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AIと定型業務の自動化を同じ土俵で議論すると、質問の結果が何を意味しているのかミスリードしてしまうと感じました。

請求書作成などの定型業務は、人が作成するよりも、自動化した方がミスが減るので信頼できます。

予算編成は定型業務ではなく、戦略を定性的に理解しつつ、環境変化などを捉えながら総合的に判断を行うべきもので、現行のAIが担えるものではありません。反対に、不正利用の過去データが豊富にあるのであれば、機械学習によって不正検知を高い精度で行うことも可能かもしれません。

セミナーのアイスブレイク的な調査結果としては良いと思いますが、本質に迫ったものではないと感じました。
よくわからないのに信頼してるという回答に、日本の管理職は大丈夫なのかと心配になる笑

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(本文より)

「日本ではロボットやAIに対し前向きに捉えているにもかかわらず、取り組みそのものは進んでいない」と指摘。その背景を分析したところ、人材獲得に苦労していることやどこから始めていいのか分からない、投資対効果がはっきりしていないため手を付けられないといった理由があることも分かったという。
評価と実際の活用のギャップに、AIに限らず日本の近未来技術社会実装における課題が集約されていると感じるのは私一人ではないと思う。ビジネスの分野から言えば、まさにそこに機会があります。
「信頼する」の意味はいくつかありそうです。

人間より「オペミスが少ない」と信頼する。例えば、請求書やレポートの作成。これはありそうです。

人間より「抜け漏れが少ない」と信頼する。例えば、不正検知や伝票の間違いチェック。このAIの精度はかなり上がってきました。

人間より「判断が正確」と信頼する。例えば、承認業務や審査業務。件数の半分以上を自動化できる位のAIは事例があります。

他に、人間より「予測が正確」と信頼する、「計画が妥当」と信頼するなどがあります。この手の話をする際には、何を対象としているか良く見極めたいですね。
業績が芳しくない産業や企業組織で今コストを出来るだけかけずに財務を蓄えていると推察します。ただ、そのまま守りの経営やDXのままだと次のフェーズで一歩進めない事態も想定出来ます。スモールカンパニー化はもちろん大切ですが、蓄えた財を次の一手としてどこに投資するか、経営者の質が問われるフェーズがすぐそこに来ています。ただ今度はある程度のリテラシーがないともちろん判断できないのであらゆる企業で今頑張らないといけないのは2番手、3番手の方なのではないかなと思います。局面、局面においては争わないといけないフェーズもあるかと思いますが所々で壊さないといけない時も必ずありそうです。わたしも戦います、いい意味で。
信頼や期待が高い一方、実際の活用は「日本は27%で14カ国中最下位」とのこと。

・日本の調査結果 「財務における人とロボット・AIの関係」https://www.oracle.com/jp/corporate/pressrelease/jp20210303.html
米オラクルの日本法人。プラットフォームからアプリケーションまで、情報システム構築のための一環したクラウドソリューションを提供。さらなる顧客サポート体制の強化とユーザー数拡大に注力。
時価総額
1.46 兆円

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