「AI人材がいません」「とりあえず事例ください」 困った依頼主は“本気度”が足りない AIベンチャーの本音
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日本の多くの事業会社がIT人材に投資できず、ベンダーやSIerに丸投げするという、数十年続くIT業界の構造的な課題。(AIに限った話ではない)
長年変わらず課題視されているのに改善しないのは、もはや事実上、解決できない課題。
残酷だけど現実的なシナリオは、優秀なエンジニアが、一部の理解ある事業会社にのみ集まる…それくらい根深い課題。
逆に言えば、魅力的な仕事と環境をエンジニアに提供さえすれば、他社と差別化ができる恵まれた国かも。
本気のAI開発は本気の事業会社でのみ進み、その他の事業会社は、ITリテラシーが多少低くても利用可能なAIサービスを活用する二極化が進みそう。データ資源整備の重要性、ビジネスの理解と技術の理解の紐付けの必要性、いずれもお二人のおっしゃる通りだと思います。
たとえば博士卒が果たすべき役割はこういうところにありますが、産学双方でそういう認識がまだまだ薄いように感じます。"「データをどうためるかを考えろ」と言います。"
現状、データの蓄積では以下が大事だと思ってます。
・やりたいこと、目的に必要なデータがある
・必要なデータが散在せずに所在が共有されている
・データの定義が人の判断に依存しない状態になっている
"金もうけをできるデータサイエンティストか、データを読める金もうけが得意な人。両方を横断する能力が必要なんですよ。"
良く聞くのは、技術には明るいけど、ビジネス的に何が求められているか？という視点は強くないデータサイエンティストなどに全て丸投げしてしまうケースがあり、なかなかバリューが出せないことです。
一方で、ビジネスも分かって、技術も分かるスーパーデータサイエンティストのような方は市場になかなかいないわけなので、「ビジネス得意＆データサイエンス少し分かる人」と「データサイエンス得意＆ビジネス少し分かる人」をセットで同じ目標にコミットしてもらい、動いていくのが現実的ではないかと思ってます。
