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AIとアナリティクスは広義には同じかもしれませんが、実際は違うというのが記事の前提にありますね。
1. 広義のAI (最近は、ITシステム全般をAIと呼び替えている)
2. アナリティクス(狭義には、古典的な統計解析)
3. 機械学習(データを与えれば機械が学習)
4. 狭義のAI(深層学習を中心とした最近のAIブーム)
※包含関係 1>2>3>4

そして、AIだと主張するサービスのほとんどが、1のNon AIだったりするので、ややこしい。
2~4の違いを理解して、必要に応じて使い分けることが、AI技術を活用する最低限のスキルとも言える。

=抜粋=
最近では、AIと機械学習はアナリティクスと別のものではなく、AIは広義のデータアナリティクス分野に含まれる専門領域の1つになるというコンセンサスが徐々に生まれつつあるようだ。
AIがデータアナリティクスの一分野となる話、クラウド化、ハイブリット化、コンテナ化が進む話など、意外なことは書かれていません。
一方でAI活用のニーズがAI技術者の供給に追いつかないため、AI技術者以外がAI活用できるようになることは要注目です。
すなわちコモディティとしてのAIやその活用環境と、一般人が身につけるべきスキルについては、覚悟して学び始めるか組織実装せざるを得ないですね。
2020年の話なので、特段突飛な話はありません。
一点「ビッグデータが死に体」という2019年総括は、そうだったのか!とちょっと驚きです。ビッグデータはAI(機械学習)にシームレスに拡大しているように見えたからです。でも、案外AIに抵抗感のあるデータサイエンティストもいるということかもしれませんね。
アンカブキアン博士のプライバシーバイデザインの7原則の考え方はこれからのシステム設計を考える上で重要な指針になりそうです。
で?なにそれ美味しいの?

って正気になる経営者が増える。