業界最前線に迫る対談!NewsPicks×J-WAVEで島田寛基氏に訊く

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AIの定義と有用性のあるデータ

AIの定義と有用性のあるデータ

AI(人工知能)とは、刺激に対して反応するエージェントであり、知能的と見なされる行動を実行します。この知能は、データとアクション、そしてコンディションを組み合わせたアウトカムデータによって実現されています。つまり、単に大量のデータがあるだけでは意味はなく、目的を達成するために役立つ関連データが揃っていることが不可欠なのです。

AIを取り巻く現状

AIは万能ではありません。大量のデータがないと機能しません。しかし、少ないデータでも工夫すれば、AIで問題を解決できます。たとえば、ビジネスとAIの間に立つ人が必要です。AIの専門家だけでは、ビジネスにAIを活用することは難しいのです。ビジネスの結果を最初に考え、そこから必要なデータを収集することが重要です。また、AIを使わなくても問題が解決できる場合は、そちらの方法を選択するべきです。AIは万能ではありませんが、的確に使用すれば、強力な問題解決ツールになりえます。

AIヘッドハンティングサービスの活用

データ活用

自社のデータが十分でない場合でも、ネット上などの外部データを利用することで、マッチングアルゴリズムの作成が可能となります。社内のデータに固執せず、さまざまなデータ収集方法を検討することで、限られたデータ量でもAIの活用を図ることができます。

ビジネスとAIを結ぶ人材の必要性

AI活用

AIを活用した問題解決に欠かせないのは、ビジネスとAIの懸け橋となる人材です。AIの専門家だけでは、データ分析やモデル構築にとどまり、ビジネス上の成果につなげることは難しい。そこで、ビジネスの課題を深く理解し、AIの技術的な知見を有する人材が求められています。彼らは、ビジネスの目標を明確に定義し、適切なAIソリューションを選択し、その活用方法を導き出す役割を担います。この人材がビジネスとAIをつなぐことで、AIの真価が発揮され、組織の課題解決や成長に貢献できるのです。

アウトカム思考の重要性

アウトカム思考

アウトカム思考の重要性

AIを活用したビジネスにおいて、アウトカム思考が重要視されています。アウトカムとは、ビジネス上の最終的な成果のことです。AIの導入によって、多くのデータが収集・分析できるようになりましたが、それだけでは十分ではありません。データから意味のある情報を抽出し、ビジネス上の意思決定に活用するためには、アウトカム思考が不可欠です。

アウトカム思考に基づいて、最初にビジネス上の目標を明確にする必要があります。その上で、目標達成に必要なデータと行動を特定し、それらを分析するためのAIモデルを構築します。このプロセスを経て、AIを活用したビジネスの成功確率を高めることができます。

アウトカム思考は、AI活用における重要な概念の1つであり、AIの導入を検討している企業は、しっかりと理解しておく必要があります。

AI活用の注意点

AIの活用で重要なのは、ビジネスとAIの間に立つ人材の存在です。例えば、AIを活用した社員の退職予測システムでは、AIの専門家だけではビジネスに生かし切ることが難しいのです。ビジネス上の結果を重視し、AI以外の方法でも退職率が予測できる場合は、AIを使用する必要はありません。適切な人材がビジネスとAIをつなぎ、ビジネス上の成果に焦点を当てることが、AI活用の成功の鍵となります。

AIが解決できる問題

AIが解決できる問題とは、大量のデータからパターンを抽出し、予測や最適化を行うような問題です。たとえば、医療分野では、患者のデータを収集して病気のリスクを予測し、最適な治療法を決定することができます。製造業では、センサーデータや生産性データを分析して、故障を予測し、効率を最適化することができます。また、金融業界では、顧客の取引データを分析して、詐欺の検出やリスク管理を行うことができます。これらはAIが解決できる問題のほんの一部にすぎず、今後ますます多くの分野でAIの活用が進むと予想されています。

黄金のつるはし神話

黄金のつるはし

黄金のつるはし神話とは、ありとあらゆる問題を解決できる魔法の道具を求めるのではなく、目の前の問題に最適な解決策を見極めることの重要性を説くものです。

ビジネスにおいても、AIを万能のツールとして捉えるのではなく、具体的な課題の解決にどのように活用できるかを考えることが肝心です。その際、ビジネスとAIの橋渡し役となる人物が不可欠となり、ビジネスの課題を明確にし、適切なAIソリューションを選択する必要があります。

闇雲にAIに頼るのではなく、自社のデータや業界の動向を踏まえた上で、効果的にAIを活用することが、真の問題解決につながるのです。