ＡＩ時代の新しい働き方を考えます！
2018/12/20 09:58
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投稿者：ちこ - この投稿者のレビュー一覧を見る
本書は、ＡＩ時代における新しい働き方について書かれた書です。ＡＩには何ができるのか？そして、ＡＩによって私たちのこれまでの仕事はどうなるのか？といった誰もが心配している基本的な疑問から始まり、ＡＩによって置き換えられる可能性の高い業務や業種、そして、ＡＩに導入によって変わる業務の質等が真剣に検討されます。将来を考える上で、非常に興味深い一冊です。
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■要約
・課題抽出→AIで解決できるか仕分け(データ集めと短スパンでの仮説検証)→効率化・売上増加の2軸でマッピング
・AI導入は、課題抽出、プロジェクト化、導入、定着、効果検証をすべて満たすことが必要だが、ほぼAI以外の部分に課題があるといえる。
・教師データセットを集める時には目的を持って集めないと、デートそのものに偏りが発生し、同時にAIモデルにも偏りができてしまう。よって、バイアスを取り除くことと合わせて、データ集めは目的を持つことが重要。
・個人情報の取り扱いは、説明可能なAIで対応するか、そもそも自社で持たずないようにする(新しい業界の創出)
・日本のこれまでの良さ(BtoB、質の高い生産技術)を活かしたAIビジネス展開に活路を見出すべき。
・AIビジネスデザイナーとデータサイエンティストのどちらも教育、または採用が必要。採用は、通常の採用ではなく、AI人材が具体的に活躍できる環境をイメージさせるべき。
・「特化型」「適応者」「合成役」の3つのうち、AI時代には「合成役」が求められる。直近の例では、CBOの存在が挙げられる。
・ワークライフインテグレーション(仕事と生活の統合)こそ、AI時代における人間らしい働き方
■学び、意見
・（学び）AIビジネスデザイナーという立ち位置が定義されていて、個人的にはこの言葉に該当する働き方がもっと一般的になるべきと感じた。
・（学び）アジャイル型のプロジェクトの進め方、組織横断型プロジェクト…日本では、こういったものを当たり前に推進できないとAIプロジェクトは成功しない。
・（意見）AI×ビジネス(1〜4章)に重きが置かれており、深掘りした内容が記載されていたが、AI×人材(5,6章)は少し流した記載がされていた印象。筆者の中に思いはありそうなので、それらを深掘りしたものが見たい。
■読むことになったきっかけ
本屋で平積みになっていたこと。他者にAIビジネスをどう理解してもらえばよいかの参考にできればと思ったため。
■気になったワード
「AIビジネスのみならず、ITビジネスは労働集約型モデルではなく、知的集約業である。工数や人月に代わり、バリューベースで費用を捻出する。」
「AIで仕事が自動化すればするほど、最後に残るニーズはAIで吐き出されたデータをどう価値に変えて、どう事業に結びつけていくかを考えること」
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ハーバードMBA、グーグルシニアストラテジスト、シリコンバレー起業家と輝かしい経歴を持つ著者。シリコンバレーを拠点に活動する著者が、日本企業とAIプロジェクトを進める中で感じた気付きと日本企業への提言が綴られている。
世界最先端のシリコンバレーと日本の一般企業との間にはAIに対する認識に大きな差がある。
AIで仕事がなくなる、とりあえずデータが必要、などなど、一般人が抱く疑問に答えている。
ー以下、メモー
一般読者向けということで、シリコンバレーの最先端を掴むものではない。AIに関わる人にとっては斜め読みで十分だ。
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いまのトレンドで胡散臭い業者と真面目な会社の見分けが難しい業界に見えるが、本書はいまのAI周辺情報を論理的にまとめているまっとうな本。
耳寄りAI情報がいろいろ。
アメリカで話題の企業やカンファレンスで聞いた技術など、はじめて聞くことが多くて面白かった。
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AI（人工知能）という言葉からロボットのように擬人化されたイメージがもたれやすいが、そうではないという話からはじまる本書。
AIについてとてもわかりやすく解説されており目からウロコがでっぱなしでした。
