思っています。

そうですね。合成データといって、AIで作られたデータを活用する場合もありますし、多様なデータの収集・制作ツールを持っていることが重要ですね。もちろん人間が作ったマニュアルデータも必要不可欠です。

その意味では、スマホで簡単にデータを集められるようにすることは、「AIの現場」を広げることでもあります。特定のエンジニアだけでなく、誰もがAIに関わる社会にしていきたいですね。

当時から、知らないことが多い自分が、なんとなく恥ずかしかったんです。中高生だった時期に、ラジオで紹介された映画や本の話についていけないのが嫌で、家に帰ってから調べたり、図書館で調べたりしていました。そうして「ああ、こういうことか」と理解して、自分の言葉で話せるようになる。その感覚が好きなんですよね。

ええ。もう亡くなられてしまいましたが、山崎さんは現場に通って、人に会って、五感で徹底的に取材をしてから作品を書かれているそうです。大学病院や政府機関、海外にも足を運んで、社会にどうしても伝えたいテーマを自分の言葉にしていく…。その姿勢にすごく影響を受けました。

だからこそ、AIや検索で情報を集める一方で、ちゃんと現場に行って、自分の目で見たり、人と話したりする。両方を行き来することで、自身の言葉に厚みが出てくるのかなと思います。

そうですね。先週は韓国、その少し前は上海にいましたし、今ちょうどメンバーがサンフランシスコに行っています。AIに限りませんが、データ自体がそもそもグローバルな文脈の中にあるので、いろんな国や業界の人と話す機会が自然と増えているのかなと思います。

うーん、そうですね…。私なんかがそんな話をするのは大変おこがましいのですが…あくまで私見で…。私個人としては「自分自身が自分の時間の使い方に納得しているかどうか」が重要なのかなと。

そうですね。どうせいずれ自分が死ぬことだけは決まっているので、その間の時間をどう使うかは、自分で決めるしかない。もし、今のままでは後悔しそうだと思うなら、動いてみるのも手かもしれません。

そんなに大げさな話でもない気がします。使ったことのないAIサービスを触ってみるでもいいですし、大事なのは初動のハードルを下げるといいますが、あまり考えずに体験してみることですかね。それが私の場合は「知らなかったことが一つ減る快楽」につながっているのだと思います。

はい。その積み重ねで、自分の言葉で話せることが確実に増えていきます。キャリアチェンジをするにしても、AIとどう付き合うにしても、「自分の言葉」を持っているかどうかが、これからの時代は大きな差になるかもしれませんね。

既存のAIモデルはデータを元に計算を経て、汎用的な回答に収束するように作られています。いわゆる「偏り」が生まれにくいわけですが、個人の経験や見解、思想は偏ったものです。AIの出力の汎用性が高まるほど、オリジナリティ、独自性といった「あなたの考え」や「あなたのやり方」といった特殊で偏ったものの価値が高まるはずです。