AI人材の必須スキルとは
Summary
TLDRこの動画は、AIビジネスデザインカンパニーであるパロアルトインサイトの代表による講演の内容をまとめたものです。講演では、同社の概要やDXの定義、AI導入において重要なAI診断の役割、そしてAI人材に求められる必須スキルについて解説しています。特に「熱意」や「データの活用」、「失敗パターンの理解」が重要視されており、自社のAI人材育成プログラムの内容も紹介されています。視聴者にAIビジネスの現状と課題、そして人材育成の重要性を伝える内容となっています。
Takeaways
- 😃 講演者は小野哲哉氏でAIビジネスデザインカンパニーのデザイナー。
- 🏢 同社はシリコンバレーに本社を置き、世界中のエンジニアが日本企業のためにAIをサポートしている。
- 📚 同社の代表が執筆した書籍が人気を博した。
- 🤖 DXはデジタル化によってコア事業をAI化することだと考えている。
- 🧐 日本企業のDX=AI導入という誤解を指摘し、DXは第4次産業革命とみなすべきだと説く。
- 💡 AIは新たな資産であり、従来の人・物・金とは異なり、進化する存在だと位置づける。
- 🔍 AI診断を行い、ビジネス課題に合わせた最適なAIモデルを特定することが重要。
- 🎯 AI人材に求められる必須スキルは「熱意」「データの知識」「現場との結びつき」。
- ⚠️ AI導入の失敗パターンを事前に理解しておく必要がある。
- 📝 同社はAIビジネスデザイン基礎の講座を設け、AI人材育成に取り組んでいる。
Q & A
DXとAIはどのような関係にあるでしょうか?
-この企業では、AIをDXを実現するための手段の一つとして捉えています。DXはコア事業のデジタル化であり、AIはそれを支援する存在と位置付けられています。
「AI診断」とはどのようなものですか?
-AI診断とは、企業のビジネス課題を明確にし、その解決に最適なAIモデルを想定することです。診断を行うことで、正しいAI開発と実装ができると説明されています。
AI人材に求められる最も重要なスキルは何ですか?
-発表者が最も重要視しているのは「熱意」つまりフロンティア精神を持つことです。新しい技術を取り入れていく際の熱意が不可欠だと述べられています。
この企業のAIビジネスデザイン基礎講座の特徴は何ですか?
-この講座はアメリカで作られた内容を単に翻訳したものではなく、日本人が最先端で学んだノウハウを日本企業の発展のために提供するものだと説明されています。
発表者はAI導入における企業の失敗パターンについてどのように言及していますか?
-発表者は、目的なしにAI導入を検討したり、必要なデータがないなど、すでに失敗パターンが公表されていると指摘し、その理解が重要だと述べています。
「AI人材スキル」の項目の中で発表者が言及していないのはどれですか?
-発表者が具体的に言及していないのは「コードが読める」ということです。プログラミングができることは言及されていますが、コードを読む能力については触れられていません。
この企業はどのようにしてAI技術をビジネスに活用していますか?
-クライアント企業のビジネス課題を理解した上で、ベストな技術のデザインと導入を心がけています。AI技術単体ではなく、課題解決に適した形で活用することを重視しています。
発表者はAIをどのように捉えていますか?
-発表者はAIを新たな資産であり、従来の人、物、金とは異なり、消耗するのではなく進化していく存在だと認識しています。
この企業の強みは何ですか?
-コンサルティングから実装まで一貫した事業を展開していることが、この企業の強みだと述べられています。
AI診断の成果物にはどのようなものが含まれますか?
