新着Pick
383Picks
Pick に失敗しました

人気 Picker
記事の「大企業」とは、どの業界の、どの規模の大企業を指しているのか分からなかったので、大手製造業の動向についてのコメントです。

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。
なんだかAIの導入だけを急いでいる企業が多いようですね。

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。
単なる「業務のIT化」みたいなもの以上に、AIの場合は最初の「課題/仮説」の設定がとても重要なのに、日本企業あるあるの丸投げ体質で「そこはベンダーが忖度しろ」みたいな話が充満していそうだと思っていたのですが、どうやら本当にそのようですね。

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・・・
大企業がスローなのはどの国の大企業もほぼ一緒です。課題が明確になってないのもいつも絶賛されるグローバル企業でも同様です。私がこの記事で感じる日本の大きな違いがあるとすると、AIベンチャーの営業の弱さでしょう。日本には大組織向けテクノロジーセールスのプロがベンチャーにいくケースがほぼない。大企業相手に大きな商談を仕切る営業力が足りないのです。ベンチャー経営者には凄腕エンタープライズセールスと大手企業とのエンゲージメントモデルやオペレーション開発をできるバックオフィスへの投資をお勧めします。大組織側の改善点はきちんと対応します。
大企業への要望欄を見ていると、どれも支援側がハンドリングしないといけないポイントのように感じます。
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。
AI自体はバズワードなので、具体的な技術をもとに何をしたいのかをクリアにしないと開発としてはなかなか難しいですね。どんな開発でも同じですが、技術者と結果を判断できるビジネスメンバーをセットでチームを組んで、改善を重ねていくスタイルが良いと思っています。
新技術、新製品、サービスはベンダーだけではなく、顧客にも負担がかかります。そうしたことを乗り越えた先にだけお互い特別な先行者利得があるから、こうした苦労を買って出るもの。そういう意味でお互いにとってパートナー探しが重要。断る勇気もベンダー側には必要とされます。
AIを真に使いこなせる人材そのものがまだ少ないのですから、近視眼的な成果を求めるのではなく根気強く長期的に教育・育成していくのが肝要かと。

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?
今更ニュースにしなくても数年前からある動き
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
ほぼ発注側の課題ですよ。ITに関する理解度・重要度が低すぎる日本において、経営者が何も考えずに答えだけ求めようとすると「AIでも入れてさっさとやらせたらどうか」につながっている典型例です。
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)
株式会社日経BP(にっけいビーピー)は、株式会社日本経済新聞社(日経)の子会社で、出版社である。日経BP社などと表記される。 ウィキペディア