ＡＩスペシャリストをめざすのはなぜ？－ディープラーニング研究はGoogleに任せておこう！

『企業診断 2019年 06 月号』(5/28発売)の特集は、
「診断士はＡＩ時代にどう生きるか」。

本屋で売ってなさそうな専門誌

この中で坂田氏は、
ＡＩ時代の診断士に特に必要となるスキルとして、

聞く力、話す力、人間力

を挙げている。
決してプログラミングがバリバリできることではない。

ある記事(6/17掲載）で、
ＡＩコンサルティングの８つの教訓が紹介されていた。
(by Daniel Shenfeld on Medium)

１．製品を作るのであって、ＡＩを作るのではない
２．考えるべきは問題であり、手段ではない
３．データと製品のシナジーを探す
４．データがはじめ、ＡＩは後
５．効果的なコミュニケーションへの投資
６．「早いが鈍くさい」のは実は鈍くさくない
７．迷ったら、データを見せろ
８．信頼を築く

１．２．でいうのは、
機械学習やＡＩは手段であって目的ではないということ。

さらに６．の意味するところは、
単純な線形回帰で十分うまくいくときに、
ディープニューラルネットワークを訓練してはいけない、
ということだ。

そして、

ディープラーニングに関する研究はGoogleの連中に任せよう。
私たちは、ビジネス的問題だけに焦点を合わせるべきと覚えておこう。

というところまで踏み込んでいる。

独学でＡＩスペシャリストになるステップとして

という３段階を考えている。

しかしＡＩを作るのがゴールではない。
中小企業や地域の課題をＡＩを使って解決するのが目標だ。

大事なことを見失わないよう、学習を進めるなかで
何度もこの原点に立ち返りたい。

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