Googleストリートビューと機械学習の組み合わせが「選挙でどの政党が勝つか」を予測する
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スタンフォード人工知能（AI）研究所所長で、グーグルの社員になったばかりのフェイフェイ・リーが率いる研究者のチームは最近、全米各地の社会経済トレンドを詳しく調査する新しい方法を見つけ出した。各戸を訪問して質問するのではなく、「Googleストリートビュー」から500万枚以上の写真を取り出し、ニューラルネットワークに送り込んだのだ。結果は有望だった。ストリートビューに写ったクルマの型式や年式を判別するだけで、技術者たちは特定の投票区に住む人々の収入、人種、教育レヴェル、投票パターンを正確に推測することができたという。
たとえば、ある短い道路でセダンの台数がピックアップトラックの台数を上回っている都市では、次の大統領選で民主党が勝つ確率は88パーセントだという。逆にピックアップトラックがセダンより多い都市は、82パーセントの確率で共和党を選ぶという。「特定の地域のトレンドをリアルタイムに計測することで、より効果的に人口統計学的な傾向をモニタリングできる可能性があることがわかった」。研究者たちは論文［PDF］でそう述べている。
彼らの研究は、新しいデータソース、クラウドソーシング、そして機械学習を使うことで、社会や経済の幅広いトレンドに関してさらなる洞察を得られる可能性を示している。今後数年間で、統計学者ではなく機械が、人間がどのように考え、生活し、消費するかについて、より正確に予測するようになるだろう。
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0.2秒のデータ収集
Premise（プレマイズ）というサンフランシスコのスタートアップは、世界中に散らばる大勢の人々が収集したデータを機械が解析し、リアルタイムの消費者物価指数をはじき出している。パロアルトのスタートアップOrbital Insight（オービタル・インサイト）は、衛星が撮影した写真をAIを使って分析することで、経済トレンドを予測する。ほかにもさまざまな研究者たちが、Twitterのつぶやきから携帯電話のメタデータに至るありとあらゆるものを使い、失業率や貧困を予測してきた。
フェイフェイと共同研究者たちは自分たちの手法を、米国勢調査局が年間2億5,000万ドル（約290億円）かけて実施する「American Community Survey」の代わりになると考えている。オンラインデータや機械学習は、こうした戸別訪問の人口統計調査にかかるコストを削減し、より正確なデータを提供するだろうと研究者たちは言う。結局のところ、戸別訪問調査は「リアルタイム」ではない。調査が終了するころには、集めたデータが古くなってしまうからだ。
フェイフェイたちのやり方では、AIによる推定の基準を確立するために、何らかのデータ収集が必要になる。しかし、そのプロセスの大部分が自動化されている。よく訓練されたニューラルネットワークは、写真のなかのクルマの型式や年式を、人間よりはるかに効率的に認識できるのだ。この論文で説明されているように、そうしたシステムが1台の車両を2,657カテゴリーのいずれかに分類するために必要な時間は、たった0.2秒である。
データと希望
ストリートビューの写真がある種のインサイトを示しているとすれば、宇宙からの眺めは自動予測の「別の道」を提供する。オービタル・インサイトでは現在、全米96の小売店がもつ25万カ所の駐車場をトラッキングし、駐車場のクルマの台数を、企業の健全性を測るための指標として使用している。たとえば今四半期、米デパートメントストアのJ.C.ペニーの駐車場に停まっているクルマの台数が10パーセント減少した。驚くことではないかもしれないが、J.C.ペニーは売り上げが下がっている約130店舗の閉鎖を発表したばかりである。
一方、プレマイズは、ある街の缶コーヒーの値段やレタスの新鮮さといったデータを収集している。ストリートビューや衛星画像を分析するのと同じような機械学習技術を利用し、データから価格のパターンを探っている。
こうした手法をさまざまな小売業者や業界に当てはめれば、いままでに見たことのない経済指標を得ることができるだろう。機械は人間には見つけられないパターンを検出できる。あるいは、少なくとも人間よりはるかに速いスピードと精度で検出することができるのだ。
機械がますます賢くなるにつれて、これらの自動予測はただよりよい経済計画だけでなく、よりよい民主主義の基盤をもたらすだろう。事実を否定する人々に悩まされる政治情勢においても、希望はまだ残っている。よりよい情報が、よりよい意思決定を行う力を人々に与えるはずだという希望が。
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