AIビジネスの未来を占う「７つの要素」
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注目のコメント
日本の経営者はITを競争力強化策ではなくコストダウンの道具と見たため積極利用に後れた。AI・ビッグデータも繰り返しにならなければいいが。
追記：
1)「センサーへの電源供給」に関し、デジタル特区CiPで行うマルチメディア放送で、IoT向け電源供給実験ができないかと考えています。
2) 「法令・規制・倫理問題」に関し、ドローンで見られた拙速な規制を排して、利用促進の方向で議論するよう空気を整えたいと思います。
3) 「教育」に関し、AI・ビッグデータの教育利用を促進するため、各地の条例を改正する措置や先端利用を開発するテストベッド整備等の施策を訴えようと思います。記事そのものはよくまとまっていて良いと思いますが、
どうにも偏ってるのはやむを得ないのでしょう。
要約すれば「AIのアルゴリズムが１％予測が向上すれば数百億単位で変わるエリアは確かにあると思いますが、ERPが担っていたところは間接的な改善であるといえる。」の箇所には大いなる疑問を感じます。
間接的な改善であるバックオフィス部門の効率化で日本はどれほど遅れを取っているか筆者はご理解されてると思います。この効率化は金融や広告などの巨大な金額を動かす産業のみではなく、すべての産業に規模を問わず効果のある領域です。バックオフィスの事務効率が２０％向上すればどれほど巨大なコスト削減になるか考えればわかると思います。
もちろん、筆者の意見も数ある意見の一つとしては受け入れられますが。
アルゴリズムが重要なのは、むしろ競争エリアだけであって、これは果てしなく改良競争が行われるもので一度得た利益は翌年には失う可能性が高いものです。
しかしアルゴリズムは凡庸でも、どこにそれを利用するか、それによりどれだけ省力化できるかを行うことは大いなる全体の効率化を図れるものです。
私はこの後者は地味ではあるがもっとも大きくビジネスに革新をもたらすものだと思います。
もっとも筆者の方もご理解されたうえで紙面の関係でこのようにまとめたのであろうとは思いますが。ガクン・・
どうもミスリードのように感じます。
まず、今さらですが今日初めてNP有料会員になってみました。理由は明日政府のIoT委員会（議長は筆者の会社の冨山CEO）の出席もあるし現状の理解をキャッチアップしておこうと思ったこととと、牧野さんがERPとバックオフィスの効果など書かれていたからです。
記事で最初にうッと止まったのが最初の表です。ビジネスモデルの例と書かれてますがコスト削減ばかりでいいのでしょうか？ほとんどがインダストリー3.9の発想です。
また、販売や購買や生産の領域は・・のくだりは、「比較すると」と断ってはいますが、つまり筆者の前提は「金融やネット広告のような予測で大きく変わる世界」と「予測できてもあまり変わらない販売や購買や生産」となっているのでしょう。
販売と購買予測、取引先ごとの債権回収予測、必要キャッシュ予測をアルゴリズムで行うことで無駄な金融取引を削減した企業はいくらでもあります。それどころかそれを機に決済機関すら非従来金融から切り替えています。数百万品目の単品の需要予測を毎日のように売れるもの年に何度しか売れないものをパターンアルゴリズムを生成して在庫削減する会社もいくらでもあります。顧客の個別購買パターンと在庫と販促を連動させたアルゴリズムで商品価格を動的に変動させ広告を大幅削減して売上と利益を二桁向上させる事例もあります。これらは少し前には技術的もしくは経済的に不可能でした。
金融の大きな収益はタイムラグとリスク不確実性が生むビジネスで、その需要側の販売・購買・生産の予測精度とサイクルタイムが変われば一変する可能性があります。広告は顧客と売り手が距離が遠くお互いのことをわかってないことで成長せるビジネスで、IoTでお互いがより近くなりAIで顧客や商品自身も気付いていない価値が自動発見されコミュニケーションされれば広告枠のアルゴリズムの次元の話ではありません。だから金融も広告も従来この業界がやっていたところとは別のところに成長を期待しているのでしょう。
表のように今やっていることをもっとうまくやることにAIやIoTを位置付ければ、きっと今いない敵に負けるか、今は存在しない理由で衰退が始まるでしょう。
ここで書かれているのが本質だとすればこれまでと何が違うのか？と疑問に思う人も多いでしょう。
