Masassiah Blog

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いまこそ知りたい AI ビジネス 石角 友愛

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。

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