人工知能でスーパーマーケットの陳列棚はどう変わるか

（編集部注：本稿を執筆したJoseph Byrumは、Principal Financial Groupのチーフ・データサイエンティストだ。彼は遺伝学の博士号を保有している）
人工知能は、AlexaやSiriに「電気をつけて」とお願いしたり、「後で牛乳を買う」といった用件をリマインダー設定したりするためだけのものではない。
実際、人工知能や機械学習が本領を発揮するのは、それまで少数の専門家しかできなかったようなことを、誰でもできるようにすることにある。その結果、無人自動運転の車でスーパーマーケットに行くと、そこでは高品質の食材がこれまでにない低価格で売られている、というようなことになるかももしれない。
それは、膨大な量のデータを取り込んでパターンを見つけ出し、どういう行動をとればよりいい結果が得られるのかを統計学的に考えることで実現する。
例えば、Googleの自動運転車は路上で起こり得るあらゆることを分類するのに機械学習を用いている。車が走っているレーンの前方に、搭載するセンサーがゴミ収集トラックを認識したとき、多くの場合はウィンカーで合図を出すことなくトラックを避けるためにレーンを変更する。そうしたパターンをGoogleの自動運転車は情報として蓄積する。そして、ウィンカー合図なしのレーン変更が招くかもしれない事故の可能性を最小限に抑えようと走行レーンやスピードなどを調整するよう

リンク元