2020年9月25日更新
『いまこそ知りたい AI ビジネス』（石角 友愛 パルアルトインサイト CEO，Discover）を読了。
AI ビジネスとは，「AI 技術を使って企業の課題を解決する方法を提案し，実装すること」。そして，AI ビジネスデザインとは，「経営者や事業担当者とデータサイエンティストの間に立ち，AI ビジネスを創造する仕事」である。（位置 No. 40）
求められているのは AI ビジネスデザインだろうか。
アメリカのソフトウェアのエンジニアの 7 割はユーザー企業に所属している。（中略）
一方，日本では，ソフトウェアエンジニアの 8 割がシステムインテグレーター（情報システムの構築・運用等を請け負う企業）や IT 企業に所属している。（位置 No. 289）
社内の中で，ソフトウェアエンジニアを養成する。
「人や商品によって基準が違うものを抽出して，社内に新しい基準値を作る」といった「データの標準化」は，とても大事な観点（位置 No. 437）
データを用いて，社内の基準値を定義する。
現在，シリコンバレーの AI ビジネス現場では，「すべての経営会議にデータサイエンティストが参加するべきである」と言われている。これは，これからの AI ビジネスの基本的な考え方になるだろう。（位置 No. 510）
データサイエンティストは，経営者にも必要とされる。
「人が得意とすることはコンピュータにとって非常に難しく，コンピュータが得意なことは人にとって難しいことが多い。仕事を奪い合う敵ではなく，人とコンピュータがそれぞれの強みを生かすチームメートになれれば，企業のパフォーマンスが最大化するだろう」（『HUMAN + MACHINE』ポール・R・ドーアティ，H・ジェームズ・ウィルソン，位置 No. 567）
人が得意なことに注力し，コンピュータが得意なことはコンピュータに任せてしまう。
AI ビジネスを考えるときは，ニーズや課題を抽出する必要があるということ。そして，そのニーズや課題解決に AI が寄与できるとなると，新しいビジネスモデルが生まれ，イノベーションが起こるということだ。（位置 No. 650）
ニーズや課題を徹底的に抽出することが，新しいビジネスモデル構築の第一歩。
AI で新しい技術が生み出された場合，ビジネスモデルや，それまでの業界ルール自体が一気に変わる可能性がある。（位置 No. 752）
AI が，ビジネスモデルや業界ルール自体を変えてしまうことはあるだろうか。
どんなデータを集めるべきか，どんなラベルづけをすべきか，というところから，データサイエンティストと話しながらデータ収集をしたほうが効率的だ。（位置 No. 884）
データサイエンティストと言われる人と，話をしてみたい。
データはあくまでデータに過ぎず，大事なのは，そこから質の高いモデルを作り，それを商品や製品に組み込み，金のなる木に変えることである（位置 No. 911）
データの中から，質の高いモデルを作り出す。
無限の切り口の中から，課題解決に効く特徴量を見つけ出し，どんなデータ活用の方法があるのかを見極めるのが，データサイエンティストの腕の見せどころだ。（位置 No. 993）
データの海から，課題解決に効く特徴量を見つけ出すのが，データサイエンティストの腕の見せどころ。
AI ビジネスを進めようと思ったら，データを採れること，そしてそのデータに基づいた仮説検証ができることが最低条件になる。（位置 No. 1095）
今，採取できているデータは何か，今後，採取しなければいけないデータは何かを考える。
事業化するには，論より証拠でプロトタイプを作ることがオススメだ。とにかく周りを巻き込むためのツール活用をおすすめしたい。（位置 No. 2345）
プロトタイプを作れるだけの技術は身につけたい。
「ワークライフバランス（仕事と生活の両立）」という言葉に代わって，近年アメリカで提唱されている新しい働き方の概念が，「ワークライフインテグレーション（仕事と生活の統合）」だ。（位置 No. 2392）
ワークライフバランスではなく，ワークライフインテグレーションの方が，私にとってはしっくりする。