-データの所見、課題リスト、対応策リスト、活用可能なコード、アーキテクチャ、タスク一覧、ロードマップ、費用と効果の分析などが含まれるそうです。
Outlines
🙋 議事次第と会社概要
この段落では、講師の自己紹介と当日の議事次第が示されています。会社概要としてパロアルトインサイトが紹介され、AIビジネスデザインカンパニーとして、最先端のAI技術と戦略を日本企業に導入していることが説明されています。さらに、代表者の活動やAI人材教育カリキュラムの取り組み、出版物についても言及されています。最後にデジタルトランスフォーメーション(DX)の概念が提示され、コア事業のデジタル化が重要であると主張されています。
🤔 アメリカ企業とのDXの捉え方の違い
この段落では、日本企業とアメリカ企業がDXを捉える視点の違いについて説明されています。日本企業ではDXをAI導入と同一視する傾向があるのに対し、アメリカ企業ではDXを第4次産業革命ととらえていることが指摘されています。さらに、AIを新たな資産と捉える考え方の違いが、AI導入の成否に大きく影響を与えていると主張されています。また、従来の資源(人・物・金)と比較してAIが進化し続ける存在であることが強調されています。
🔍 AI診断の重要性と成果物
この段落では、AI導入に先立ってAI診断を行う重要性が説明されています。医療分野における診断の例えを用いて、AI診断がビジネス課題解決に向けた最適なAIモデルの選定につながることが述べられています。さらに、実際にAI診断を実施した企業から得られたメリットの声が紹介されており、課題の明確化、計画の立案、投資対効果の最大化など、様々な点で有益であったことがわかります。最後に、AI診断の成果物の内容が列挙されています。
🔑 AI人材に求められる3つの必須スキル
この段落では、AI人材に求められる必須スキルについて議論されています。まず、経営者やDX担当者だけでなく、現場の利用者にもAIに関する一定のスキルが必要であると前提を示しています。その上で、「熱意(フロンティア精神)」「データの活用力」「手順の理解」の3つが必須スキルであると提案されています。特に「熱意」が最も重要視されており、新しい技術を取り入れる際の熱量が成否を分けると強調されています。また、AI導入における一般的な失敗パターンが列挙され、それらを避けるためにもAI人材の役割が重要であると説かれています。
🏫 AI人材教育プログラムの紹介
この最後の段落では、パロアルトインサイトが提供するAI人材教育プログラム「AIビジネスデザイン基礎」が紹介されています。プログラムの内容として、AI導入の基準である「実現可能性分析」や、「無駄のないAIを作るための思考回路」が取り上げられています。さらに、経営者やDX推進室メンバーなど、様々なポジションの人材が受講していることが述べられています。最後に、講座の割引オファーと、実際のコンテンツのデモンストレーションが行われています。講師は日本人として最先端の知見を活かし、日本の発展に貢献したいと締めくくっています。
Mindmap
Keywords
💡DX (デジタルトランスフォーメーション)
💡AI人材
💡AI診断
💡第4次産業革命
💡DXとAI導入のズレ
💡熱意
💡データ活用
💡AI導入の失敗パターン
💡シリコンバレー
💡AI人材教育プログラム
Highlights
私はパロアルトインサイト、AIビジネスデザインビジネス、デザイナーの小野哲哉と申します。本日はAI人材に必要な価値観についても触れていきます。
当社は最先端のAI技術と戦略を日本企業に導入するAIビジネスデザインカンパニーです。
AIと私、AIで幸せを作ろうというAI人材教育カリキュラムを発表し、東京女子学園でも多くの学生に学んでいただいています。
DXについて当社は、コア事業をデジタル化することであると提唱しています。
DXの定義をイコールAI導入と考えている日本企業が多い一方で、アメリカではDXを第4次産業革命と認識しています。この価値観のズレがAI導入に大きな差を生んでいます。
アメリカの企業はAIを新たな資産と捉えているのに対し、日本企業はAIをツールとして埋め込むような考え方です。
Amazonは200以上のAIを作り上げており、顧客の行動から学び、おすすめ商品を提案するAIを活用しています。
