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AIの前にIoTであり、IoTの前にCloudである。
大手製造業で私が感じていることです。
AIを使って何がしたいのか、が重要だと思います。
製造業で言えば製造原価を低下させたい、間接費を低下させたい、と言う声を多く聞きます。マーケティングなどへの利用もありますが、製造業だと、まずコスト、次に新商品開発にニーズがあるように感じています。
では、製造原価や間接費の低減ですが、AIをどこに適用したら原価が低下するのでしょうか。
私はAIが活躍するプラットフォームが必要だと思っており、それは近年だとIoTと呼ばれているものだと考えています。
さらに、IoTのプラットフォームを構築するには、Cloudを導入していることが前提だと考えています。
Microsoft のAzureや、AmazonのAWSが有名だと思います。
では、大手製造業でAzureやAWSをどれだけ導入できているか、ですが、想像とは違い極めて少ないのが現状だと感じています。
これではAIの導入準備が出来ていないと思いますし、「人工知能の導入」を考えるにも土台が無い、と思います。
なので、「大企業はAIベンチャーに嫌われる」という要因になっていると感じています。
「課題をクリアにして相談して欲しい」とは納得できる調査結果だと思いました。
AIは手段であって目的ではありません。
鉄腕アトムじゃないのですから、目的を明確化しないと依頼される方も困りますよねー。
これにプラス、クライアントである大企業側は「AIは機械がやるもの、人手が不要なもの、安いもの」と思っていそう。実は、ものすごーく人手がかかるシロモノなのに・・・
大企業が何を解決したいと思っているのか、それに対してAIは何ができるのか、要件定義フェーズでいくらかかるのかは、言ってあげないとなかなか分かりにくいところ。
僕もあちこちの企業さんに問い合わせをいただいてうかがうけれど、ここで問題視されているようなことを感じたことはあんまりないです。みなさん課題は明確に持っていらっしゃるし、それを聞き出せているかどうかの問題な気がします。
あと、優秀なAIエンジニアほど高給で囲い込まれるので(海外では引き抜き合戦がおこっています)いかに自分の会社に優秀なエンジニアを抱えておくかがポイントです。「外注の業者さんに頼めばどうにかなるだろう」と思うとうまくいかない場合が多いのでは?
最もスムーズにフォーカスして目的に活用しているのはGoogle Amazon、セールスフォース辺りだと思う
目的や狙いを明確化することはもちろんですが、それ以上に導入した後の自社のビジネスモデルの姿をちゃんと考えるなり、描いた方が良いです。
リソース配分が根本的に変化してしまう世界なので、真っ先に合議制で感情論主体のボードメンバーがお払い箱になるというものです。最適化をAIに委ねるということはそういうことです。
(付け焼き刃で言及してるんじゃなく、以前もコメントしたように24年前の第2次AIブーム時に大学院でその領域をニューラルネットと遺伝的アルゴリズム用いて研究の端くれをしていた経験からです)