Ryuta Nakamura

外資コンサル --> AIベンチャー --> 外資コンサル出戻り組。 ビジ…

Ryuta Nakamura

外資コンサル --> AIベンチャー --> 外資コンサル出戻り組。 ビジネスでのAI活用企画、要件定義が異様に得意である。いつか基礎研究に関わってみたい。

いまさら聞けない！ざっくり理解するAIの活かし方

1. はじめにAI・データ活用に関する話題を聞かない日はないといっても過言ではないほどAIに対する関心や課題感は依然として高い。しかしビジネス活用は十分に出来ていない。正確にいうと上手く活用できているケースは増えてきているが、そうではないケースも依然多い。 ビジネスでのAI活用の価値の出し方はビジネス人材が設計する責任を有するはずだ。しかし、実際にはエンジニアやベンダーに“丸投げ”というケースが依然多い。特に日本は歴史的にITもベンダーや子会社に丸投げしてきた文化が醸成され

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    • 事例公開！ＡI×ビジネス“両利き”人材のアウトプット

      ＡI×ビジネス“両利き”人材はどのくらいできればよいのか？ 本記事でビジネスへのAI適用を企画する人材がどのくらい深くAIを理解していれば良いのかを具体的なケースを用いて例示することを試みます。 この人材はビジネス×AIを橋渡しする謂わば“両利き人材”です。過去の記事でもこのAI企画を担う人材をAI Value Architectsという名称で必要性と役割について記述してきました。 ビジネスへのAI活用の先端現場ではこのAI×ビジネス“両利き”人材の必要性については認識さ

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      • AI社会実装マップ-β

        AI社会実装の俯瞰的な設計図を作るAI社会実装の目的とその実現マイルストーンの全体像を俯瞰した地図作成を試みる、というのがこの記事の主旨です。 AIが社会システムをより良いものに変革するポテンシャルに多くの人が期待しています。一方で、AIが社会実装されたあるべき姿を具体的に想像してみると様々なシナリオが存在し得ることに気が付きます。 極端な例ではAIが人間を支配・監視する“ディストピアシナリオ”も可能性としてはあり得ます（なお、個人的には人類はそんな選択をしないだろうし、

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        • AI社会実装と雑談力

          今日は雑談です。雑談から始まり、AIの社会実装を担うにはロジカルシンキングだけでは十分ではなく、統合力が必要であることを述べます。そして、その統合力を習得するには”脳筋”の鍛錬が欠かせない事を述べます。最後にその”脳筋鍛錬者”を見定めるためのTipsを述べます。 1.雑談からの還元主義先日、所属する組織の採用イベントに登壇しました。コロナ下なのでウェビナー形式での開催になりましたが、登壇者はトラブル対応のしやすさなどを考慮してオフィスに集合しました。 接続テストの間に暇に

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          大企業に効くAIデザインパターン 〜AI Value Architectの仕事その4

          ※当記事は個人的な見解であり所属組織とは無関係です サマリー 1.大企業の価値創造に注力する理由本記事では大企業が新価値を創出するAI実装の設計について深掘りします。大企業にフォーカスしている理由は次の4点です。 背景には”なるべく多くの人が自由な人生を送れるようにしたい”という個人的なコンセプトがあります。では大企業の価値創造がそのコンセプトにどうつながるのかというと、第一にAI導入によって社会全体の生産性が”構造的に”上がれば理屈上は人生の自由度が上がるはずだという

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          AI価値設計の思考プロセス 〜AI Value Architectの仕事その3

          前々回の「動いて使えるAIを作る方法 」では、AIプロジェクトでは「AIに何をさせるのか？」という価値設計が重要である事、及び、それが「やって価値があることは何か？」と「AIがそれを上手くやれるのか？」の二つの要素に分解される事に言及しました。 また、前回の「やって価値のあるAIタスクを見つける」の中で「やって価値があることは何か？」を検討する際に役立つ4つのポイントを示しました。 ポイント1:「やって価値のある事」は頑張って創造する ポイント2: 価値とは業務効率化だけ

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          実数で見るSNSインフルエンサーの威力：〜10倍の拡散力

          インフルエンサーの威力の定量化ケーススタディ私は先週から今週に掛けてnoteで二つの記事を公開しました。 そのうち最初の記事（以降、記事1）を産業のインフルエンサーの方の目に留まりTwitterで参照いただいた結果、急激にビュー数が伸びました。 一方で2本目の記事（以降、記事2）は全然、というか実力通りのビュー数です（読んでいただいた皆様ありがとうございます）。分量は結構違いますが、内容的には2本目の記事が大きく劣ることはない（はず）です。 記事1：動いて使えるAIを作

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          やって価値のあるAIタスクを見つける 〜AI Value Architectの仕事その2

          AIが「やって価値のあること」の検討方法前回の「動いて使えるAIを作る方法」というコラムでAIプロジェクトでの「価値設計」の重要性とその価値設計を担うAI Value Architectという役割について紹介しました。 （頑張って書いたのでもし興味お持ちいただけたら読んでいただけると喜びます。長いですが。） そしてその中で「価値設計」は「やって価値のある事は何か？」と「AIがそれをうまくやれるのか？」に分解できると書きました。 このコラムでは「やって価値のある事は何か？」

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          動いて使えるAIを作る方法 〜AI Value Architectの仕事

          序章：動いて使えるAIを作る「どうすればAIを上手く活用できるのか？」実務家の皆様が日々悩まれている問いではないでしょうか。新たにDX担当や新規事業担当に任命されてAI活用を丸投げされ途方に暮れている方もいると思います。 私は新卒から14年間外資コンサルティングファームに在籍していましたが、様々なクライアントでその様な場面を目の当たりにしてきました。 デジタル/AIの重要性には誰からも異論が出ず「AIをレバレッジする」「AI中心のアーキテクチャの実現」「AIと人間の協働」

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          動いて使えるAIを作る方法 〜AI Value Architectの仕事

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