ヤフーCSO安宅和人×鈴木寛が語る！リーダーに必要な「AI」「データ」の知識と活用法

since20191227

コンサルタント

★広い意味でのサイエンス＆情報科学の基礎素養が必要
★安宅氏「AIは“コンセプト”。人間が行っている知的活動の自動化するとAIと呼ぶ」
★鈴木氏　福沢諭吉　学問のすゝめ　人間「身体、知恵、欲、良心　意志」
★数学、インターネット、バイオテクノロジー、環境問題の本質のを理解できていなければ、何がボトルネックになっているのか発見できない。
日本に閉じず、世界に開いていこうと思いました。

5stars

販売・サービス・事務

大学レベルの数学ができなくては話にならないという部分は絶望的な気分になりましたが・・・人間に対する洞察力やそれを言語化する力がなければ、AIを利用した自動化も意味のあるものにはなりえないということを学びました。
また、エンジニアが言っていることをある程度理解でき、コンピューターができることできないことを理解していなければ、正しい方向性にジャッジできないということも学びました。

sdaisuke

メーカー技術・研究・開発

AI,データ活用について、数学が大事、学んでみる

ei-san

販売・サービス・事務

話の内容としては初心者には難しい内容でしたが、聞いていて、おそらく20年後にはすべてのデータがAIにより揃えてもらえ、人間は判断業務に専念できるのではと思えました。

seki_et

営業

話し方が気に入らない

kiso_2115

コンサルタント

ツールの習得に加えて、あるべき未来の構想力、数学、概念理解の重要性を再確認し、日常的な学習に加えたいと思います。

100707ty

メーカー技術・研究・開発

これからのビジネスで成功するには大学一年レベルの数学を、理解し直しておくことが大事ということがわかった。

j-ohtani

販売・サービス・事務

サイエンスと情報科学の基礎素養を抑える.
AIと人間の仕分けはNG：もはや対立概念ではない.

mike_1006

マーケティング

圧倒的に数学が大事であることって、既に言い尽くされてきているはずだが、その非常にシンプルなことが非常に深く刺さったのが不思議な感覚であった。ここで語られているリーダー像と今の自分との距離はとてつもなく遠いのは認めざるを得ないが、自分に残されたこれからの時間を、何に投じるべきであるかを整理する機会になった。

a-ta

マーケティング

10～15年先の技術進歩は予測できないということを念頭に置きたい。

hina1234

営業

概念の理解は非常に重要であると感じた。

hideaki_fujito

経営・経営企画

データやAIをどうように使い、どのように理解し　どのように業務や日常に組み込むかが考えるポイントと感じました。

haaaru

営業

数学の基礎知識が重要。

take24

営業

おそろしく密度の濃い内容だった。
学びたいこともいっぱいあるしこれからの未来が楽しみ。

あと、、、文理分断は本当に無くしてくれ!!

kn_watanabe

IT・WEB・エンジニア

安宅氏の講演は非常に有益で、学びが多かった。
特筆すべきは、すべての今の活動のかなりの領域でAIが用いられていること、そしてまAIは初歩の初歩に過ぎず、これからいかようにも発展しうるということがあげられる。
あとは、ブラックボックスの責任のところのくだりも面白かった。
会社でAI活用の抵抗勢力があった時にうまく使えるなと思った。

hideki_1968

メーカー技術・研究・開発

AIの現状と未来について興味深く学べた。PCのサイズに代表されるような技術の加速度的進歩を見据えて新規価値を考えることが必要となることが語られていた。リーダーに必要なスキルとしてツールより数学が大事という点は正直困ったが、前提となる目的、イシューについては見定めていきたい。

gk_0123

メーカー技術・研究・開発

既に業務には使っておりますが、デジタル、AIで何をしたいかが大切であり、何ができるかを知るために試すことも重要と感じます。

tct131

コンサルタント

いま自分が一生懸命取り組んでいるAIプロジェクトの課題が、実は数年後には全く課題ではないかもしれない。本当に大事なイシューを見極めて、自分のリソースを投下しようと思いました。

alfista01

マーケティング

大切な視点「何ができるとステキなのか、数学的に表現すること（数理的にモデル化できるかどうか考えられること）。」非常に合点がいった。
DX化を進めるにあたり忘れずに進めていきたい。

