AI人材の必須スキルとは

Summary

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

00:00

🙋 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。

05:02

🤔 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。

10:06

🔍 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。

15:09

🔑 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。

20:10

🏫 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。

Keywords

💡DX (デジタルトランスフォーメーション)

DXとは、デジタル技術を活用して組織や事業モデルを根本的に変革することを指します。この動画では、当社がDXをコア事業のデジタル化と定義し、その実現のためにAIを重要な手段と位置づけていることが分かります。DXの定義についても言及しており、アメリカではDXを第4次産業革命と捉えている一方で、日本企業の中にはDXとAI導入を同義と考えているズレがあると指摘しています。

💡AI人材

この動画の中心的なテーマである「AI人材」とは、DXやAI導入を成功に導くことができる人材を指します。経営者やDX担当者だけでなく、AIシステムの実際の利用者までをも含む幅広い人材が、AI人材に求められるスキルを持つ必要があると説明されています。熱意や現場とデータを結びつける力、AIの手順や失敗パターンなどの理解が、AI人材に必要なスキルとして挙げられています。

💡AI診断

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モデルを想定するためのプロセスです。この動画では、AI診断がAI導入の第一歩として大切にされており、医療における診断の例えを用いてその重要性が説明されています。AI診断によって、業績に貢献する課題が明確になり、ビジネスの根本的な課題解決に必要な計画が立てられると述べられています。

💡第4次産業革命

第4次産業革命とは、AIやIoTなどの革新的な技術がもたらす産業構造の大きな変革を指します。この動画では、アメリカ企業がDXを第4次産業革命と捉えているのに対し、日本企業の中にはその認識が欠けていると指摘されています。AIを新たな資産ととらえ、従来の人・物・金とは異なる存在として扱う必要性が示唆されています。

💡DXとAI導入のズレ

この動画では、日本企業の中にDXの定義に対する誤解があり、DXをAI導入と同義と捉えていることが指摘されています。これに対し、アメリカ企業ではDXを第4次産業革命ととらえ、AIを新たな資産と位置づけていることが対比されています。このDXの捉え方のズレが、AI導入に対して大きな差を生んでいると警鐘を鳴らしています。

💡熱意

この動画で挙げられたAI人材に必須の3つのスキルのうち、最も重要視されているのが「熱意」です。新しい技術の導入においては、熱意がなければ途中で諦めてしまう危険性があると指摘されています。フロンティア精神を持ち続け、第4次産業革命の潮流に乗り遅れないよう、熱意を持ち続けることが強調されています。

💡データ活用

AIを活用するためには、データがどこにあり、どう活用できるかを理解することが不可欠です。この動画では、AI人材に求められるスキルの1つとして、データの管理・収集・活用能力が挙げられています。AIの得意分野と苦手分野を理解し、現場とデータを結びつける力が重要視されています。

💡AI導入の失敗パターン

この動画では、AI導入における代表的な失敗パターンが挙げられています。目的なしでの導入開始、データの質の問題、投資対効果の課題、従業員の協力を得られないことなどが指摘されており、GEの失敗事例も紹介されています。AI人材には、これらの失敗パターンをあらかじめ理解し、それを回避するための知識が求められます。

💡シリコンバレー

この動画の中で、講演者が所属する「パロアルトインサイト」はシリコンバレーに本社を置く会社であると紹介されています。シリコンバレーはアメリカのIT技術の中心地であり、最先端のAI技術に触れられる環境にあることから、AIビジネスをリードする優位性があると説明されています。

💡AI人材教育プログラム

この動画の後半では、講演者が所属する会社で提供している「AIビジネスデザイン基礎」という法人向けのAI人材教育プログラムが紹介されています。プログラムの内容として、AI導入の分析手法や思考回路の習得、さまざまな役職に応じた学習内容が含まれていると説明されています。このプログラムを通して、AI人材の育成を目指していることがうかがえます。

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