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2019.12.23

今年の自分１２月（壊れているかも・・・）

カテゴリ：カテゴリ未分類

昨日もブログを休んだが、完全に身体が壊れている状態である。
起き上がるのも辛い状態で、食欲も無く腹水関係の症状が
出て来ている事は間違いないだろう。
今日も辛いが動こうと思う気持ちはあるが、身体が付いてこない。
年内までこの状態であれば、年明けは疑問に思う。
それでも何かを考える事をするので、今日は辛いが書いてみた。

今騒がれているAIであるが、大手IT企業のデータを持つ
企業が強いであろう。
日本では世界4大IT企業ほどデータを集約するだけの企業は無い。

それをどの様に集約して統一するかによって、
AIが生きる事になると思う。

ただ中小企業では、その面が難しいであろう。
中小は継ぎ足しアプリが多いので、データの統一性が無い。
そうなるとAI化は大変であり、まずはデータの統一性を
行う事が先決である。

そこでデータの統一性のシステムを構築して行く事が
必要であるが、統一性を取るには判断基準を自動的に
行う事が必要になる。
人的に統一を行ったのでは時間的にシステムの無駄が出る。

私が簡単にAIと言うが、私もAIが30年前に一時的に

AI的システムを作った事がある。

それで、この歳で生意気な事を言っているが、
私の頃から考えるとシステムの変化が大きいが、
基本的にAIはデータによる判断基準システムであり、
そのデータを如何に統一して使うかがAIを生かせると思う。

成されているので問題は少ないが、中小企業になると
継ぎ足しアプリが多いので、データの統一性が取れていない。
統一性を取る為にはAI統一コードテーブルを作成して
データを自動変換させる方法も考えられる。

AI化したいデータが幾つかのアプリで使われているかと
どの様な形態に成っているかを判断させて自動的に
AI用データを作成し、尚且つコードテーブルに
次の段階に使うか、関連するコードを自動的に加えて行き
それを生かすのである。

データ形態が違ってもAIに関連するデータとして扱う為に
何処にどの様な形態のデータでも使える様に自動的に
判断するテーブルを作成してシステム負荷を下げる事を
考えなければAIシステム内でデータ変換を行っては
システム的に遅くなる。

アプリが違ってデータ形態が違っても統一性を取らなければ
AIは生きないので、初期段階はAIコードテーブルで
データの形式を統一して、後はアプリを使用しても自動的に
AI統一データに変換するだけである。

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