ベースラインの教養を補強しながら新しい時代の流れにアンテナを高くしていきたい。

gogotake

建設・土木　関連職

アリババが優位になることなんか絶対ないよ。
中国は経済崩壊する国なんだからこの人何言ってんだろ。
それを鵜吞みにする人も信じられない。

tk1982

金融・不動産　関連職

数学、サイエンス、テクノロジー、科学といった自分の苦手と勝手に思っている分野の学びも最低限身に付けないと、AIの活用も出来ないと感じ早速実践しようと思う。

t_tamra

メーカー技術・研究・開発

安宅さんの言うことになんでこんなに説得力があるのか不思議。

kyohei_kaneko

マーケティング

非常に学びが多かった。なぞって、真似たいと思う。

hideki4721

経営・経営企画

あっという間に聞き入ってしまった。
ホリエモンと安宅さんが言っていることが似ている。

tsukaz

メーカー技術・研究・開発

身近なところでもAI技術を利用しているということを理解しました。
いずれ企業の業務にもAIはどんどん侵食してくるんだと思いますので、AIに支配されすぎないよう、AIとは何か・人との差分は何か、というようなところを、本講義で得た知識をさらに深堀氏、もっと理解していきたいと思います。

i_-_-_michi

経営・経営企画

この談話の内容を、理解して欲しい人に見てもらおうと思った場合、言葉の端々の阻害要因（馬鹿にされていると感じてしまう）で対象に刺さらないと思ってしまった。ついて行けない人は淘汰されるだけですよと聞こえてしまう。そうならないようにコミュニケーションをとって理解を進めることが、データドリブン社会の実現に寄与する一歩一歩になるのではないかと感じた。

atsu_76

メーカー技術・研究・開発

リーダーに必要なAI時代の知識。再度学び直したい。

mmranger

人事・労務・法務

将来の構想を考える上で、技術的に今、不可能な事はほとんど可能になるという想定でいるべき、という意識は忘れないようにすべきと思いました。また、事象や課題を数理学的に取り扱うのは専門家に任せるとしても、数理学的に取り扱えそうかどうかの判断ができるために基礎的知識、経験は習得すべきであると思いました。

takashi801

その他

私の現場でAIの話しが進んでいて一部の担当者しかわからず、全員が同じ方向に向かうまでは難しい。工場が古い為。新設工場に携わる機会がある場合を想定し考え方を理解しておく。

hiro_qe

メーカー技術・研究・開発

リサーチデータ：主に調査やアンケートなどの手法で収集されるデータ
実験データ：実験や試験などの結果として得られるデータ
ログデータ：システムやアプリケーションの使用履歴やイベントの記録などを含むデータ

これらのデータを実際の問題解決や意思決定に活かすために、以下のようなことを重視し、
新たな価値を生み出していきたい。

・データの品質と信頼性を確保する。
・データの可視化や要約統計などの手法を使ってデータを分析し、パターンやトレンドを見つける。
・データの相関関係や因果関係を探る。

takkun_25

営業

AIリテラシーをある程度高めないといけないな、と実感いたしました。

ma2022

営業

数学やサイエンスを学び直すことから始めたい。

kin-k

営業

ムーアの法則、ベルの法則、変化の速さに着いていくため学び続けなければいけないと再認識しました。

yokote_koji

経営・経営企画

リーダーに、数学的知識が必要、文系・理系の垣根はなし。ＡＩだからの意識をなくし、使いだおすは参考になった。

fmchan

経理・財務

大学一年生の数学、中国語、英語、歴史

kaochan

営業

数学の知識をつけることが必要であって、AIを業務に使用するのは当たり前になっていくため、基礎部分を抑える必要性をつうかんした。。

katsu42

コンサルタント

身体がある、知恵がある、欲がある、良心がある、意思がある。AIなどない時代にこれを考えていた福沢諭吉は凄い人だと改めて感じました。
AIに何をやらせるかを考える際に間違いなく重要な要素だと思います。
記憶の限りさかのぼてみると世の中はほんとに大きく変わったなと思いました。やらない企業は潰れるだけ、ドキッとした言葉でした。

