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日本は少子高齢化と移民政策への消極姿勢とで、ローカル経済圏の人手不足が続き、AI/IoTの導入に期待が寄せられる。
非常にうなづける見解。ぼくも日本は「AI利用大国」になるべきと考えます。
生産性の向上=人から職を奪う、という文脈で語られる欧米では、AIの活用などで生産性を向上させようと号令をかけることはタブー視されていますよね。
一方、少子高齢化にともなう深刻な人手不足を解消するとともに、市場全体のパイが縮こまっていくなかでいかに経済力(1人当たりGDP)を維持していくための手段が待望されている日本では、AIによる生産性革命が三顧の礼をもって迎え入れられる世界でもきわめて特異な素地があるわけです。
いいか悪いかはともかく、世界に冠たるローカル経済圏の日本ならではの追い風なんでしょうね♪
1. Volume(量)がたくさん溜まり
2. Velocity(速度・頻度)も速く頻繁に処理できるテクノロジーが揃ってきたけど
3. Variety(多様性・種類)が足りなくて、解析しても面白い結果が出てこない
…ビッグデータはVolume(量)があるだけでは、お金の匂いがしない。
確かにビッグデータの意味するところは単なる「巨大なデータ」であり、質が良くなければただのゴミの山です。
自社のゴミの山を見て、「何か凄いサイエンティストにお願いすれば、金が見つかるかもしれない」と思うのは夢のある話ですが、たいていの場合、残念ながらただのゴミです。
万が一、そこから何か素晴らしいデータや特徴量が見つかったとしても、目的なしにデータ解析を進めてきて、突然その発掘物から新しいビジネスを思いつくなんて、ほぼ皆無だと言って良いと思います。
この記事にあるように、既存のサービスのペインポイントを明確にし、ダイレクトに解決するという目的があって初めて、ビッグデータ解析が意味をなします。
そもそも、解析の目的があって、それに応じた仮説がないと、膨大なデータに対して多様な解析法があり、どこから手を付けて検証していって良いか分からなくなります。
本連載は『AI経営で会社は甦る』の第1章からの抜粋ですが、本編を通して読むことを強くお薦めします。AIと経営を考えるためのベースが自分の中にできあがるはずです。
という好循環を狙いたいと夢想しました。