AI研究のトップランナー・松尾豊に聞く！ビジネスパーソンがAI知識を身に付けるための効果的手段とは？

AIやビッグデータという言葉をよく聞くようになりました。自社保有のデータを活用できるように、AIを導入して何かできるのではないかと漠然と考えている企業も多いかもしれません。本動画では、そんなAI導入を任されたビジネスサイドの担当者に向けて、失敗しないAI導入のための5つのポイントを紹介します。AI導入という“手段”を“目的”化しないために、ビジネスサイドは設計の際にAIを導入する目的を明らかにしないといけません。そのためには、AIに対する幻想を抱くのをやめ、AIの特徴や強みと弱みを理解しなければならないでしょう。また、手持ちのデータが使えるものなのか（コロナのようにデータに大きな影響を与える変曲点はないか）などを理解しておく必要があります。エンジニアだけでなく、ビジネスサイドが理解しリードすべきことを、企業のAI導入支援を行うNishika株式会社のCEO山下達朗氏にお聞きしました。（肩書は2021年2月3日撮影当時のもの） 山下　達朗　Nishika株式会社　代表取締役　CEO

自分はエンジニアではないから人工知能（AI）を使えない、もしくは自社はテクノロジー企業ではないからAIとは縁がない、などと思っていませんか。 本シリーズは、非エンジニアの方がプログラミング言語を使わずにAIを実際に使うための実践講座です。今回は、DataRobotを用いて複数のアルゴリズムを同時に試し、ビジネスの現場で検証することで予測の精度を上げる過程について学びます。 監修：DataRobot DataRobot はAI活用を民主化するため2012年に設立、同社が提供する「DataRobot AI Cloud」は次世代の AIである 。AI Cloud は、あらゆるデータタイプ、あらゆるユーザー、あらゆる環境を統合し、 業界・業種を問わずすべての組織に対して重要で価値あるビジネスインサイトを提供することをビジョンとしている。 DataRobotはAI Cloudのリーダーとして、あらゆる組織の本番環境へのAI導入を加速しており、Fortune 50の3分の1を含む、業界や業種を超えたグローバルな顧客から信頼を得ている。 「DataRobot AI Cloud」は、今日の市場において最も広く展開され、実証されたAIプラットフォームの1つであり、世界中の顧客に対して1.4兆件以上の予測を提供している。 DataRobot お問合せ： https://www.datarobot.com/jp/resources/contact_us_g/ グロービス経営大学院の「ビジネス・データサイエンス」クラスに「DataRobot AI Cloud」を提供中。 グロービス経営大学院　ビジネス・データサイエンス 講座詳細： https://mba.globis.ac.jp/curriculum/detail/dsb/ 監修：森谷　和弘 データ解析設計事務所　代表、データアナリティクスラボ株式会社　取締役　CTO、データサイエンティスト協会　スキル定義委員 株式会社富士通金融システムズ（現　富士通株式会社）でデータベースエンジニアとしてのキャリアを積み、その後データ・フォアビジョン株式会社にてデータベースソリューションや金融工学系ソフトウェアの開発、データサイエンス、人事等の役員を担当。2018年よりフリーランスとして独立し、AIコンサルタント、機械学習エンジニア、データサイエンティスト、データアーキテクトとして活動。2019年、データアナリティクスラボ株式会社を共同経営者として起業し、データサイエンティストを未経験者から実践経験者へと育成する事業に従事。

自分はエンジニアではないから人工知能（AI）を使えない、もしくは自社はテクノロジー企業ではないからAIとは縁がない、などと思っていませんか。 本動画は、非エンジニアの方がプログラミング言語を使わずにAIを実際に使うための実践講座です。①「AIの仕組みを知ろう」では、そもそも人工知能（AI）とは何なのか、AIにはどのような種類があり、ビジネスに導入するとどんなことが可能なのかについて導入部分を学びます。 監修：森谷　和弘 データ解析設計事務所　代表、データアナリティクスラボ株式会社　取締役　CTO、データサイエンティスト協会　スキル定義委員 株式会社富士通金融システムズ（現　富士通株式会社）でデータベースエンジニアとしてのキャリアを積み、その後データ・フォアビジョン株式会社にてデータベースソリューションや金融工学系ソフトウェアの開発、データサイエンス、人事等の役員を担当。2018年よりフリーランスとして独立し、AIコンサルタント、機械学習エンジニア、データサイエンティスト、データアーキテクトとして活動。2019年、データアナリティクスラボ株式会社を共同経営者として起業し、データサイエンティストを未経験者から実践経験者へと育成する事業に従事。

G1サミット2019 第4部分科会T「日本がリードするAIの社会実装～日本のリアル企業が世界で勝つための方法論～」 （2019年2月9日開催／星野リゾート青森屋） 今やAIは世界各国の幅広い産業分野に取り込まれつつあり、特に米国と中国における進展は目覚ましく、官民一体となった社会実装が図られている。それは AIの社会実装を他国に先駆けて実現することが、国家や産業の行く末を決める鍵とみられているからだ。翻って日本では、政府はSociety5.0を掲げるものの、AIの利活用は先進的な一部の企業や先導的な産業分野にとどまり、社会一般への実用化には至っていない。しかし、AIの社会実装こそが日本が世界にリードし得るテーマであり、日本企業が世界で勝つための突破口となるのは間違いない。AIの社会実装を世界に先駆けて進めるために必要なことは何か。（肩書きは2019年2月9日登壇当時のもの） 上野山　勝也　株式会社PKSHA Technology　代表取締役　工学博士 田中　仁　株式会社ジンズ　代表取締役CEO／一般財団法人田中仁財団　代表理事 松尾　豊　東京大学大学院工学系研究科　特任准教授 草野　隆史　株式会社ブレインパッド　代表取締役会長

あすか会議2019 第8部全体会「リーダーに必要なAIの知識と活用法」 （2019年7月7日開催／アクトシティ浜松） データ×AIの世界的な競争は私たちの社会に破壊的な変化をもたらすだろう。ビッグデータの蓄積やAIの技術進化といった現在のフェーズから、あらゆるものがデータ化しスマート化するフェーズⅡ（実装化の時代）へ、そしてそれらがつながりあってインテリジェンスネット化するフェーズⅢ（エコシステムの構築）へとデータ・AI社会が進化することは明白だという。データとAIの進化が社会にゲーム・チェンジを引き起こす中、リーダーが持っておくべき知恵とは何か。内閣府人間中心のAI社会原則検討会議の構成員として政府のAI戦略策定にも参画する安宅和人氏に見えている景色を、日本初の私立・国立大学のクロスアポイントメントとなる東京大学公共政策大学院教授、慶應義塾大学政策メディア研究科兼総合政策学部教授の鈴木寛氏が引き出す。（肩書きは2019年7月7日登壇当時のもの） 安宅　和人　慶應義塾大学　環境情報学部　教授／ヤフー株式会社　CSO（チーフストラテジーオフィサー） 鈴木　寛　東京大学　教授／慶應義塾大学　教授