AI・データサイエンス周りの気になったニュースに、適当にコメントする(23/9/11)
月曜日は、週末の間の記事もあるので、盛りだくさんです。
ちょっと長くなってしまっていますが、ご容赦ください。
AI・データの中でも組織論的な記事から。
CIOやCTOと違って、まだまだ日本では馴染みが薄いですが、データやAIに関するCxOについての記事。
実は、私もある企業で似たような立場についていたことがあるのですが、その時に成果を出し切れなかったという反省があります。それが他社でもそうだったと実際に表した数値が、次のようにありました。
企業は最終的に、望んだものを得ることができなかった。データとアナリティクスへの投資から、何らかの測定可能な価値を得たと回答した企業は91.9％を占めるものの、データドリブンな組織を築いたと答えた企業は23.9％という悲惨な結果であり、データ文化を構築したと答えた企業は20.6％とさらに少ない。
ここは、すごく納得がいきます。まず、データ・AIというと分かり易い成果として、KPIつくったり効率化・自動化したり。そこまでは、比較的できるのですが、その後にそれを組織に落とし込んでいくことが、本当に難しく感じました。
記事にある５つの具体的な提案。
データへの当事者意識を全員に持たせる
ビジネス部門のリーダーをデータ施策の支持者にする
データとAIへの投資をすべて検証し、資金が有効に使われているか確認する
エコシステム思考に転換する
慎重に進める
どれもとても納得がいく一方で、それをやるためには、一緒に動ける人だったり、その企業の主となる部門（多くは営業部門でしょうか）の協力だったり、順番に考えていかないといけないですね。
フリーランスになった自分が、改めて企業の中に戻るかは悩み中ですが、その時には前より上手く進められるようになりたいです。
「PoC貧乏」やPoC疲れは、この数年のトレンドですね。
この記事、PoCで終わらせないということには大賛成です。
ただ、リスクを回避する策については、ちょっと疑問符。
「課題なきAIには取り組まない」
これって、課題が見えていればいいんですが、今のビジネス環境で課題が見えてから取り組んだら、最早遅い気がするんですよね。
それよりは、とりあえず生成AIでつくってみる。で、それをサッサとリリースしてみる。これこそがPoCで終わらせない一番かと考えています。
それにフィードバックもらえれば、それをもとにブラッシュアップしていけばいいし、フィードバックさえなければ、サッサと次に行く。
その過程で、「あの課題に使えるかも」がでてくる。これくらいのスピード感が必要ではないかと個人的には思っています。
IoT＋生成AIというのは、個人的に新しい視点でした。
私が、あまりIoTを詳しくないからかと思いますが、こういうところで新たな価値が生まれるのだなと。
日本は建設や工場、医療などの現場に「きれいな」（精度が高く、構造化されたデータセットで、複数のデータセットそれぞれにキーとなるデータが揃っている）データがあります。そうしたIoTデータと生成AIが結びつくことで、日本企業は存在感を示せると見ています。
こういう観点はぜひ、国際的に押し出していってほしいですね。
日本のIoTのデータの保存方法が、世界水準のルールとして認められるようになっていけば、世界のインフラもよくなるし、日本の企業がそこで活躍もしやすくなる。
ぜひとも、そういう取り組みを官民総出で進めてほしいものです。
おまけ
ぜひ、すぐにKindle 等での検索・絞り込みにも対応して、「生成AIのコンテンツではない」と出させてほしい。
Kindle Unlimitedの本を、本屋さんや図書館の本棚をめぐるように、条件をできるだけ絞らないで見ていくのが好きなのですが、最近生成AIでできた、”おねえさん”な本ばっかりでてきて、ちょっと辟易してました。。。
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