米国ではベンチャーキャピタリストなどの投資家が、担当分野の俯瞰図（ランドスケープ）を作成し、公開しているケースがある。分野の動きを追ったり企業動向を把握するには状況を一覧して把握できる俯瞰図が、とても都合がいいからだだろう。この種の整理は日本のITリーダーにとっても大いに参考になる。
例えば、Machine Intelligence（http://www.shivonzilis.com/）。いわゆるスマートマシン分野の俯瞰図だが、コア技術だけでもArtificial Intelligence（AI)、Deep Learning（深層学習）、Machine Learning（機械学習）、NLP Platform（自然言語処理）、Predictive APIs、Image/Speech Recognitionに分かれ、それぞれに複数のテクノロジー企業が存在する。
図1 Machine Inelligence分野のランドスケープ（出典：http://www.shivonzilis.com/）拡大画像表示
AIのカテゴリーには、Watsonを擁するIBMは当然、Numenta、ai-oneなどが名を連ねる。あるいはDeep Learning欄でFacebookなどと並んで掲載されているVicariousは、「We are building a unified algorithmic architecture to achieve human-level intelligence in vision, language, and motor control.」（同社Webサイトの'about'ページより）であり、技術チームには博士号を持つ人材がずらりと並ぶ。
そんなMachine Intelligenceを企業の業務や業種・産業に応用する企業も、あまたある。例えば、人材／採用分野のTalentBinは100以上のWebサイトから必要な人材を探し出すサービス、不正検知のSift ScienceはWebビジネスの不正利用を機械学習で検出するサービス、法律のJudicataは大量の判例を分析、構造化して弁護士をサポートするツール、農業のTuleは植物が空気中に放出する水分の蒸発散量（evapotranspiration）をセンサーで計測し、灌水量を適正に保つサービスだ。
コア技術、それを活用した業務の高度化、さらに業種のあり方に影響を及ぼすサービスやツールに至るまで、Machine Intelligence分野の隆盛は明らかだろう。制作者は2529の企業を調べたという。なおAIに分類されているMetaMindという企業はDeep Learningに特化し、画像認識やテキスト認識技術を開発する企業。俯瞰図の分類が必ずしも正しいとは限らない点には注意が必要だ。
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