AI分野以外では、企業は研究よりも開発に重点を置いている

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もしAIの世界のニュースを追い続けてきていたならば、企業は純粋な研究から撤退するどころか、倍賭けしようとしているという誤った印象を受けているるかも知れない。しかし現場の事情はもっと複雑だ、ハイテク企業はR&Dのうち、D(開発)の部分により多くの資金を使い、変化をもたらす研究に関しては、資金に乏しい大学に依存している。

デューク大学Fuquaビジネススクールの、新しいデータ視覚化プロジェクトであるGolden Goose Project(金のガチョウプロジェクト)は、企業内そして広範な生態系の両方で、どのように研究が適用されているかを定量化するデータだけではなく、パテントと研究成果の統計も用いることで、このパラダイムシフトを強調しようとしている。

例えば、IBMの特許件数は継続的に増加しているが、従業員の名前を連ねた論文の数は1992年をピークに減少を続けている。

しかし、こうしたすべてのデータは企業内研究の減少を示しているものの、決して企業が革新的ではなくなって来ているということを示している訳ではない。そうではなく、研究の展開を促進するための新しいパイプラインが開かれているのだ。

スタートアップは、研究を商用化し、それを既存の企業へと持ち込むためのエンジンとしての役割がますます高まっている。総合的にみれば、スタートアップは研究そのものにはほとんど貢献していないが、新興技術を魅力的にするための大切な役割を果たしている。

残念なことに、革新を支える大学のバックボーンは、政治的関心事に包囲されているように見える。研究は連邦政府から大きな助成を受けている。ゲイツ財団やチャン・ザッカーバーグ・イニシアチブのような個人の慈善団体は、この空白を埋める手助けをしてくれるが、そうしたグループにもできることには限界がある。

影響が少ない幸運な研究分野は、人工知能だ。GoogleによるDeep Mindの5億ドルでの買収のような、研究グループの巨額買収は、内部的なAI研究をより多く行いたいという業界全体の要望を表している。この渇望は、企業の収益部門から、研究グループを可能な限り引き離して欲しいという研究者たちの希望を、企業に配慮させることを余儀なくしている。

「誰もがAIを扱う能力を持つ必要があります」と、研究を推進するデューク大学教授のAshish Aroraはインタビューで私に語った。「大学はAI研究者を十分に輩出していないので、企業は社内に投資しなければなりません」。

しかしこうした研究は、Facebook、Microsoft、Googleなどの企業がAIで大きな進歩を遂げるのを助けているが、企業革新に普遍的に適用できる公式ではない。経営者たちは、しばしば研究と開発の間に明確な線を引くために苦労しており、長い目で見れば独立した価値ある研究を貫くのは困難だ。

Golden Goose Projectの主な欠点の1つは、1980年から2006年の間に収集されたデータのみを考慮に入れていることだ。その時期、何千億ドルもの市場価値が創出されたが、現在への適用性は限定されている。

国立科学財団(NSF)は、このデータ視覚化プロジェクトを支援する上で重要な役割を果たした。Aroraは、助成金を用いて研究を継続し、できるだけ早く足りない年を埋めたいと語った。

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(翻訳:Sako)