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今回は、総括として、【AIをよく知り「使いこなす人材」になるには?】をテーマにしました。
ポイントは3つあり、それぞれについて述べさせていただいています。
(1)AI事例を体系的にインプットする
(2)AIを作るか使うかの選択眼を持つ
(3)AI利活用の世界に飛び込む
(1)では、情報インプットを体系化することをいつかの観点で紹介しております。AIの分類を把握した上でのインプットの重要性や、国内/海外の両方での情報取得、実証実験事例と本格活用事例の棲み分けなどについて、インプットの質を上げるための観点を取り入れていただければと思っています。
(2)では、「AIは作るから使うへ」といった流れにある今、AIを「使いこなす人材」として必要な目利き力についてご紹介しています。必要なAIを全て自前で作らなければいけないと言う思い込みをまず捨てること。また、すぐに使えるAIサービスがないかを探し当てられる力を持つことなどをご紹介します。
締め括りとしての(3)では、AIを「使いこなす人材」になるためには、できるだけ早くAIプロジェクトの現場に飛び込むことをお勧めしています。まずはビジターとして見学をするところからでも良いので、現場を見ることが最短の道であることをご紹介しています。また、AIを「使いこなしている人材」との繋がることができるコミュニティの参加も積極的に行っていただきたいことも添えています。
これまで、四回に渡り連載をお届けして参りましたが、読者の皆様ならびに、特に日本の若い世代たちのより多くが、AIを「使いこなす人材」なり、AIとの共存社会をうまくコントロールすることで、社会全体の豊さが少しでも増えることを願っています。
とても大事な視点なので、ここだけを切り出して議論します。「使える」と「作れる」と混同してしまっている人が世の中にはいます。今となっては考えられないことですが、15年ほど前に世界的にcomputer scienceの人気が落ちたことがありました。理由は「パソコンなら持ってる。携帯も持ってる。これがITでしょ?大学でそれ以上学んでなんになる。」というものでした。
これは、「今あるものを使っているだけ」です。そこから生まれるイノベーションは少ない。真のイノベーションを起こすためには「使える」ではなく、「作れる」ことが重要なのです。
いまあるものだけを使っていたら、スマートフォンも深層学習も生まれなかったのは明白ですよね。
日本の事例も身近で、簡潔にまとまっている。
「中国でのリアルな生活スタイルを知ること」に共感。 中国は、導入のスピードが速く 「走りながら考える」方式。 学ぶことが多い。
特に興味深く感じたのは(1)「AI事例を体系的にインプットする」の部分で、本を読んで知識を深めるのもいいですが「一次情報を自分で取りにいける」スキルが身につくと、一気に引き出しが増えそうです。そのための方法についても、わかりやすくレクチャーいただいています。
私自身は非エンジニアですが、全4回の編集を通じて「自分で手を動かしてみたい!」という思いが強くなりました。
特に良いアウトプットは良いインプットからというのが、その通りだと思いました。
「ガーベッジイン・ガーベッジアウト」(ゴミのようなインプットからはゴミのようなアウトプットしか生まれない)という諺があるのですが、良い活用事例のインプットがないと、良いアウトプットは発想はできないと、実感しています。
実際.私も色々閃くときは、仕事に忙殺されている時ではなく、仕事に余裕があり、様々な書籍や動画でインプットをしている時です。
イノベーションとは、既存のもの同士の「新結合」を本来は指していますし、発明を意味するインベンションはラテン語まで遡ると「二つの間をやってくる」(=インベニーレ)から来ていることからも、沢山のインプットをしておくことでイノベーションやインベンションが起きやすくなります。
なお、上記の話も含め、新しい発想を起き易く出来る3つの場所やイノベーションの起こし方、実践例を最近動画で解説したので、気になる方はチェックしてみて下さいm(_ _)m
【解説】イノベーションの仕組みとコツ(実践例付き) https://youtu.be/PXe70T2qTg8
........
一般的には以下の点を考慮しながらどちらが適しているかを決めていきます。
①サービスの立ち上げスピード
②使用データの特徴(画像・テキストといった転移学習が有効に働きやすいデータか?特殊なデータフォーマットではないか?等)
③データ・知見の蓄積の要否(API/SaaSではなかなか自社に蓄積されない)
④コスト(開発・運用の人件費含む)
実際には、カスタムかAPI/SaaS活用かを選んだ後に、前者であればどのような手法が適しているか?、後者であればどのサービス(AWSなのかGCPなのか…)が適しているのか?を更に考えていくことになりますが、上記を正しく選択できるだけでも正しいAI活用の第一歩だと言えます。
もちろん、目的や課題に対して、AIによるアプローチでの有効性がきちんとビジネス的に定義できていることが大前提ですので、まずは前回の記事に挙げられていた「AI企画の立て方」を先に理解していることが重要です。
全く同感です。
そのためにも、「使いこなす側」の能力の底上げが必要です。
新しい情報に積極的に触れ、挑戦し、経験を重ねる。
最も革新が必要なのは、自分自身。
大きく刺激を受ける記事です。
少なくともどんな社会が待っていて、AIと一口に言ってもどんなことが出来る様になっているのか追いかけて学ぶ姿勢を持ち続けることが大事なのかなと。
それにしても中国はやはりそこまで進んでいるんですね。。一次情報を得るためにも行かないと。。