ソリューション
どんなに斬新なアイデアでも、一貫性なくバラバラなアイデアに基づいて事業を展開することは、戦略的観点からは悪手となります。従来はこれを言語的感覚で判断するしかなかったのですが、先端のデータサイエンスでは、アイデアやコンセプトをベクトル量に置き換えて計算できるようになったことが近年に起きた大変革でした。ベクトル計算により意味空間内でアイデアをグルーピングすることで次のようなベネフィットが生じます：
1. 戦略的なアイデア評価：アイデア・グーループ間の概念的差異をLLMにより明確に定義することにより、経営理念や経営戦略の次元から、自社でどの領域に取り組むべきかの判断を正確に行うことができるようになりました。
2. 追加アイデアの創出・微調整： 2次元にマッピングされた多数のアイデアの位置関係から、その中間または外側に位置するアイデアがどのような内容になるかをLLMで正確に定義できます。
埋め込みベクトルの利用は、テキスト情報に限らず、音声や画像などを含めたマルチモーダル化に進みつつあります。つまり、テキストで画像を検索したり、テキスト、音声、画像を組み合わせたコンテンツを分類したりできます。マインドウエア総研では、これも大手ベンダーとは異なるアプローチで、より簡単に実現します。我々独自の自己組織化競合学習の利用により、マルチモーダル・データを丸ごと学習して、意味空間に個々のケースを配置して意味空間モデルを構築します。たとえば、新しいデータがテキストのみの場合でも、意味空間モデルのテキスト要素だけを照合して、類似のマルチモーダル・コンテンツを検索することができます。
現在のAIや機械学習プロジェクトでは、ラベル付けされた教師データの作成が、ボトルネックになっています。外注されたラベル付け作業から得られた低品質な教師データを使用する限り、よりよい成果を得るのは困難です。そこでマインドウエア総研は、この問題を回避するために、教師なし学習の効果的な使用を提案します。正直なところ、すべてのプロジェクトをこれに置き換えることはできませんが、「最終的に何を得たいのか？」を慎重に定義しなおすことにより、多くの場合、教師なし学習から得るセグメンテーション・モデルが有効なことがわかっています。
今日、ビジネスに科学的アプローチを取り入れるために、統計やデータサイエンスなどのデータ活用は欠かせません。しかしながら、現実的に活用できるデータは現在または過去を表現しており、未来を表現するデータはほとんどありません。ビジネスにデータを活用しようとすればするほど、それは未来ではなく、過去ばかり見てしまうというジレンマに陥ります。とくに技術革新によって新しい市場が創出されようとしている段階では、未来の市場に関するデータは存在していません。このような状況で企業が戦略を立案するには、現在利用可能な情報から可能な限り推定できる未来の青写真を作成することが必要です。データ合成技術は、この問題の解決策を提供します。