武田秀樹｜HIDEKI TAKEDA

1973年生まれ。UBIC執行役員、CTO、行動情報科学研究所所長。96年、早稲田大学を卒業。専攻は哲学。自然言語処理を応用した情報発見を得意とする。複数のヴェンチャーで新規事業の立ち上げに参画後、2009年UBIC入社。多彩なバックグランドをもつ研究者、開発者を集め、人工知能「KIBIT（キビット）」の研究開発を指揮する。証拠発見・調査分野への人工知能適応に取り組み、世界に先駆けてアプリケーション開発に成功している。

これまでわたしたちは、GoogleやAmazonで検索することに慣れ親しんできたが、検索結果の順位は「多数決の原理」で決定することが知られている。「より頻繁にアクセスされたウェブサイト」「より売れたDVD」が上位に来る。一方で個人の嗜好は多種多様。気の利いた情報を求める人間にとって、検索は完璧にほど遠い。下手なキーワードを入力しようものなら、興味のもてない結果が並ぶこともしばしばだ。

一方、KIBIT（キビット）にネットでものごとを探し出させる場合、ユーザーはキーワードを与える代わりに「自分が参考にした書籍レヴュー」「興味をもったブログ記事」などをあらかじめ教え込む。するとKIBITはそれらの文章を「教師データ」とみなし、ユーザーがどのような趣向をもつかを「文脈から」解析する。この過程を経たのちに宿泊する宿を探せと命令すれば、KIBITは世間の人気順に頼らず、ユーザーが好みそうな結果をあれこれ提示してくれる。その塩梅を、UBICのCTO武田秀樹が語る。

「例えば歴史好きのユーザーだということがわかると、安くて近代的な宿ではなく、高くても古風な宿をお勧めしてくれたり。あるいは安価な電車移動プランではなく、歴史ガイド付きのタクシーで移動するプランを推奨したりといった、検索とはひと味もふた味も違う動作が期待できます」

このときユーザーはKIBITに対し「わたしは歴史好きです」と明言したわけではない。KIBITは独力で、ユーザー自身が気づきもしない感覚まで推し量ろうとする。まさに心の機微を読み取ろうとするのである。

「もちろん失敗することもあるでしょう。でもKIBITが商品を推奨する際、『どうしてこう考えたか』という理由をあわせて表示すれば、ユーザーとしてもなるほどそう考えたのか…と納得しやすい。じゃあこういう情報を与えてみよう、結果はどう変わるだろう…とユーザーも考える。そんなふうに人とKIBITはコミュニケーションを深め、協力しあって生活を豊かにしていくのです」

とすれば、AIの教育にどの程度の手間を必要とするかが差別化のポイントとなるだろう。その点KIBITは独自の「強み」をもつ。そもそもUBICの人工知能は苛烈な国際訴訟の現場で鍛えられた。弁護士が行う証拠調査をAIで肩代わりすべく「より少ない教師データから学び、大規模なデータを精度高く調べる」非対称アルゴリズム「ランドスケイピング」を開発。その集大成たるKIBITは、一般的な商品やサービスのリコメンドエンジンとしても「少ない労力で大きな成果を得る」はずだ。KIBITは日・英・中・韓に対応、今後はKIBITを積んだロボット「Kibiro」も登場予定だ。

世界が認める日本のお家芸・ホスピタリティ。国産AIが「究極のメイドインジャパン」として世界をおもてなしする日はそう遠くないだろう。

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