普通の会社員がDX推進人材になる3ステップ[AI・人工知能EXPO参加]
AI・人工知能EXPOに参加
5/12に東京ビックサイトで開催されたAI・人工知能EXPOに参加してきました。
大変な盛り上がりでした。企業や会社員がAI、DXにどれほどの関心を持っているかが実感できました。
また、今回は第1回デジタル人材育成支援 EXPO【春】も同時に開催されていました。これも面白かったです。DX人材の確保と育成はひっ迫した課題ですが、多くの日本企業は様々な理由で進んでいません。詳細については前回の記事でも書きましたのでそちらをご参考にしてください。
というわけで、会場を見学しながら普通の社会人がどうしたらDXを推進できるような人材になるかを私なりに考えてみました。
ステップ１：業務の理解
まずは自分が担当している業務の理解が必要不可欠だと思います。例えば製造業を例にあげますと、製品、製造工程、出荷作業など様々な業務があります。そのどこにDXが必要なのか。何が課題なのかを見極めることが重要となります。
今回のEXPOでもそのあたりは感じました。皆さん、真剣に課題の解決を求めて来訪されていました。
ステップ２：データの理解
例えば製品の不良率を下げたいという課題がある場合、それをいかに実現するか。
人がやるとばらつきが出る、ミスも起きるといった問題がある場合はAIを活用して自動化するという手段は有効です。
ここでデータへの理解が必要となります。とはいえ難易度は高いと感じる方も多いはず…
今回のEXPOでも「教師あり学習」「教師なし学習」という言葉がたくさん聞かれました。たしかに製造業の不良品検査では重要な考え方ですが、初めての人は「？」となってしまうケースも多いのではと感じました。
ちょうどその辺の課題を考えていたところに、日本ディープラーニング協会さんがブースを出展していました。
例えばG検定といった資格試験を活用し、AI全体への理解を深めていくことも重要です。
細かいプログラミングやらアルゴリズムよりも、まずはこういったものにトライして、全体的な理解を深めていくという視点が重要かと思います。
ステップ３：小さなDXを繰り返す
業務とデータに関する理解が深まったら身近な分野からDXを推進するという方法がいいと思います。製造業であればミスが起きやすい簡単な部品の仕仕分け、製造工程に課題があり、不良の発生頻度を予測し対策を立てるような場合は予測分析ツールを取り入れることも有効でしょう。
この辺は簡単な内製化ツール、ノーコードで扱えるツールがたくさん存在しています。例えば今回のデジタル人材育成支援 EXPOの展示場でも見たのですが、ソニーさんがすばらしいツールを提供しています。
もうここまでくればあなたはもう立派なDX推進人材です。小さな業務からでいいのです。小さな業務を複数自動化してみること。まずはそこから初めてみてはいかがでしょうか。
そうしているうちに大きな業務を自動化したいという気持ちも出てくるはず。そうなったときは今回のようなEXPOを活用して、様々なAI開発企業に疑問を投げかけてみるのも一つです。すべてを内製化する必要はないです。
「千里の道も一歩より」
今すぐに行動するならまずはG検定などを受けてみることも一つですよ。
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