『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」。
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
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
- プログラミングと機械学習の知識を身につけ、
- SQL、スクレイピング、クラウドなどの技術にも手を伸ばし、
- 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。