terada_osamu

メーカー技術・研究・開発

とりあえずAIを使っていきたい。それで何が出来るかを見てみます。

tak_197

経営・経営企画

学ばなければならない課題が明確になりました。

kuta_41

IT・WEB・エンジニア

業務で生かせそうである。

kannsaninn

専門職

なくなる大企業が出てくるという言葉があり、企業は変われるかどうかの瀬戸際であると思う。自社のことをしっかり考えてみたい。

sishin

営業

新しい価値創造の業務をする際に生かしたいと思います。

tada05

その他

今を見るための日々の勉強

kou_55

メーカー技術・研究・開発

10年20年先のことは既に状況が変わっているので(考えても意味がない)、まずは5年くらいの先の事を考えるべきという点が印象に残りました。

sai-3448

人事・労務・法務

今回もなかなか難しい議論でしたが、リーダーに必要ななAIとデータの知識と活用法について学ぶことができ、大変参考になりました。

nagai_y

金融・不動産　関連職

数学が大切というのが参考になりました

akirok

メーカー技術・研究・開発

企業でAIを活用していないところは、すべからく潰れていくというお話は本当にそう思う。AIを使い倒すということにも非常に共感を持った。考えることはもちろん大切であるが、どんどん使って見て、価値を見出していくことで次が見えてくる。指数関数的に環境も変わってくると考えて、方針は考えても、まずは近いところから実装して経験をつむ事が重要だと思う。自らのレベルアップも欠かせないと強く感じた。

ttts_s

専門職

AIとデータ解析の重要性を知った。リーダーのユーモアや余裕を知った。

h_mrmt

その他

AIはツールの総称であり道具である。切れる包丁を持っていても、基本ができた人間に使わせないと猫に小判。AIツールを使うためにも基本を理解した人間が、適切な人間（職人）に使わせるべきである。切れる包丁を作る時代から、どのように使って素晴らしいものを生み出すかの時代になったと理解した。

gtakahashi

営業

指数関数的進化をどう享受するかが肝だと思う。

fizzy

営業

AIを人間の知的活動の機械化と捉えるという視点がわかりやすく目から鱗でした。

mu111

人事・労務・法務

最後のAIと人間の違い、という点は頭に置いて活用が必要だと思いました。

gmapstudy

経営・経営企画

「最後の学問のすすめ」について、人間の性質が印象に残った。

yasusi_21

その他

数学が大切など分かっていても、つい避けてきた事実を突きつけられた。

katsu1985

IT・WEB・エンジニア

大学を卒業してから１０年経過あとに，折角学んだ英語と数学をもったいないので独学で学び直しました。その後もう10年後会社へ入社して２０年後に英検２級と数検２級と漢検準２級を取得いたしました。楽しい時間でした。社会は数学で出来てると思います。よく数学は社会では使わないと言われますが，よく使われます。現在は近代史を紐解いています。いつまでたっても勉強です。1945年前後の日本の状況に，胸が締め付けられるような痛みを感じます。

silver0809

営業

専門家に任せるにしてもマネジメントする側、意思決定する側として基本的な知識は全方位で持っておくことの重要性を痛感した。

shin_hata

経営・経営企画

A iは、データ抽出で使える機能
やることが早い

rururu64

販売・サービス・事務

内容がとても難しかったですが、人間にあってAIにはないものというのが印象深かったです。

yamashita0001

営業

すでにAIを使い倒していると自覚する。
1番進めているのはアリババ。

miami7nishiyan

IT・WEB・エンジニア

今の仕事を一生懸命にすることも大事だが、時には一歩引いて、俯瞰的に世界を観る余裕が必要だと感じた。

a_hoshino

メーカー技術・研究・開発

AIの進化のスピードに驚きました。
5年後のあるべき姿を描いて人類とAIのコラボを深めていきたいと思います。

wantannabe

経営・経営企画

Googleの検索の例で示されたように、AI活用により今まで人間がしてきた仕事・作業が内容によっては数万倍、数億倍の速さと規模で出来るようになること、更に「今までのやり方」に縛られない新しい企業の方がAI活用の柔軟性が高いことから、大企業は「AIに何が出来るか」を正確に理解して速やかに戦略に結びつけないと命取りになると実感した。更に「AIに何が出来るか」を理解するには線形代数・微分・統計・確率といった「数学」の理解が最も重要であることを理解出来た。

yuumato

コンサルタント

1時間がアッという間にすぎた密度の濃い講義だった。

●人間とAIの違い：身体、知恵、欲、良心、意思の５つがあるかないか
●大学1年レベルの情報基盤がそろっていない物事の判断を誤る可能性が高い。最低限の情報知識、サイエンスがあるから現状を把握できるし、課題をどの技術で解決できるか目星をつけれる
●AIトップは中国。アメリカではない。
●最新のアプリはとりあえず使ってみるべき。→そのために英語や中国語が必要。

mbb_

その他

1番の学び
AIの各用途技術は、リーダーが逐一追いきれない程になっていること
感想
AIを学ぶにも、効果を出すためにどこ”まで”学ぶべきかを考えることが大事だと思った