日本人は明治維新の時に20キロ以上遅れをとっても数年で追いつき追い越しました。日本人は団結するとものすごいパワーを発揮できる民族です。
当社はミッションとして最先端の戦略と技術を使って日本企業のAIを民主化していきたいと考えています。
AI導入には、ビジネス課題を理解した上でベストな技術を設計し導入することが重要です。
AI診断では、データを検証し、ビジネス課題解決に向けて最適なAIモデルを想定します。正しい診断によりメリットが得られます。
AI診断の成果物には、データの所見、課題リスト、対応策リスト、活用可能なコード、アーキテクチャー、タスク一覧、ロードマップ、費用と効果の分析などが含まれます。
AI人材に求められる必須スキルは、フロンティア精神を持つ「熱意」、データを活かせる知識、現場と結びつける力です。
AI導入の失敗パターンとしては、目的なし、データ不足、投資対効果の乖離、従業員の協力不足などがあります。
当社では、法人向けAIビジネスデザイン基礎講座を開講しており、AI導入の基準、無駄のない思考回路、役職別思考などを教育しています。
Transcripts
それでは
AI人材必須スキルはとはということで
申し遅れましたが私パロアルトインサイト
AIビジネスデザインビザビジネス
デザイナーの小野哲哉と申します
本日はどうもよろしくお願いいたします
先にお伝えするとですね
本日は
全体を通じて
AI人材に
必要な
価値観についても触れていきますのでその
点もご理解ください
本日のアジェンダです
当社の会社概要と
DXについてお話しさせていただきます
ビジネスの課題を明確にするための
AI診断についても
触れますそして
AI人材の
必須付けについて
ご説明させていただきます
さて当社ですが最先端のAI技術と
戦略を日本企業に
導入する
AIビジネスデザインカンパニーでござい
ます
本社をアメリカ
シリコンバレーにおきまして
世界中のエンジニアが
皆さんの会社のためにですね
AIをサポートするということをやってい
ます
また昨年は
当社の
代表である
シーズンが
様々な
番組出演を果たしました
さらに
AI人材教育カリキュラムということで
AIと私
AIで幸せを作ろうというカリキュラムを
発表し
東京女子学園ではですね
すでに多くの学生に学んでいただいており
ます私もこの実際にあの東京女子学園に
足を運んだんですけどやっぱり
若い方のですね
感性というのは
驚かされ驚かされますねあの
ワイワイと楽しみながらも
新しい加熱可能性についてこう
深めていくっていうのはすごく勉強になり
ました
さらに
当社石積みがですね
本を出しておりまして3冊の本出している
んですけども一番右手側に出ております今
こそ知りたいDX戦略に対しましては
Amazonでですね1位を5週連続で
取るようなそれだけの売り上げを上げさせ
ていただきましたその中で
DXについてですね
当社石炭は
コア事業を
デジタル化することであると
提唱しているんですねこの部分が
AI人材についても結びつく部分ですので
今日は掘り下げてお話ししていこうと思い
ます
例えば
街の小売店さんこの小売店がまあ
DXということで
極端な話ですけど
AIロボットを導入してですね
待ち受けに
使うということをこれ可能だと思うんです
ねそれに対して
インターネットのオンラインショップを
開業し
販売の手をインターネット上にも広げて
いくということもこれまた
デジタル化というところで言うと
観点として合ってるかなと思いますまあ
どちらがコア事業デジタル化しているかと
いうところで言うと
皆さんわかると思いますがやはり
インターネットに
販路を伸ばすというところが
デジタル化のコアコア事業デジタル化する
ということだと思うんですね
では
皆様今日ご参加の方よく聞かれたことが
あると思うんですけども
DXの
定義ってご存知でしょうか
日本企業をよく私とも対応させていただく
とですね
DXというのは
イコールAI導入と考えていらっしゃる方
がとても多いように感じませんつまり
企業PRの一つとして
DXという言葉が
歩いているという感覚を私たちは
得るわけなんですね
ところが
当社が本社に
