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!

めざせ!AI スペシャリスト
台風3号って、もうそんな季節

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

この冬参加したセミナー主催者のウィキ京都研究会が執筆している。

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

  1. プログラミングと機械学習の知識を身につけ、
  2. SQL、スクレイピング、クラウドなどの技術にも手を伸ばし、
  3. プロトタイプ(試作品)をつくる

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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