AIを利用するだけならデータサイエンティストはもう要らない？：KeyConductors

　米Salesforce.comは、2016年9月19日（米国時間）、自社で提供する各種クラウドサービスに自然言語処理や深層学習（ディープラーニング）などの機能を組み込んだ「Salesforce Einstein（Einstein／アインシュタイン）」を発表した。併せて、AIに特化した研究開発部門「Salesforce Research」も組織する。

　Einsteinは、過去に米Salesforce.comが買収したAI技術を持つ9つの企業の技術を基にしており、「Salesforceプラットフォーム」上の顧客情報などのデータを学習ソースにして、同プラットフォーム上の各サービスで利用できる。

Salesforce Einsteinを紹介する米Salesforce.comの公式ブログ

何が変わるのか、変わらないのか

　「利用できる」といわれても、「業務の何が変わるのか」は、想像しにくいところかもしれない。

　Einsteinを紹介する公式ブログでは、「Salesforce Marketing Cloud」でβ版のEinsteinを利用したeコマースサービス「ShopAtHome」の例として、AI（Einstein）を使うことで、顧客ごとの特性に合わせた個別のメール配信が可能になった結果、開封率を30％向上させるなどの成果を上げたことを示している。

　一般に機械学習を利用するには、自然言語処理や学習モデルの実装や評価など、用途に応じて複数の専門的なスキルが必要とされる。さらに、データソースの整備、学習モデルのチューニングなど、実装には工数がかさみがちだった。しかし最近では、「Azure Machine Learning」や「Amazon Machine Learning」のように、クラウドサービスで簡単に利用できるものが登場している。両者とも環境を構築する工数を削減できる点が利点だ。

　Einsteinも、これらと同様に、データサイエンティストを抱えていない企業であっても利用できるAIとして提供されることになりそうだ。

　特にEinsteinは、Salesforceプラットフォームに特化しており、開発環境も標準の「Lightning」を利用できる。従来の環境から変わらずにアクセスできるため、既存ユーザーやインテグレーターにとっては導入しやすいAI機能になるだろう。

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