山田 裕嗣

未だに非効率なまま運用されているものには、システム導入だけでは解決しない「めんどくささ」が必ずある。 その「めんどくささ」って言い換えると「多くの人の行動を変えること」であることがとても多い。技術とか仕組みの変革は、少数のスペシャリストがいれば進められるけど、人の行動はよっぽどの外圧とか危機感がなければ変わらない。

AIという新しい問題解決の道具を手に入れたこと、もう少し正確に言うと「これから手に入ることが見えている」ことによって、 目の前にある課題に対する取り組み方が大きく変わっていく必要がある。 これまでのパラダイムの問題解決に慣れている人は、かなり意図的に「今までの成功パターン」をunlearningしなきゃいけなくなるけど、ここは相当難しい。 ******* 20世紀の初めごろに、テーラーによる仕事の標準化を中心とした方法論の転換があり、それがフォードの大量生産やコンピューターによる業務システム化、さらには、トヨタ生産システムなどに発展していきました。 これと同じように、AIという道具からスタートするのではなく、変化にいかにシステマティックに適応するかを革新する、問題解決の新しい方法論がまずあって、それを具現化するのがAIと考えるべきです。 *******

「AIのメカニズムを感じる2分でディープラーニング」 という2分×12回の解説映像が載ってる（というのをtakramのpodcastで知った） 詳細はものすごく端折ってるんだろうけど「概念」としての大枠を知るには丁度よいくらい。

目の前の競争優位とかではなく、本当に長い目で見た意思決定をしてる。 個人的に、マクロの転換に対する意思決定は「やらなかった場合のリスク」を重く見てるきはする。