以前取り上げた 工事進行基準廃止！ 2021年4月から強制適用の影響いかがでしょうか？分割検収が一つの手ですね。要件定義と設計開発が同時に進むようなアジャイルでは分割検収できないのでウォータフォールに逆戻りしている案件もあるのではないでしょうか。その検収ですが異質なのがAI領域ですね。納品時点では認識率が目標値に達していないことがあります。使い続ければユースケースに最適化されていくことは分かるのですが数値保証はされません。“資産計上していいのか？” 経理部さんを悩ませます。
AI技術を搭載した業務システムが導入され、自社業務・自社データで受入試験開始します。1日目で気付くと思います。“カタログスペックまず出ません”。コンピュータって賢くないです。AIだろうと電卓だろうと同じ、しょせん足し算と条件分岐の組み合わせです。コンピュータにはコンピュータに向いた仕事を定義して、単純ロジックに整理してあげないとエラーが多くて使い物になりません。それがユースケースです。ユースケースを整理できるAIはまだありません。一番面倒なところは人間仕事です。
いったん適切なユースケースが与えられれば、AIシステムは処理データ量・使用時間とともに精度が向上していきます。かな漢字変換（ATOKとか）もそうですが、使うほどにユースケースに最適化されていきます。かな漢字変換も入力効率が上がっていきます。大規模なAIシステムだと経済効果が大きなものになります。当初想定した投資対効果を上回り、めでたしとなるのですが、システムの資産価値はどうでしょうか？ソフトウェアなら5年の減価償却が基本ですね。減価償却ということは費用処理できる訳ですが、使うほどに生産性の向上するソフトで利益圧縮ができるなんて経営側から見れば打ち出の小づちです。本来なら、販管費から一部、資産に振替えていかなければならない気がします。類似するのは製造原価計算の副産物の原価控除でしょうか。
大手鉄鋼メーカーの経理部の方にお聞きしたことがあるのですが、現在の製造原価計算法は鉄鋼製造に由来しているところが少なくないそうです。AIソフトの普及、進展とともに減価償却の逆で資産が年々増える会計処理が制度化されるかもしれません。その際は単純な計上基準であってほしいですね。
ところAIソフトですが、最初からカタログスペックに近い値が出るのは不吉なサインです。自社業務のユースケースを学習させる余地がないからです。他社業務のユースケースで学習飽和したニューラルネットを再学習させるのは難しく、学習量の少ない未熟なニューラルネットを強化する方が容易です。
永島志津夫
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