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「失敗を恐れてはいけない」というよりも、むしろ「失敗を推奨しなければいけない」と思っています、というのは非常に重要な指摘と思います。

VUCA時代に失敗の可能性は劇的に上がっている一方、コストは劇的に下がっています(例えば3Dプリンターの活用とか)。しかし、(極端な例ですが)ドコモペイのように、実質の被害は大したことがないのに「失敗」がこぞってたたかれる雰囲気がまだ社会にも、そして多くの企業にも蔓延しているのではないかと思うからです。
「私自身は、「失敗を恐れてはいけない」というよりも、むしろ「失敗を推奨しなければいけない」と思っています。」

すごく共感します。

よくあるのが、「うまくいくと思ったけど駄目でした。失敗しました。」という報告。そんなとき、私は必ず「でかした!チャンスじゃん!!」と言います。失敗するからこそそこには本質的な解くべき課題が隠れている。逆にそれを解決すればもう1つ上のステージにいけると思っているからです。

研究の話で恐縮ですが、この「ぶち当たる壁」は1つだと大したことない。2つか3つあって、それを全部乗り越えてみせるとトップ国際会議に受かる感じです。下記の論文は去年いた卒論生が、1年中ずっと「今度はこんな理由でうまくいきません」といくつも問題を挙げ続けて、それを1つ1つ丁寧に乗り越えていった結果、博士課程の学生でも受かるのが難しいトップ国際会議に受かった例。これまで数時間かかっていた画像処理をほぼ同じ品質で、数秒で行える深層強化学習の研究です。

Nobukatsu Kajiura, Satoshi Kosugi, Xueting Wang, and Toshihiko Yamasaki, “Self-Play Reinforcement Learning for Fast Image Retargeting,” ACM Multimedia, 2020.
まず記事の内容に入る前に、「ミッシング・ミドル領域」より下の領域を人間が行っていないかに注目。ここを自動化できていないのは論外だし、出来ていなかったらここから考え始めましょう。

で、本題。「単なる自動化が難しい領域」「人間の手が絶対に必要だけど、AIが使えそうな領域」で、なかなか手をつけるのが難しいのがミッシングミドル領域。この領域でAIを使うために重要な5つの原則と、8つのスキルについて書かれてる。
8つのスキルを見れば分かる内容だけれども、「AI活用」というと「自動化」になっちゃう人が多いと思うんですが、どちらかというとここでは「AIによる人間の能力拡張」として読んだ方が良い感じ。パワードスーツの脳みそバージョンの話。
「AI活用」と呼べるかは難しいけど、共感が得やすいと思われるのは、「Google検索が許された自分と、それが出来ない状態の自分」の差かな。前者の方が出来ることは圧倒的に多いはずで、これがコンピュータによる人間の能力拡張。
それをもっと広い範囲でやるために、必要な原則やスキルが書かれていて、今後のAI社会を生き抜くためにめちゃめちゃ良い記事。これまでの3本で一番好きです。
アクセンチュアのAIグループ日本統括・保科学世氏の連載第3回です。
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AI時代の到来により、企業は既存のビジネスを再構築し、新たな戦略を描くことが求められている。そうしたなか、企業のデジタル変革とイノベーション創出を支援するアクセンチュアで、AI・アナリティクス部門の日本統括を務めているのが、保科学世氏だ。

社会課題の解決に貢献すべく、研究者からコンサルタントに転身。企業のAI導入・活用にとどまらず、AI人材の育成にも力を尽くす。

さまざまな分野の専門家と連携しながら、ビジネスの現場で人間とAIの協働・融合による新たな価値創出を実現している保科氏に、AI時代に求められるスキルやマインドについて語ってもらった。(全7回)

■第1回 AI時代に求められるスキルとマインド
■第2回 企業のAI活用を阻む「3つの要因」
■第3回 人間とAIの協働に必要な「8つのスキル」
■第4回 データサイエンティスト育成プログラム
■第5回 AI人材になるための初めの一歩
■第6回 AIはどこまで人間に迫れるか
■第7回 世界のデジタルプレイヤーと戦うためのAI活用
AI協働時代に必要な8つのスキル、『8つはさすがに多いな』という印象を受けました。それぞれ鍛え方もよく分からないし。まぁ、まだAI初期段階だから仕方ないですけどね。
この連載について
ビジネスや働き方が多様化し、正解がない時代に、自分を信じて一心に仕事をする人たちがいる。そこにあるのは独自の「哲学」だ。仕事人のヒストリーをたどり、道標となった哲学を浮き彫りにしていく。
アクセンチュア(Accenture PLC)は、アイルランドに登記上の本拠を置く総合コンサルティング会社。 ウィキペディア
時価総額
14.8 兆円

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