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長寿企業×人工知能(AI)〜100年企業の特徴量とは?DeepLearning〜


人工知能×長寿企業の特徴量とは

Social Impact Actでは、一昔前はSRI(社会的責任投資)などとも呼ばれていた、ESG投資やインパクト投資について、関連するプレイヤーの一覧化、取り組みの発信などを行ってきました。

その過程で、短期投資ではなく、長期投資における人工知能の活用について、「人工知能・長期投資研究会」の話題を以前紹介しました。

また、人工知能ビジネス創発サロンなどの企画にも携わってきた関係で、今回は、人工知能×長寿企業の話題について。

人工知能の得意領域

昨今、AlphaGo(囲碁AI)がプロ棋士を寄せ付けない強さで勝利するなどを受け、シンギュラリティーなども囁かれていますが、人工知能にも得意領域とそうでない領域が、少なくもと現時点ではということかもしれませんが、あります。

【得意領域】

・物体認識:人の目が担っていた機能 ・完全情報ゲーム:囲碁など

※AlphaGo 囲碁AI Master 〜AlphaGoから何を学ぶのか〜

最近では、経済産業省が毎日発行しているメルマガ「新着情報配信サービス」などにも、SNS×AI景況感指数や、SNS×AI 鉱工業生産予測指数の情報を添付するようになっています。元データは「BigData-STATS」。

ただ割と重要なポイントだと思うのが、投資や景況感などもそうなのですが、完全情報ゲームではないという点です。囲碁や将棋などは、完全情報ゲームです、全ての情報が対局者に開示された状況での勝ち負けを争います。

例えば、株式相場などでも、100円で1000株の買いが入っているという情報は個人投資家に見えますが、それは一人の人が1000株買おうとしているのか、1000人が一株買おうとしているのかで意味するところは変わってきます。完全情報ゲームではないのです。

昨今の人工知能ブーム?でよく人工知能での解析や、経済や企業活動における分析の文脈でも出来てくるようになりましたが、「鉱工業生産予測指数」などに絞ってようやく優位な情報が取れるかな?という状況かと思います。

経済や企業活動は完全情報ゲームでないという点と、AlphaGoの棋力向上には、自己対戦(強化学習)の効果が大きいことはgoogleの論文を読むと分かるのですが、そこまで考慮されていない、いわゆる統計解析ですね、という事例が多く、結果が出てないケースも散見される状況かと思います。

人工知能×長寿企業

現状は上記の認識なのですが、ただ、ディープラーニングがなぜ、人間以上に物体認識の精度が高いのかに振り返ると、それは、特徴量を抽出できるためです。そして、囲碁AIからの学びの一つに、大量の学習と自己対戦(強化学習)の結果、人間とは違った特徴量を見出すことが出来ているという点です。

長期投資×人工知能の議論は、長期に渡ってどれだけ継続した価値を提供できる企業かの分析にも近しいところがあります。

人間や学者の分析による、長期企業の特徴としてよく出てくるのが、「経営理念」「事業の長期的視点」「顧客思考や人間経営」「社会性」などが出来てきます。

ディープラーニングによる特徴量の分析や、仮想状況でも強化学習の結果導き出せる、長寿企業の特徴としてはどういうものが算出されるのか、とても興味深いです。

人工知能・長期投資研究会」などにご関心をお持ちの方もお気軽にお問い合わせください。


#人工知能 #インパクト投資 #社会的企業 #評価認証

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