本書でも書かれているようにAIによってなくなるしごとよりも生み出される新たな仕事の方が多いと思います。
自分には関係ない、ではなくAIに関しては誰もがある程度は学んでおいたほうが良いかと思います。
武道とAIという組合せも面白そう。
未来がワクワクと感じられる本です。面白かった－。
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シリコンバレーで起業して日本企業に対してAI導入支援する著者がAIの小ネタを織り交ぜながらこれからのビジネスと生き方を語ります。やや散漫な印象もありますが、AIを使って未来を切り開くためのヒントが多く読み取れる好著です。「環境スキャニング」という分析を自然言語技術を取り入れたアプローチで展開しているとの記載がさらっとありましたが、ここはもう少し詳しく知りたいところでした。
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AIビジネスに関して、新しめの視点で情報をキャッチアップすることができます。理論的な話はほぼありません。
あとは、どれくらいで陳腐化するかは謎・・・
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AIがどのように社会に大変化をもたらすのかということが書かれてある。
特にためになったのは、AI時代に新たに生まれる仕事についてだ。
AI時代に行き残れる3つのタイプ
1.特化型
代替のきかない特化して高度でプロフェッショナルな技術を持っている人。
2.適応者
高い技術を持っていて、市場で何が求められるかを考えながら、自分をいろいろな場所に適応させることができる人。
3.合成役
AIで仕事が自動化すればするほど、最後に残るニーズはAIで吐き出されてデータをどう価値に変えて、どう事業に結びつけていくかを考える仕事。
MBAは合成力がより身に付くので価値が高まるとのこと。（学校によって差異は大きいと思うが）
★これから何を学べばいいのか。
1.何かをゼロから作ること、何かをアウトプットすること。
2.英語力（AI時代には英語力は不要かと思っていたのだが）
英語ができるだけで世界は何百倍に広がるし、取得できる情報量が劇的に増える。
ムークでデータサイエンティストのスキルセットを学べることができるとのことだ。
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定期的にAIに関する本を読んでいる中で、この本はAIを使ったビジネスを集中して、かつ読みやすくまとめていると感じた。
実際にAIビジネスを手がけている方が書いているだけあり、実例もイメージしやすい（最初の事例が医薬品関連だったこともあるかも）。またAI時代に生き残れる人材の部分は、これまで読んでいるものとまた違う視点から書かれ、興味深く読んだ。進歩が早い世界なので、引き続きこの分野はアップデートを続けていきたい。
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よく聞く「データは石油である」という言葉を逆から見ると、「石油のままでは使い物にならない」であり、「使える状態にする（プロトタイプ、落とし所の共有）」と「それを使いこなす人の育成（導入の壁超える）」、さらに言えば「もっと使えるように業務を改善し続ける文化（定着の壁超える）」である。
「解決したい課題がはっきりしてない場合」は、課題を全部棚卸しして、効率化（生産性）と収益化のマトリクスで重み付けし、AI（集められるデータの最適化）で解決できそうなグループに分けて進める。と言った具合に、AI実装のプロセスが解説されている。著者のクライアント企業へのコンサルの流れと言って良い。
これらは「データサイエンティストの仕事」であって、既存データを分析して改善点を出す「データアナリスト」とは異なると指摘する。機械学習のためのデータ構築に沿った業務およびビジネスモデルの改善・構築もコミットするので、データサイエンティストが高いレベルが要求されるという。
データサイエンティストと同様に、エンジニアの最高峰は、フロントエンド、バックエンド、データベース、サーバーインフラ、モバイルアプリなど、事業に関わるすべての分野に精通するフルスタックのソフトウェアエンジニア、AWSなどを使いこなすインフラ・エンジニア。
