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AIのビジネス導入を考える上で読みたい記事

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本
これからAI (機械学習や深層学習) をビジネスに導入したい、自社のデータを活用したい人にお役立ちの記事をピックアップしています。
運営しているクリエイター
武田元彦 | DataStrategy Inc. CEO

【シリーズ】エンジニア採用の基本の基本 -データサイエンティスト採用、AIエンジニア採用入門-

GWに結構頑張ったので、シリーズ初日初稿なのですが3本目のnote。データサイエンティストとかAIエンジニアとか、データを扱う職種についても採用の基本についてnoteに書いておきます。 初稿は以下からです。エンジニア市場全体をまとめています。 メイン画像は使いたいだけですね、すいません。マッドサイエンティスト感が変に気に入ってしまい。。 さて、エンジニア採用の中でも自分自身が最も長く携わってきたデータサイエンス関連職種について、市場を整理した上で、基本的な採用のヒントに

橋崎 良哉

データ戦略の会社が考える「成果が出ないデータ分析/AI導入が多い理由と、 成功確率を上げるために何が必要なのか」

最初にタイトルに対する結論ですが、成功確率を上げる、つまりビジネス上の意味がある成果を得る確率を高めるために必要なものは 1) ビジネス上の成果と紐付いた適切な「目的」 2) 目的を達成するための「戦略」 3) 戦略を実行するための「チーム（＋チームが使えるリソース）」 4) チームが本来の力を発揮するための「セットアップ（立て付け・お膳立て）」 です。 この記事では、まず最も重要な目的について考えてみます。 他の2) 〜4) は、全て目的がなければ、始まりません。こ

武田元彦 | Data…