本社を置くですねアメリカも考え方って
いうのはこれちょっと違いまして
DXというのは
第4次産業革命だというふうに
認識しているんですね
この部分の
価値観のズレがものすごくAI導入に対し
て大きな
差を生んでいるというふうに私は考えてい
ますよく
昔から日本企業は
会社には3つの資源があるというふうに
言いますよね人もの
金です
どちらかというと日本企業のDXの考え方
はそこにAIというですね一つのツールを
こう埋め込むようなイメージなんですけど
もこの考え方が全く違うんですねどういう
ふうに違うかというともうAIというのは
新たな資産だという感覚でアメリカの企業
は取り組んでいらっしゃいますよく
考えてみるとわかると思うんですけども
人物金という従来のですね
自然というものは
消耗するということが当たり前だと思うん
ですね人は年をとって
定年退職していきますし
物や金は使っていけばいくほど
消耗していきますそれに対して
AIはどうかというとですねどんどん
進化していく
存在だということですそしてその人もの金
が持つノウハウをですね
進化した先にはコロナなどの予測不可能な
世界を
可能な世界へ導くということを行っている
というふうに
認識してるんですねこれは私たちも
導入している企業で
DXまで至ったなという企業に関しては
そのように本当に思います
じゃあそんなAIがですね
DXというところまで行くとどんなことが
起きているかというところを
少し参考にお話ししていきましょう
皆さんはこの
Amazonというサイト見たことあり
ますでしょうかまあコンビニで買い物を
することとですね
Amazonで買い物をすることのさ
気づいていますでしょうか
一つの商品の検索から今までに
同じものを購入した人たちの行動利益を
ですね
吸収して
学び続けているんですねその上でこの商品
を買った方は高確率でこういったものを
買われているのでおすすめにレコメンド
すると
昔でいうですね
どうでしょうかその
百貨店なんかの外相さんがお客様の
満足度を上げるためにやってるようなこと
をですね1つのAIが行っているという
ような状況なんですね
しかもそれは
Amazonの
難聴とコストをかけてこのサイト内にです
ね200と言われている
AI作り上げたAIの一つでしかないん
ですね
まあアメリカというのは
AIやDXという世界で言うとこれ
マラソンで言うとですね10キロ先を走っ
ている状況だと私思っていますでも
安心してほしいんですね日本人は
明治維新の時に
鎖国によってマラソンで言うと20キロ
以上ですね
話されていたにも関わらず
ほんの数年で
追いつき追い越しました日本人は
団結するとものすごいパワーを発揮できる
民族だと思っています一緒にスタート
ラインに立ちましょう
そんな私たちですねアロワットインサイト
は
シリコンバレーに本社を置くまあいわば最
前線の地で
AIをサポートする会社ですそういった
意味では最先端の技術を導入できる優位性
があると
認識しております
そして私たちはですね
ミッションとして最先端の戦略と技術を
使って日本企業の
AIを
民主化していきたいという強い理念を持っ
て動いております
そのための手段として
クライアント企業様が直面している
ビジネス課題をですね
理解した上でベストな技術のデザインし
導入することを
心に
置いておりますまあ逆に言うとですね
機械学習
AI技術の単体でのですね
ビジネスの課題解決っていうのはまあ
難しいというか無理だということを
痛感していますただ置いておくだけの
AIの
導入というのは
全くもって意味をなさないということを
私たちは一番理解していると思っています
そんな私たちがですね
様々な企業に
導入を支援させていただいております
リンガーハット様もその一例でこの中に
おける
需要予測についてどAIを導入いただき
ましたここ最近で言うと
ホリプロ社様であったりだとか
ベストパーツ様といったような
様々な会社にも導入をしております
そして私たち
AIビジネスデザインカンパニーとして
ですね大事にしている手順というものが
ありますまず
AI診断をビジネスに対して行っていき
ますさらに
AI導入アドバイスを行います
そこからAI開発と実装を行い
デジタルトランスフォーメーションに導い
