財務領域のAIを信頼する日本の管理職は94%で世界首位、活用度は世界最下位--日本オラクル
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自動化させる部分は、どのように実行するのか、プロセスを理解していないと痛い目に遭います。
予算編成や予測も学習したデータからの範囲の推論です。
注意すべきは、検証の無いデータ盲信は、サイエンスではありません。
映画『ハドソン川の奇跡』は、データやシミュレーションの誤りを無視した、データ盲信への警告を描いています。
いつの時代も「物事の本質は何かを問う姿勢が大切である」事を考えさせられました。
注目のコメント
AIと定型業務の自動化を同じ土俵で議論すると、質問の結果が何を意味しているのかミスリードしてしまうと感じました。
請求書作成などの定型業務は、人が作成するよりも、自動化した方がミスが減るので信頼できます。
予算編成は定型業務ではなく、戦略を定性的に理解しつつ、環境変化などを捉えながら総合的に判断を行うべきもので、現行のAIが担えるものではありません。反対に、不正利用の過去データが豊富にあるのであれば、機械学習によって不正検知を高い精度で行うことも可能かもしれません。
セミナーのアイスブレイク的な調査結果としては良いと思いますが、本質に迫ったものではないと感じました。よくわからないのに信頼してるという回答に、日本の管理職は大丈夫なのかと心配になる笑
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(本文より)
「日本ではロボットやAIに対し前向きに捉えているにもかかわらず、取り組みそのものは進んでいない」と指摘。その背景を分析したところ、人材獲得に苦労していることやどこから始めていいのか分からない、投資対効果がはっきりしていないため手を付けられないといった理由があることも分かったという。評価と実際の活用のギャップに、AIに限らず日本の近未来技術社会実装における課題が集約されていると感じるのは私一人ではないと思う。ビジネスの分野から言えば、まさにそこに機会があります。