こういった技能を持つ人材の年俸は3000万円を超える。Facebook,Googleは平均3600万円と言う。初任給83万円のファーウェイショックに湧いた日本の製造業とは別世界だ。インドでも初年度で1500万円を超えるという。ディープラーニングの研究所所長クラスはシリコンバレーで年俸10億円！人気プロスポーツ選手のスターの領域だ。
最終章では、AIとか機械学習も関係なかったGoogle時代からの著者のキャリアパスが書かれている。配属されたGoogleショッピングの分類器チームで機械学習機能を開発することになり、「ムーク」で勉強したという。著者の会社の社員らも仕事をしながらムークで現在も受講。自分史上最高のアウトプットをするための投資として世界最高レベルのインプットがオンラインで受ける生活を垣間見ることができた。
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最近のAIビジネスの概略。
データ収集の時点からデータサイエンティストに話を聞いておけ。
ゴールを見据えて収集データ、タグ付け考えとけ。とか。
著者はAI分析の導入コンサルタント。
経歴はすごい人なんだが、この本は初心者向けなので、著者がどれくらいのことをやってるかはわからない。たぶん出来合いの学習ソフトの雛形がいくつかあって、事例によってどれかを選んでデータを放り込んでうまく説明できる結果が出てきたらOKみたいなことだと思うが、導入企業側はバカなのも多いだろうから、その辺のコミュ力とか、相手を黙らせるピカピカの経歴とかがビジネスに活かされてるんだろうなとか思った。
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日本の温度感に合わせてくれているのを感じるし、今こんな易しく言ってもらわないといけないフェーズで大丈夫なの？と改めて思う。
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What lies ahead of AI?
http://www.paloaltoinsight.com/ ,
https://d21.co.jp/
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◯つまりAIは、火や電気、あるいはインターネットにたとえられるくらい「インフラ」として考えられているのだ。(41p)
◯これをAIビジネスの現場では「フィードバックループ」と呼び、AIの精度を高めるために必要不可欠なステップだ。(58p)
◯これから到来するAI時代に大切なことは、私が今まで多くの方々に教わってきた「自分が一番幸せに思う時間を見極める」ことなのかもしれないと感じる。(278p)
★AIと人間の協業がどのように成立するかわかる。AI時代に求められるスキルがわかる。
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石角友愛『いまこそ知りたいAIビジネス』（ディスカヴァー・トゥエンティワン）はAI （Artificial Intelligence）ビジネスについて解説した書籍である。AIビジネスに求められる人材についても言及する。著者はAIビジネスデザイナーである。
AIビジネスは、AI技術を使って課題を解決する方法を提案し、実装することである。AIは課題を解決るための技術である。日本語では人工知能となり、人格を持ったイメージで語られがちである。これを本書は弊害とする。抽象的な概念は抽象的なまま議論しないと、本質を見誤りかねないという。
この主張は納得できる。日本人の生物研究者は研究対象の動物に固有名詞を付けたように、ロボットをパートナー的に扱うことが日本の美点と主張されることがあった。しかし、技術によって問題を解決する立場には弊害になる。道具は人間の生活を便利にするために生まれたが、人間の延長線上に考える必要はない。早く移動するために二足歩行のロボットを作る必要はない。車輪を持った自動車の形になる。
本書はAIビジネスが大企業に限定の話ではなく、むしろ中小企業こそAI導入で大きなビジネスインパクトを出せる可能性があると主張する。これは同感である。人手不足の中小企業こそAIで補う必要性は高いだろう。
本書は失敗事例を紹介する。AIを利用したリコメンデーション機能を実装しようとした。ところが、顧客データが完備されていないため、顧客への適切なリコメンドができなかった。不適切なINPUTからは不適切なOUTPUTが生じる一例である。AIが回答を出す世界を恐ろしいと感じる人もいるが、AIそのものよりも偏向したデータをINPUTにすることが現実的な問題である。情報公開と透明性が第一である。