ていくという手順ですこの
コンサルティングから実装まで一貫した
事業を展開しているのが私たちの強みだと
認識しているんですねその中で一番最初に
出てくる
AI診断についてお話をしていこうと思い
ます
先ほどお話ししました
太もも彼に対して
AIというのはどんどん進化し
予測可能な世界に導いてくれるもんだよと
お伝えしたんですねその3つの資源が
明確になることで4つ目の資産である
AIの価値が
跳ね上がるということを
知っているからこそ
AI診断を行っていますなぜ行う必要が
あるかというところと
メリット
成果物についても少し触れていきたいと
思います
例えばなんですけど
皆さん
肩が痛いなと
言った時にですねまあお医者さんにかかり
ますよねあのお医者さんがその原因をまあ
現状のですね把握とですねま原因の特定を
されると思うんですその上で
対応策を練り
実行してですねさらに
フォローアップをしていくというのが
通常の病院の役割だと
流れだと思うんですねこれと
実は
AIの導入というのはとても近いものが
ありません
データを検証して
ビジネス課題の解決に向けてですね最適な
AIモデルを
想定するというところの感覚がないとただ
お気に入っただけのAI導入になって
しまいますですからこのAI診断を行って
AIを開発実装した上で
チューニングをしていくというのが
我々が大事にしていく流れのスタートだ
からこそこの
AI診断を大切にしているというところな
んですね
正しい診断により
課題解決に最適なAIが実装できます
今まで
実装させていただいた会社様から
メリットを
声としていただいておりますのでまとめ
させていただきました
業績に貢献する課題が明確にできたという
声をいただいております
ここにも書いてありますが
ビジネスの根本的な課題解決に
必要な計画が想定できたということであっ
たりとかですねまあ
データが
不備にがあったりとかないということが
あるんですねそういった時のために
代替円策を提示させていただいたという
こともありましたまた
効率的な
事業改革ができたという声もいただいて
おります
まあお察しの通りでですね
AI開発というのはとても高額な投資と
なりますただその高額の投資をですねただ
投資しただけではなくその費用対効果に
合ったものにするってあったりだとか
投資した費用を
無駄にしないかったということを
声としていただいております
さらに
導入までの手順がですねよく理解できたと
いう声もいただいておりますこれは
ロードマップやタスクリストなどがですね
クライアント所有の
成果物として
提案できる提出できるということに起因し
ているんですけどもあのやはりこういった
手順がですね
わかっていますとまあ
AIモデルの開発を実装を最終的には
私たちの手を離れてですね内製化すると
いうことにも
足掛けとしてすることができます
成果物の内容についても今日は触れて
いこうと思います時間の都合で
項目だけの読み上げになりますけどもこの
ようなものを提案させていただくという
ことを
ご確認ください
データの所見です
課題リストがあります
対応策リストも提案させていただきます
また活用可能なコードについても
提唱させていただきます
アーキテクチャーズと
タスク一覧を
差し上げます
ロードマップについても
提案をさせていただきますそして
皆さんが
経営者の方は特に気にされるですね
費用と
効果の分析についてもお伝えをさせて
いただくというのがこの成果物の内容と
なります
成果物のサンプルについてはこのような
ものがあるんですけどもこちらは
当社のホームページにもですね
記載されておりますので
ご興味がある方はぜひ見ていただけたらと
思っております
そして
私たちもちょっとあのメリットとしてです
ねあの思っていなかった部分の副効果が
あったのでお伝えさせていただきますあの
この声ちょっとびっくりしたんですけど
新たな気づきを得られたっていう声が実は
あるんですねというのも
我々AIビジネスデザイナーは
多くの企業の
実体験に基づいたコンサルテーションを
行いますそうした時に
同じ業種の中でしか意見交換をしてこ
なかった会社さんから
全然違う視野でのお話をいただいたなんて
いう声もいただいてるんですね
