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新規事業や新サービス開発では、ありたい姿や解くべき課題を明確にしないと、AIやデータは単なるバズワードになります。
PoC疲れの大半は、何を解くかが不明確な時に起きがちです。

そして、コンサルはクライアントと共に悩むことでのみ、その価値を発揮できると言うのが持論です。
(事業会社のクライアントの皆さま、コンサルに対して、どうすれば良いですか?と聞かないでくださいwコンサルも答えなんてわかりませんので)
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グローバルシンクタンク&リサーチのガートナーが示した「ハイプ・サイクル」。新しいテクノロジーは、「黎明期」→「『過度な期待』のピーク期」→「幻滅期」→「啓蒙活動期」→「安定期」と期待値が移り変わるという概念です。

AIは今、過度な期待を過ぎた幻滅期にあるのではないでしょうか。約10年、AIに携わる保科さんは「企業がAIを有効活用できるかどうか、今が分岐点」と言います。PoC(実証実験)にとどまるか、その先を行くか。

過度な期待を超えて、AIをモノにしている企業とそうでない企業の違いなど、物理化学からデータサイエンス、AIの道に進んだ異色のテクノロジスト、保科さんに話を聞きました。
アクセンチュアは時代に応じて柔軟に変化している会社だと思います。USではプラットフォーマーとの仕事も進んでおり、新しい形のコンサルティングファームになっていく意思を感じます。最終的に成し遂げたいゴールを実現するために、手段としてデータやAIを活用するというのが本質だと思います。実用化の事例を増やし結果をだしていくしかないですね。
ちゃんと愛(AI)を込めて、
やり切るって事ですよねw

分かります。やっていきましょう。
かつてあらゆる領域でDX化を推進する動きがありましたね。

「手段が目的化」してしまう文脈は、DX化が声高にさけばれた当時にも蔓延していました。

当の企業が「何をゴール(WHAT)にしたいか」を明確にしないまま、AIやDigital Technologyの道具(HOW)をマジックスティックのように四方八方に振るっても、当然ながらそこから得られるものは多くありません。
DX時代には、このままじゃあかんという企業トップの方々がWHATを定義せず、慌ててHOWばかりを追いかけてしまいました。

新しい技術の導入のハードルを下げ、様々なインダストリーで試行錯誤する機会を増やすことはとても重要ではあります。DX時代の先例に習い、改めてAIという道具を手に、何を創り上げるべきかを考え直すタイミングかもしれません。
AI活用を指南するコンサルティングファーム自身は、実はあまりAI Readyではありません。コンサルティングは件数が少なく再現性の低い業務なので、学習データを集められず、ビッグデータ×機械学習というAIの王道では、AI化が難しいからです。

でも、いずれAI Readyなコンサルティングファームが登場するとも考えてます。実際その萌芽を、一部のスタートアップに感じています。会計コンサルに乗り出すfreee、投資アドバイスするxenodata lab、合意形成をサポートするVISITS Technologyなどです。

どんな業種でもAI Readyは不可避ということです。
Readyってなんじゃそれ。
皆がそうなるべきなの?100%に近づけばいいことあるの?
別に自然に淘汰されればいいでしょ。
”AI Ready”か.良い言葉を知った."~ Ready"と使えそう.
NewsPicksを始めて応用が利きそうな語彙のバリエーションが増えた.
まさに安宅さんが「シン・ニホン」で書かれていた「ビジネス力」「データサイエンス力」「データエンジニアリング力」ですよね。出典はデータサイエンティスト協会だったか。
あの3つのサークルが描かれた図が頭にあると、この記事にかかれていることが凄く理解しやすかったです。
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