AIのチカラで発見した知恵や洞察を、またさらにAIで拡大や深化させる「再帰的自己改善」がある。
これはスモールデータの統計学でも元来なされてきたことであり、先行研究を引用することである。
その足が早くなったと言えるが、必ずしも大規模計算資源の殴り合い（お金の殴り合い）という、AIやビッグデータだけに有利な話ではない。
現実解。
計算資源投資というギガトレンドで「取りこぼされる分野」が必ず生じるので、そこから楽勝できる土俵をつくろう。
この時テクノロジーを用いることはあっても、必ずしも最先端ばかりとは限らないから注意しておこう。
最先端ではないが基礎の必要な分野が、ギガトレンドでいきなり重要視される「時間のかかった再帰」が頻発する。
ボックスコックスネット、遠藤武。