さらに意識改革が起きたっていう声も
いただきましたあのこういったAI診断を
行ったことによってですね
社内のITとデータの意識が変わったと
いう声もいただいております
本日はこのAI診断の前哨戦というか
前段階となる30分の無料
コンサルテーションを
プレゼントさせていただきますので
ぜひ
ご活用いただけたらと思います
それでは
メインのところですね
AI人材
必須スキルについてお話しさせてを
いただきます
これまずあの大前提がございますのでその
内容をお伝えさせていただきたいですね
その大前提というのが
必須スキルを
持つべき人がいますよねという話です
皆さん経営者であったりだとか
DXの
担当者様がそのスキルを持っていればいい
という認識があるかもしれませんがそれは
大きな間違いだと私たちは思っていません
経営者だけではなくてですね
現場まあ
言い方によっては
利用者の人というのも
社内の利用者要はそのAIをシステムとし
て使う方たちもこのスキルを設置人だと
思っているんです
じゃあそういった大前提のもとにですね
必須スキルって何なんだろうというところ
に
話をしていきたいんですけどもここにいく
つかの項目を並べさせていただきました
例えばコードが読めることであったりとか
熱意があるプログラミングができる
データの管理収集があるよねとか
AIの知識がある
ディープライニングについてわかっている
ということがあると思うんですけどもまあ
今日ウェビナーですので当てることはでき
ませんが
皆様どれが必要なスキルだと思われてい
ますでしょうか
私が考える
スキルというのはこの3つになるかと思い
ます
そしてこの中でも一番大事だということに
なるとどれかというと
この
熱意という部分になると思います
フロンティア精神を持つというところです
ねまあここまで聞かれている皆さんは時間
を割いてこの講座を見ている
熱意がある方だと私は思いますその熱意を
ですね
消さずにいてほしいなというふうに思い
ますどうしても
新しい技術を取り入れるというところで
ですねこの熱量がない会社さんというのは
途中で諦めてしまうという選択をされる方
が多いんですけどもこの熱量を持たないと
ですね
新しい
第4次産業革命というアメリカ方式の
考え方にはとてもいけませんので
ぜひこの方向性として
価値観を共有いただけたらなというふうに
思っております
さて
第4次産業革命の手段としてAIを知ると
なれば
データがどこにありどう
活かせるかという
知識と
現場を
結びつけることができるかというのが
とても大事なことになってきます
皆さんは
AIに
得意なことそして
AIに
苦手なことこれ
言えますでしょうか
きっと参加されている方たちのほとんどは
なんとなくこうだということは言えると
思うんですねそしてそれは
皆さんの会社の中の人も
同じ状況でしょうかというのを
ぜひちょっと振り返っていただきたいん
ですね
ここではですね
実際に行う
様々な行動を
記載させていただきましたこの
全体の流れを知って
正しい手順を理解することはとても大事だ
と思っておりますさらに
先人の知恵から学ぶということもとても
大事なことだと私は認識しております
企業のですね
AI導入における失敗パターンなんていう
のがもうすでに
公表されているんですね1つ目
目的なしにAI導入の検討を開始した
必要なデータがないもしくはデータの質が
低い
AIで目的を実現させるが
投資対効果に似合わない
4つ目
従業員の協力を得ることができないなんて
いうことがもうすでに失敗パターンとして
出てるわけですで大手
企業世界のGEがですね
40億ドルですよドル糖質
投資した
DXが失敗したという実例がありますこれ
は
先ほどの実例のまあ4番目ですね
経営者と
利用者の会議があったのに私たちは思うん
ですこのGAというのは
別会社を作ってですね
拠点もバラバラにして
本業と別会社の交流をあまりせずに
DXを進めましたその結果
使うべき方達に対してその優位性が理解さ
れなかったというところが大きな壁として
ぶつかってきたという話なんですね
いかがでしょうかこのような
失敗パターンを
イメージできるかっていうのはすごく大事
なことなんですねでそのイメージができ