tanaka_cototoki

その他

リーダーとして必要な知識を具体的に沢山頂きました。
なぞる学び、数学の重要性、統計的なジャッジ、サイエンスリテラシー、語学（７年の遅れ）、最後は学問のすすめが特に印象的で足りない事の多さに焦りを感じましたが、使い倒して進む意思が高まりました（糊手に金を目指します）。

seiji_yokoi

販売・サービス・事務

学びは非常に多い時間でした。AIを知るところからどのように応用すればよいのかまでをアドバイスのような形で語られていたように感じました。

14001

資材・購買・物流

リーダーに必要なのは数学的知識・自然科学に対する理解であることが良く分かった。

patachan

資材・購買・物流

なるほどそういうことですね。

yas-t

メーカー技術・研究・開発

知識がないとついていけないことを実感した。

nao-39

経理・財務

リーダーはテクニックを駆使するのではなく目標を描く存在であるが、それを実現するためにデータ、ツールの素養がないと的確な指示ができない、というところは、業務においても心当たりがある。こういうことを実現したいというオーダーに対して、出されてくる提案がイメージと合わないのは、オーダーする側にも相当の説明不足があるのだと思う。
AIだデータだというものに恐れず、それをどう使い倒していくか、そしてそもそも何を目指すのかをしっかり考えたい。

kt123456

営業

この人達の会話を聞いて危機感を覚える経営者が、日本にはどれぐらい居るのだろうか。

ced25750

メーカー技術・研究・開発

内容が理解できていませんので、イメージできません

teru_oga

経営・経営企画

数学の重要性をはじめ、経営者にとって必須な知識は何か。そして課題発見に必要なものの見方等、大変面白く聞くことができた。
行動目標に組み込み、スキルを高め、データをもとに先を見れる経営者になる。

59093

メーカー技術・研究・開発

データの活用法が勉強になりました。

tyttm

資材・購買・物流

お二人のお話には一々同意するのだが、もう少し突っ込んだ話を聴きたかった。

toff

経営・経営企画

excel、Python、SQLの内容を把握し、コミュニケーションが出来る知識が必要。統計数字や英語についての知識も今のリーダーはあった方がいいということは理解しました。

dup0904

メーカー技術・研究・開発

人間の知的活動を機械化したのがAIだという認識の上で、業務の中でどんな知的活動・意思決定があり、その中でどれをAI・機械学習が活用できるか、細かく区分することで、有効にAIを活用できる、と感じた。

miyamanishiki

人事・労務・法務

数学や言語処理が重要とのメッセージが印象的であった。私自身文系人間であるが高校の数学を復習してみようと思った。

miojam

その他

学問的な知識だけではなく、創造力、応用力もリーダーには必要。

kazuaki_0206

営業

世の中が指数関数的に変化しており、この変化を意識して多方面的に勉強していかないと、完全に浦島太郎になる未来が待っているという事が分かった。

ryo-hoshino

営業

人間には、身体がある、知恵がある（ない人もいるが・・・）、欲がある、良心がある、意志がある。AIにはない。この5つの違い（特徴）を考えることでAIとの共存の未来が見えてくると思う。
また、AIを学ぶことはAIにできることを学ぶと同時にAIにできないことを学ぶことだと実感した。

tomohiro_883

営業

とりあえず、実践すること。取り込める仕組みやデータ活用技術を活用すること。

dx_2030

メーカー技術・研究・開発

圧倒される専門性でした。できる前提で物事を考えます。

channel_uesugi

メーカー技術・研究・開発

とにかくAIを使い倒す　いちいち予測している場合ではない
「すでに起こっている未来を探せ　　by ピーター・ドラッカー」ですね

tomo1130

営業

単語が分かたない物が多かった

mk2612

経営・経営企画

AIは特別視されるものはなく、新たなビジネスの創造やより良い生活のために必須の手段であり、最早、技術的なことを語りたい、満足している場合ではなく、いかに手段として了解すべきか、ということが理解できた。

hiroyuki_kaitsu

メーカー技術・研究・開発

AIと人間の関係を考える上「学問のすすめ」での人間の性質の部分について、AIと人間のコラボをしていくうえで大切な考え方とするといった場面が印象に残った。

datemaru

経理・財務

データを活用するために、統計額をまなびたい

yasuro-w

金融・不動産　関連職

AIといって構えない

k_m_t

営業

CS関係の話ははじめて聞きましたが大変参考になりました。営業職ではありますが、次のトレンドを考える上での予測の助けになると思います。