新着Pick
281Picks
Pick に失敗しました

人気 Picker
スウェーデン人の200万人分のデータがつまった「THE HOUSE OF CLICKS」のおうち。一般的な日本人の好みとはかけはなれていて写真だけでも見る価値があります。

freeeには従業員が200人を超すまで経理がいなかったというのも驚きです。
二点、基礎力とデータの解釈について。電卓やExcelが出来て、四則演算やら勝手にやってくれる。でも四則演算自体を理解していなかったり、その使い方がわからなければ使いこなせない。経理などにおいても、AIがやってくれるとしても、それの意味を理解したり、いざとなれば時間をかけて手でやれるレベルの基礎力がなければ「上流化」(という言葉は個人的には好きになれないが)もできない。
データの解釈も同様。昔GMかFordだったかで、アメリカ人の好みを調査し、その平均値で車を作ったら、全く売れなかったというケースがある。スウェーデンの事例(広報の事例として載っているが、そのまえの理想の家を作るプロセスに注目)が、集めたあとにどうやって作られたのか分からないが、調査の結果矛盾したものがでたら、そこまで解釈してくれるものではないと思っている。あくまでも支援であって、判断は人間。そのバランスに関しては、下記IBMのWatsonの記事も合わせてご参照いただきたい。
https://newspicks.com/news/1641441?ref=user_100438

<追記>吉田さんのコメントが秀逸。バグ探しに励む人が多く出そう(笑)こういった「矛盾」に、AIはどう対処するのだろうか?<追記終>
下記(過去の実績)においては、ホワイトカラー分野でも作業屋さんや顔つなぎしかできない人は、テクノロジーの進歩により価値がなくなりました。プロフェッショナルな職場においても、例えば経理や監査/DDでの単なる作業担当者は、今後確実に雇用がなくなると思います。

(過去の実績)
・インターネットが普及する前には、多数の企業の有価証券報告書/10Kを保管し、財務データのサマリをまとめるだけで付加価値があった。
・SPEEDAやBloombergデータベースが普及する前には、特定産業のバリュエーション指標一覧表や株価チャートを作成するだけで付加価値があった。
・LinkedinなどのSNSが普及する前には、取引先候補や投資家となる外国人のバイオ(経歴)を海外オフィスから転送してもらいクライアントに提示するだけで、相手先外国人をよく知っているという雰囲気を出せた。

(未来の合理的な想像)
・経理AIが普及する前には、証票を集め、会計システムに正確に入力したり税務申告書を作成するだけでわ時給が貰えた。
・M&A会計/法務DD AIロボットが普及する前には、Virtual Dataroomに格納されている資料を日英でサマリーし、事務所のロゴを付し、DDレポートと称してクライアントに提出するだけで、数千万円のフィーを請求できた。
残念ながら多くの日本企業ではデータ分析に基づく予測はもとよりデータの収集と分析による傾向の把握や市場水準との比較すら満足にできていないというのが実情です。
それにより人事部門の発言は説得力を失い、経営からの距離が広がってしまっています。「勘と経験と度胸」で勝負する人事からデータドリブンの人事に移行しなければ人事部門は生き残っていけない、という認識が共有される必要があります。。。

(手前味噌ですが。。)KPMGではEvidence-based HRという概念を使い、データドリブンの人事を推進しようとしています。
https://www.kpmg.com/Global/en/IssuesAndInsights/ArticlesPublications/Documents/evidence-based-hr.pdf

また、日本語の資料としてはPwCのレポートが参考になります。
http://www.pwc.com/jp/ja/japan-knowledge/thoughtleadership/trends-workforce-people-analytics1602.html
広告代理店やマーケティング会社に求められるのは、データ解析だけ、クリエイティブだけではなく、両方を活かしたアイデアやソリューションになってきているのだと思います。

データが自動収集、統合、整理される環境の中で、膨大なデータの中から一つの魅力的なストーリーを導き出せる力は、どの職種にも求められてくる。

紹介されている『THE HOUSE OF CLICKS』プロジェクトは、これからのクリエイティブのあり方を体現してるなと感じます。

参考↓
データを活かしたクリエイティブ事例としてSound of Honda/Ayrton Senna 1989があります。

先端技術を駆使し、エンジン音と光を用いて再現したプロジェクト「Sound of Honda/Ayrton Senna 1989」。当時ホンダが開発した車載センサーからリアルタイムでデータを収集する「テレメトリーシステム」に保存されていた走行データを解析し、「あの日のセナの走り」をよみがえらせた。

http://adv.asahi.com/modules/feature/index.php/content0707.html
スウェーデン人200万人の理想の家は面白いですね。
例えば『洗練された家』が何であるかを問えば、各人から、多種多様な家が思い描かれると思います。
一方で、色や仕様やデザインといった2億クリックの『洗練』に関するデータを分析すれば、1つの『洗練された家』モデルに落とし込むことができると思います。
この1つのモデルはマスの興味をひけるでしょうし、このモデルがあることで多種多様な議論が起こり、それぞれの『洗練された家』に昇華させていくことも容易かと思います。
確かに「膨大なデータの中から、一つのストーリーを作れる人」が価値を生む時代になるでしょうね。
事務がなくなるのは寂しいですね。AIに限らず技術の進歩の多くによって効率化が実現していきますが、無駄と見える部分で得られるものも結構あります。単純作業の手伝いでいつも話さない相手と話せたり、アマゾンで買えるものを書店に立ち寄って散財したり、車ですぐの所を歩いて、観光客に道案内したり。

本記事から少し脱線してますが、そんな非効率で無駄な時間も大切にしたいなと思います。
スウェーデンのHemnetの例は非常にシンプルで興味深い。特に不動産、自動車、結婚など、人生の節目の大きなお買い物をビジネスにしている企業は、大規模なデータから顧客の求める最大のサービスを提供するスタイルに変わっていってる。つまり、リーンではなくなってきてる、と。あ、リクルートか。
freeeさんはNPO向けの会計キットを無料提供しています。担当の方とも話しましたが、NPOの効率を上げる意欲に満ちていました。事務が減り、経営効率が増すことで、NPOは社会的成果を上げることに集中できます。
中小企業では経理はまだ人に依存し、かつ「この人じゃなきゃわからない」要素が増えブラックボックス化しています。それにより残念な事も発生するので、早くサービスを試して欲しい所です。
この連載について
AIをはじめとするテクノロジーの進展により、営業、マーケティングから経理・人事に至るまで、さまざまな領域でデジタルの素養が求められるようになっている。従来からある「義理と人情」「経験とカン」に基づく仕事は、今後徐々に重要性を低下させていくとの声も根強い。その中で、「文系の仕事」は今後どうなるのか。各企業の先端事例から、仕事の未来像を考えていく。
インテル(英語: Intel Corporation)は、アメリカ合衆国カリフォルニア州に本社を置く半導体素子メーカーである。 ウィキペディア
時価総額
27.4 兆円

業績