ゼネラルエレクトリック社（GE）は、ジェットエンジンや風力タービン、医療機器を製造している。しかし、124年の歴史をもつ業界大手のGEも、デジタル時代に向けて変貌しつつある。GEはかつては手に入れられなかった生産工程に関する知識を得るべく、これらのハードウェアからデータを引き出すソフトウェアをつくり出そうとしている。

問題は、すべてのデータを分析するのは困難で、それを実現するために必要な人材が不足しているということだ。それゆえ、GEはいま、人材を探している。

同社は、バークレーに拠点をおく機械学習のスタートアップ、Wise.ioを買収しようと未公開の金額を支払ったばかりだ。GEの最高経営責任者（CEO）、ジェフ・イメルトは、天体物理学者が多く在籍するWise.ioを歓迎してこう語る。「（Wise.ioには）30人がいますが、彼らは航空データの分析に向いている。彼らは、本当にすごい」

これは、GEとイメルトにとって、そしてGEの顧客にとって素晴らしいことだ。しかし、仮にあなたが、オペレーションに人工知能（AI）を導入しようとしている小規模のソフトウェア会社であったらどうだろう？ Wise.ioは、「AIを民主化する」こと、つまり、機械学習サーヴィスを構築するために誰でも使えるツールをつくることを使命に掲げていたが、それがいまではGEのなかに姿を消しつつあるのだ。そして、機械学習が、ソフトウェア世界で競争力を維持するための最も重要な方法であるいま、それは注目に値する。限られたAI人材を奪い合う闘いにおいて、GEのような企業は圧倒的に有利な立場にある。

探そうと思っても、AIの知識をもった素晴らしい30人の天体物理学者を手に入れられはしない。機械学習技術は非常に新しく、標準的なソフトウェア開発とはまったく異なるため、人材プールはあっという間に小さくなっている。大手企業でさえ、この小さな人材プールについて次のように語っている──マイクロソフトの研究主任を務めるピーター・リーは、優秀なAI研究員を獲得する費用は、NFLのクォーターバックを獲得するコストに匹敵すると言う。

ここ数年の間に、大手企業は、聞いたこともないような多くのAIスタートアップを先を争って手に入れてきた。ツイッターは、Mad Bit、Whetlab、Magic Ponyを買収した。アップルはTuriとTuplejumpを手に入れた。Salesforceは、MetaMindとPrediction I/Oを獲得し、IntelはNervanaを獲得した。そしてこれはリストのほんの一部にすぎない。

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買収を行っているのは、ソフトウェア会社やインターネット企業だけではない。AIをフィジカルなプロダクトに取り入れているサムスンやGEのような大手企業もまたしかりである。AIニーズを満たすスタートアップが現れるや、スタートアップ企業は、最も腹を空かせた金のある企業の口の中へ吸い込まれる。

いまだに独立したままの深層学習スタートアップ、Skymindの創立者、クリス・ニコルソンは、「こうした大企業は、優位性を確立しています。テクノロジーは常に戦場です。そして、大企業はスタートアップの買収をすることでこの戦場に突撃しているのです」と語る。

縮小しつつあるプール

二コール・シャナハンは、こうした状況を直接目にしているひとりだ。シャナハン氏のスタートアップ企業、ClearAccessIPは、特許ポートフォリオを自動的に分析しようとするソフトウェアを構築している。

同社は、最新の機械学習技術を利用して、特許取引に関する関連情報を“採掘”している。シャナハン氏が必要としているのは、データサイエンティストと多層構造のニューラルネットワークに対する経験をもつ人材、そして、グーグルのオープンソース、TensorFlowエンジンのようなソフトウェアだ。

シャナハン氏は、機械学習を専門とするデータサイエンティストを4人採用しようとしているが、いまだに1人も雇うことができないでいる。先週、同氏は、カナダにいる採用候補者にコンタクトしたが、その候補者は、米国に移ることはできないと辞退した。

「人材を確保できないことで、わたしたちの仕事のペースが落ちています。その候補者を業務委託で雇って、カナダから仕事をしてもらうことになるかもしれません」とシャナハン氏はいう。

普通のプログラマーを雇うのではだめなのだろうか？ それではだめだ。機械学習技術を構築するのは、標準的なソフトウェアエンジニアリングとはまったく異なり、コーディングすることよりもむしろ、膨大な量のデータから結果をうまく引き出すことが必要だからだ。

皮肉なことに、シャナハン氏の米国内のパートナーは、深層学習の知識をもつ人材の多くを吸収している大企業の1つ、グーグルの共同創立者、セルゲイ・ブリンだ。2013年、グーグルは、DNNresearchを買収し、この技術が最近伸び始めた裏で主力となっている1人を手に入れた。トロント大学教授のジェフ・ヒントンだ。その後、彼らは囲碁で人を負かしうるシステムを構築してAI業界を驚かせた企業、DeepMindを手に入れた。これらの買収がきっかけとなって、業界の買収ラッシュが始まったといってもいい。

しかし、グーグルのような大企業は、多くの人材を買収しているだけではない。これらの大手企業は、あらゆる種類のビジネスにアクセスできるAI開発ツールをつくろうとしている数多くのスタートアップを獲得している。つまり、多くの人材を社内に抱えずして、ビジネスがAIを生かせるようになるツールだ。Metamindは、Wise.ioのように誰でも機械学習サーヴィスを構築するのに使えるツール提供を目指していたが、いまではSalesforceのなかへ姿を消してしまった。同様に、もうひとつの選択肢であったNervanaは、現在インテル傘下にある。

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2016年の米大統領選の結果として、米国内の小規模の企業が人材を見つけるのはさらに困難となったのかもしれない。

ディープラーニングにおけるもう1人の立役者、モントリオール大学教授のヨシュア・ベンジオは、AI研究者とデータサイエンティストたちをケベックに招待した。ベンジオ教授は、ディープラーニング研究関わる企業のコミュニティー全体を自力で立ち上げようとしているのだ。

「米国大統領選挙は気のめいるような結末となったが、カナダにはまったく異なる種類の政府がある。ここでは、面白いことが起こっている」と、ベンジオ教授は自身のFacebookにつづっている。フェイスブックでAI部門の主任を務める、フランス生まれのヤン・ルカンは、AI研究者の結束の固い小さなグローバルコミュニティーには、しかし小さなことなど1つもないのだとコメントを付けて、招待状を再投稿した。

「あなたが北米で仕事を探しているAI研究者で、新たに選出された米国政府にとって、いまでは望ましくない人々のカテゴリーに属することになったのなら、モントリオールは好ましい落ち着き先のように見えます」とルカン氏は述べている。

そのような潜在的な頭脳流出は、フェイスブック、グーグル、マイクロソフト、そしてGEのような大手企業にとっては大きな問題ではない。イメルト氏が指摘するように、これらの企業は、事実上どこでも研究者を雇用できる国際企業だからだ。

投稿メッセージのなかで、ルカン氏は、フェイスブックはいまやパリにおいてAIラボを運営していると指摘する。しかし人材のこうした分散によって、米国にある小規模の企業に対してはいっそうの困難がもたらされるかもしれない。研究者が米国から逃げ出し、ほかの研究者が米国に来るのを拒むなら、雇用可能な人材のプールはさらに縮小し、（問題は）米国の国境を越えてさらに進み大企業まで及ぶだろう。

中小企業にとっては、専門知識の一部が、あと何年かしたら徐々に浸透してくることを期待するほかない。