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ポスト・ビッグデータ時代の経営

誰でもAIを使える時代
“宝”を見つけるために必要なことは?

KPMGコンサルティング
【第6回】 2018年6月7日
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 しかし、そうでない分野、例えば営業活動の生産性向上のように、アルゴリズムそのものが製品価値につながらない分野では異なります。このような分野では、各人それぞれがAIを気軽に使い、頭にあるアイデアを素早く実現し、試行錯誤を繰り返すことによってこそ新しい価値が生まれます。このような場合、AIの技術面・独自性の重要性は下がり、各人が気軽に使えることが重要となります

 では後者の場合、どのような要素が重要になってくるのでしょうか。もちろんこのような施策を気軽に実行できる環境、企業風土、体制を構築することは重要ですが、それ以上に企業に蓄積しているデータの量や質が重要になると筆者は考えます。

 どれだけAIが簡単に使え、また試行錯誤できる環境があったとしても、データ自体の品質が低ければ結果は生まれません。なぜならAIはデータをもとに学習・実行するからです。品質の低い参考書を学習しても成績が上がらないのは人間もAIも同様である、というわけです。

 例えば営業改善のため、AIを使って試行錯誤しようとしても、「誰」が「どの顧客」に「いつ訪問」して「どのような内容」を話して、「その結果はどうだったのか」というデータがなければ、AIは正しく学習できず、良い結果を生まないことも発生するでしょう。

出典:KPMGコンサルティング

 そのためAIを簡単に使えるためのツールを普及させるのと同様に、AIが必要とするデータに当たりをつけ、濃淡を判断したうえで収集対象選定からデータ基盤構築までを担当する人材の確保が必要となってきます。こういった人材はビジネス、データサイエンスの双方の知識が必要とされ、それぞれの視点から重要性を判断する能力が要求されます。

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