BorisWertz著
創設パートナー、バージョンワンベンチャーズ
機械学習が爆発的に増加したことは否定できません。 （ML）と人工知能 （AI）活動。 Appleの Siri かどうか またはAmazonの Alexa 、あるレベルの人工知能が日常生活で当たり前になっています。
このイノベーションの発生は、いくつかの結果です。チップは過去50年間、次第に速く、安くなっています（ムーアの法則）。コンピュータを事実上何にでも設置することは、今では費用効果が高いです。スマートフォン、ウェアラブル、タブレット、ドローン、キオスク、IoTなどで、コンピューティングは私たちの周りでノンストップで行われています。データを収集するのがこれまでになく安価になりました。
お使いの携帯電話とスマートウォッチにはセンサーがあります。製造工場の産業機器のセンサー。配送センターの倉庫の棚や自宅の冷蔵庫に。ドローンは大量のデータを安価に収集できます。これはすべて、大規模なデータセットが広く利用できることを意味します。 AIシステムは、より多くのデータが収集されるにつれて向上するため、より安価なデータ収集は、より優れた、よりスマートで、より有用なAI製品につながります。
投資家として、AI / ML企業について本当にエキサイティングなのは、強力なデータネットワーク効果の可能性です。 MLプラットフォームが取得するデータが多いほど、予測力とユーザーエクスペリエンスが向上します。つまり、企業が独自のデータセットを構築できる場合、競合するプラットフォームがエクスペリエンスを複製することは非常に困難です。
バージョン1 、私たちは常にAI / MLを活用するテクノロジーの新興企業と話し合っています。また、現在積極的に関心を持っているAI / ML投資テーマをいくつか開発しました。
コンピュータビジョンとAIの最近の進歩により、自動運転車とドローンの開発が加速しています。この春、ゼネラルモーターズ Cruise Automation Inc. を買収 —自動運転車の技術を開発するシリコンバレーの会社—自動運転車の開発をスピードアップします。しかし、この分野には自動車以外にもはるかに多くの可能性があります。たとえば、垂直AI に投資しました;彼らはコンピュータービジョンに基づくロボット工学を使用して、ドローンを空中撮影ツールに変えています。
ロボット工学のすべての進歩の中で、まだ手動で実行されている、または非常に高価な機械に依存している多くのアプリケーションがあります。現在の産業用および研究用ロボットの多くは、まだメインフレーム時代にあります。それらは高価であるため、少数の大規模な機関でしか利用できません。 OpenTronsなどの新興企業は、これらのツールを民主化しています。 OpenTronsは、Webブラウザによって制御され、バックエンドでの複雑なコーディングを必要としない、ライフサイエンスアプリケーション用の3,000ドルのロボットを提供します。言い換えれば、彼らはより多くの組織とより多くのアプリケーションでロボットを利用できるようにしています。
企業内の事実上すべての機能は、AIによって再発明することができます。カスタマーサービスや企業の知識など、特定の垂直および水平アプリケーション向けに高度に専門化されたAIツールを構築する機会があります。
今日のドローンとセンサーは、新しい領域をグラフ化し、これまで不可能だったデータをキャプチャしています。データはより細かく、より高い頻度でキャプチャされます。たとえば、カメラ付きのドローンは、作物や石油ガス資産の定期検査を実行します。センサーは、生産ラインの機械の状態を継続的に監視します。また、セキュリティアプリケーションには固定カメラが使用されます。
しかし、ハードウェアがこれまで以上に多くのデータを生成している一方で、企業はこのすべての新しいデータを理解するために、新しいストレージ、分析、および検索ツールを必要としています。データ自体はあまり役に立ちません。そのため、この大量のデータに適した分析ツールを構築できる新興企業を探しています。
ML / AIのスタートアップを成功させるのは難しいですが、非常に明るい未来が見えます。今日起こっている革新の全幅を見ることに興味があるなら、ShivonZilisはマシンインテリジェンスエコシステム全体を計画しました 2015年の終わりに。人工知能が主流になり続けるにつれて、消費者と企業はよりインテリジェントな自動化を要求し、データを魔法に変えることができる企業を探しています。
* Boris Wertz は、バンクーバーとシリコンバレーに拠点を置く初期段階のベンチャー企業であるVersion OneVenturesの創設パートナーです。 Borisの最近のCVCAブログ「TheViewfrom Here：カナダの現在および将来のVC環境で成功するためのベストプラクティス」をお読みください。
