ＡＩサービスの外販

　イタンジは、このＡＩ技術を不動産管理会社にも提供している。管理会社には仲介会社から部屋の空き状況を確認するための電話が毎日かかってくる。繁忙期はアルバイトを雇い、無休で対応する。ただ作業はオペレーターがデータベース（ＤＢ）を確認して応えているだけだ。仲介会社の社員が検索して確認すればすむ。伊藤社長「ＡＩを導入した管理会社は作業量を７割削減できた。問題の本質は仲介会社が管理会社のＤＢを信用していないこと。とにかく電話をかけて安心してしまう。次はＤＢの更新作業をＡＩ化したい」と展望する。

　ＵＢＩＣは弁護士支援や不正監査、特許評価などのサービズを手がける。コア技術のテキスト解析ＡＩで裁判用の重要書類や、談合などの不審なメールを仕分けする。ポイントはＡＩで仕事のすべてを完結させない点だ。どのみちＡＩは責任をとれない。
　ＡＩは専門家の判断を基に重要さや不審さの指標を作り、大量の書類やメールのランキングをつくる。１００万件の文章から１万件の重要な文章を探す場合、人間はランク上位から調べていけば良い。すべてを調べる必要がなくなり、大幅にコスト削減できる。ＡＩに判断させるのではなく、ＡＩは専門家の暗黙知を指標に換えてデータを分類する。

　武田秀樹執行役員最高技術責任者（ＣＴＯ）は「現場で試して失敗したことがない」と自信をみせる。適用分野をアパレルや銀行などに拡大中だ。ただ０・００１％のデータを見つける仕事と、６６％のデータを仕分ける仕事では要求精度や費用対効果が大きく変わる。「ＡＩに合わせて顧客の業務をうまく切り取ることが重要。この２年間、現場に入って作業分析を重ねてきた」という。データの流れと専門家の判断ポイントをＡＩに合わせて整え、人間とＡＩのトータルで判断精度が向上し続ける循環をつくる。「まずＡＩは万能という勘違いを解くところから始め、ときには顧客の業務フローを再構築する。導入コンサルが当社の要。育成してきた人材はコピーできない」と説明する。

　ＡＩサービスは現在、「仕事」ではなく「作業」単位のＡＩ化が中心だ。サービスの標準化やパッケージ化はまだ道半ば。現場に深く入り込まないと、業務フローにデータの流れやＡＩを埋め込めない。サービスフローとデータフローのインテグレーションが、ＡＩの命運を握る。