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激動の時代に世の中の進化を見渡せる場所にいることが、次のトレンドに乗り遅れないためのポイント。そういう意味でこの企業は最高のポジションにいると思います。
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『人工知能と仲良くできる人が生き残れる。』
ブレインパッド草野さんは私の兄弟子で10年以上の仲です。
兄者はデータが次の時代の石油になることを その慧眼で見越し準備を地道に努力されてきました。
一方、私はGoogle Japanで検索事業開発のトップをやってきました。
そこから見てもGoogleがAI firstと言えるのもAIを活かすデータが人材がインフラを10年がかりで育てたからです。
AIやロボットが20年で人の仕事を半分奪うと言われる時代、奪われるのではなくAIを活かす仲良くなるための技術が次の時代に活躍される人材でしょう。
10年以上かけて原油をしっかり蓄積されているブレインパッドはGoogle以外でAIと仲良くなる術を身につけられる場所ではないでしょうか?
世の中に求められて希少な人材に価値があるとすれば、今後は間違いなく機械語が理解できる人だし、膨大なデータの扱い方が分かる人ということなんでしょう。
ヤフーの安宅さんが、マネジメントする対象は「ヒト・モノ・カネ」から「ヒト・データ・キカイ」である、と言っていたのが印象的です
いくらセンサーが増え、いくらデータが増えたとしてもそれを使いこなすことが出来るかは人の力量によるところだし、そこは経験の蓄積が効く領域なんでしょうね
IT業界は、常にバズワードを追いかける傾向があり、それはそれで新しい技術が広がっていくために必要なところもあるので、いちがいにバズワードを否定してはいけないと思う。
しかし、一方で着実にビジネスとして意味のある形に技術を使っていくことも重要で、そうしないと「バズワード」は幻想をふりまくだけになってしまう。
AIのひとつの側面は、「データ活用」だと思う。
実際にはデータのビジネス活用はずいぶん前から着実に行われており、着実に成果を出している仕組みがある。さらに技術改善が進むことを期待したい。
人工知能を「育てる」というのが良い言葉ですね。現在利用可能なレベルの人工知能は、自分でプロセス自体を高度化することはできますが、インプットするデータとゴール設定は細かくチューニングしなければならないものと思っています。人工知能技術そのものはコモディティ化しても、育て方は専門的な人が必要なのでしょうね。人工知能が生み出す新しい仕事のひとつです。
草野さんの「オープンソース化の影響もあり、今後、人工知能技術自体は加速度的にコモディティ化する「部品」のようなものである」から、企業が「人工知能を育てるためのデータを戦略的に集めていかなければいけません」という言葉が、なるほどと思いました!
物流業界も物だけでなく、データの集まりなので、いろんなことが考えられますね!
人工知能というキーワードで大きくなってるスタートアップはまだ限られており、大手は企業買収よりも大学からの人材獲得に力を入れていると聞いています。日本からこの領域で成長するスタートアップがでてくると、良いですね。
そうですよね。
僕たちの強みも、圧倒的な打席を積んで、農業データを取り扱うプロフェッショナルになることが大切なこと。
ビッグデータ、AI。このキーワードを関連とした求人は多い。

エンジニア、データアナリスト。
一方で何故その求人を出しているのか?背景が曖昧なことも多い。

極論、他社も着手しているから
トレンドだから

と言われることも。

それはそれで人ありきから何かが生まれることもあるので良いかも?ですが、

スモールデータや今あるシステムを使いこなしたほうが早い場合も。

いずれにしても近年の大テーマ。面白い仕事ですよね!
難しいところは、最先端技術とコモディティ化していく既存技術はそんなに簡単に区分けできない点にある。すでにオープンソース化されている技術を取り込んでシステムを組んでも、そこで終わりではない。常に機能追加、性能向上施作が必要になる。つまり終わりがない世界。したがって技術がどの方向に爆発的に進展するのかを把握することがどうしても必要になってくる。これは最先端の論文を読む以外方法はない。今週世界最大級の機械学習コンファランスが開かれる。膨大な論文で寝る暇がなくなるのが悩みの種。DeepMindからも論文が出たので今夜も寝れない(笑)。。。

https://deepmind.com/blog/
改めて今後の流れをそれぞれのAI関連の著名な方々のインタビューを読んでみるキッカケになった。

▼メタップス 佐藤さん
https://courrier.jp/news/archives/43685/
▼ヤフー安宅さん
http://college.nikkei.co.jp/article/71563210.html

AIと一緒に歩んでいくことは必ずしも必要なこと。この流れはヒトモノカネ→ヒトキカイデータと50年以上まえの変化と同じくらいのインパクトだろう。
大きな時代の変化にその後大きな変化を作る人は、どんなタイミングでどう働き方を変えているのか歴史を確認しようと思う。