ないまま
AI導入をしようと
AI人材で言おうということになると
失敗するということが起きますそしてその
内容をまあチームで理解しておくというの
も私は大事な
ファクターになると思っております
AI人材とはですね
DX
AI導入を
成功に
導くことができる人材だと私は思います
そのためには
AIは今までの
資源と
違う資産だという認識があって
さらにその導入手順も理解して
チームを巻き込んでですね
先人の知恵を得て
成功に導く人だと
考えております
さてそんな人たちを作ろうということで
ですね
我々パロアルトインサイトは
AIビジネスデザイン基礎というですね
講座を立ち上げさせていただきました
これは
法人向けの
AI人材の教育プログラムになりません
さてその講座の内容にも触れていきたいな
と思います
フォーミー分析と言いまして
AI導入の基準としての考え方です
実現可能性など4つの項目に分けてその
検証を行います
例えば実現可能性ではですね
データが存在しているか
質が高いか
データの取得は継続的に可能かそれとも
第三者に依存する可能性が必要性があるの
かということを
検証していきますそしてそれぞれを
数値化するということも行っていくんです
ね
さらに
無駄のないAIを作るために
必要な思考回路についても
触れていきます
6つの思考回路を
教材としてプレゼントさせていただくん
ですけどもまあ例えばユーザー思考では
ですね
ユーザーさん要は先ほどでいう利用者の
視点でどういう機能が欲しいかどこを改善
してほしいかということを常に考える思考
ですこれに対してもエクササイズをして
実際どのようにやっていけばいいのかと
いうことを考えていけばいいのかという
ことを
導入に向けてお話が
入っております
まあ何から始まればいいかわからない企業
様だけではなくてですね
経営者やDX推進室のメンバーそして部署
の中の中核メンバーなどがですね
様々な
ポジションで
受講いただいているものです
本日は
ご参加の皆様を対象としてですね
法人の方であれば
ウェビナーを見たとお問い合わせ頂ければ
そして
個人の方であればクーポンコードを入力
いただければですね10%
オフで
提供をさせていただきますまたですね今
から少し
デモンストレーションを流させていただき
ますので
ご覧ください
少し共有を変えさせていただきます
今
当社のホームページが見えているかと思い
ます
ホームページを少し
下の方にスライドいただきますと
AIビジネスギザイン基礎のページが
ございます
ここをクリックいただくとですねこのよう
に
概要が出てまいりますのでこちらから動画
をご覧ください今日は時間の都合でのです
ね少し
早送りさせていただいて行わせていただき
ます
アメリカではですね実はデジタル
トランスフォーメーションという言葉は
日本で今dxdxっていうように使うよう
な文脈ではあまりとか全然使わないんです
ね
教師は理学集の大きな3つの
コンポーネントが何かというとまず1つが
この訓練データということですね
Amazon
さんにとって安い
提供できるかっていうところがやっぱり
一番最初スタート地点だと思うんですね
どの役職によって一番大事な思考っていう
のが変わってくるんですけれども
例えば
社内でAIプロジェクトFXプロジェクト
を動かす人だったら
プロダクト志向や希望化思考っていうのが
大事になってくるし
さていかがだったでしょうかこのような
コンテンツを提供させていただいており
ますでこれあのアメリカで作られた教育を
ですね
翻訳しただけで行う講座では私たち意味が
ないと思ってるんですねでも
当社石積みは日本人として
自ら最先端で学びそのノウハウを日本の
発展のために
貢献されようとしています
意味あることだと私は思って提供させて
いただきます
さてここまでのまとめをさせていただき
ます
当社の案内とDXについてお話をさせて
いただきましたそして
課題を明確にするためのAI診断にも触れ
させていただきました
必須期限については3つの項目を取り上げ
そしてその
背景とある
価値観についても本日は
触れさせていただきました
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