文系 ai 人材 に なる。 『文系AI人材になる』を要約! AIを「使いこなせる人」になるには?

「『文系AI人材』になる」を読んで。〜人の価値は無目的に動けることだ〜|OldRookieA40|note

文系 ai 人材 に なる

こちらの本は、 文系人材がAI時代に何をすべきかが書かれている本です。 著書は、ZOZOでAIプロジェクトを推進する野口竜司氏。 ここでは文系人材と書かれていますが、これはそのまま文系人材をAIコンサルと読み替えてもいいと思います。 この本のエッセンスは、まず、 「AIを作る人」と「AIの使い方を考える人」は分かれるという前提を置いていることで、その上で理系人材は作る人なので統計やプログラム知識は必要になる一方、 文系人材はAIの使い方を考える人なのでAIの詳しい構造は理解する必要なく活用方法さえ理解できればよいというものです。 そして、文系人材はAIに仕事を奪われるどころか、AIと共存する社会を創るための仕事が増えてくるので、そちらにシフトしていくだろうと説いています。 具体的な例として、 AIの活用企画であったり、AIを導入するためのプロマネなどが文系人材が担うべき仕事だと言います。 AI企画やプロマネと言うのは、現在のシステム企画やプロマネに相当するため、読んでいて思うのは、現在の文系人材の労働数を埋めるには少しパイが小さいかもと思いますが、そういう仕事が主流になってくるのは確実ですので、その職種を目指して今から勉強するのは良いことだと思います。 本の中盤は、やや中だるみを感じました。 中盤はほとんどAIの概要説明になっていますので、私としてはこの本でわざわざ知りたいことではなかったなと思いました。 ただし、AIが何なのかをあまり知らない人には参考になるだろうとは思います。 そして、この本が良いのは第五章以降の各社の事例です。 食品、金融、医療、教育、公共などの業界の軸で、識別、予測、会話、実行系AIの活用事例が詳しく書かれています。 企業でAI活用を検討している人、コンサルやベンダーでAI活用を支援する人には、大いに学びになると思います。 AI経営で会社は甦る こちらは、 コンサルが日本企業に対してAI活用を支援する際に、その勝ち筋が見えてくるようになる本です。 著書は、IGPIの冨山和彦氏。 この本は、冨山氏が以前から言っている グローバルからローカルに時代が移ってきているという理論を軸に、加えて、情報化の波が カジュアルからシリアスへ(ネットからリアルへ)時代が移ってきている点を踏まえて話が進んでいきます。 その上で、これからの時代ではローカル経済の不満がもともと少なく、新しいテクノロジに抵抗感が少ない日本には勝機があると説きます。 加えて、これまではネットでのAI活用が主流であったため、GAFAに圧倒的な差をつけられてしまいましたが、今後はリアルの世界、つまりは失敗が許されない医療などのシリアスの世界でAI活用が進むこととなるため、その時代になるとシリアスなモノづくりに強い日本にはチャンスがあると言います。 後半からはプロ経営者理論や、学歴至上主義的な冨山氏の独自哲学が入ってきますので、そこは読む人の感想を分けそうですが、単純に日本がAI時代で勝機ありということに元気づけられる本だなと思いました。 まるわかり!人工知能 ビジネス戦略.

次の

文系AI人材になる

文系 ai 人材 に なる

野口竜司著『』 大変お世話になっております。 反逆する武士 uematu tubasaです。 初回投稿日時:2020年4月7日(令和2年4月7日) AIを現実社会に溶け込ますには文系人材の協力が必要 「文系AI人材」とは、AIと同時にビジネスの現場に関する知識を備えた人材を意味します。 かつては、データ・サイエンティストやAIエンジニアといった「理系AI人材」しか市場には存在していませんでした。 しかし、AIがビジネスに広く活用されるようになった今もなお、それに近い状態が続いています。 そうした中で、AIに関する知識格差や情報格差が生まれていて、その格差を埋める上で「文系AI人材」といった存在が求められていると考えています。 引用元: 文系ITエンジニア(経済学部を卒業したバリバリ文系)として、昨今のAI(人工知能)事情には触れざるを得ません。 「文系AI」という言葉がございまして、AIと同時にビジネスの現場に関する知識を備えた人材を意味するとのこと。 つまり、現実社会において、企業の現場においてAIを活用する文系人材のことなのではないかと理解しています。 AIといっても社会や企業が抱える問題をできるだけ人間に頼らずに解決する、もしくは人間の能力を超えた部分を補うという情報技術的側面がございますから、AIとビジネスを両方理解するCAIO(人工知能担当責任者)が必要です。 人工知能が人間を完全代替するのは遥か未来か より そうですね。 もちろん、完全に人間中心だけで動いていた業務を全て見直して「逆T型」に変えることはかなり大変です。 そのため、まずは「T型」を実現してから「逆T型」 を目指すといった形があると思います。 その先にある「I型」に至るケースはそこまで多くないと思うので、AI実装社会が実現できるかどうかは「逆T型」を増やせるかどうかにかかってくるのではないでしょうか。 引用元: 上記の図で示された、AIと人の分業パターンというのは本当にわかりやすく、文系人材にも理解できます。 現在はWordやExcelなどもT型でございますから、まずはT型を目指して、AIを導入していき、人間の仕事をAIに補助してもらって生産性を向上させるというところから始めるのであれば、現場の反発も少ないでしょう。 仮に、AIが現場の雇用を失わせるということになれば、ビジネスの最前線で頑張っている人間は反発する可能性が高いと思われます。 例えば、法人営業の効率を上げるAIを導入して営業担当者の生産性を上げるということなら、喜ばれるでしょうが、営業担当者が不要になるレベルのAIが導入されたら、反発は必至です。 ただ、人間の業務を完全に代替するというのは現時点ではかなり困難なようでございますから、そこまで怖がる必要はなさそうです。 よほどの技術革新が発生しないかぎり、I型の分業にはなりにくいのではないかと。 文系AI人材の仕事内容とは AIを活用した企画を考える上では、AIを使って「どのような価値を生み出すか」を予め明確化し、それに合った適切なAIを選ぶ必要があります。 その上で、AIをどのように既にある業務プロセスに適用するのか、導入計画を立てたり、導入作業を行ったりします。 そして、導入後にはAIを管理・維持しつつ、継続的に発展させることが大切です。 「理系AI人材」がやらない全ての仕事を「文系AI人材」が担う、そういったイメージを持っていただくとわかりやすいかもしれません。 引用元: 上記の記事の中において、野口氏(以下敬称略)は文系AI人材が担うべき仕事として、AIを活用した企画、AIの現場導入、AIの運用の3つを挙げられています。 簡潔に言えば、何を目的としてAIを活用するのかを明確にして、その目的を達成するための最適なAIを選定し、現場に導入するにあたり、どの業務プロセスに適用するのか考え、現場での管理・維持を担うということです。 わかりやすく言えば、理系AI人材がAIの開発ならば、文系AI人材はAIの現実活用といったところでしょうか。 そして、現場の声を理系AI人材に伝え、より良いAI開発のための改良に繋げていくということになれば良循環になります。 AI(人工知能)をタイプ別に理解する より ユーザー体験・顧客体験を大きく変えるという意味では「予測系AI」が人々に及ぼす影響は大きいと思います。 一人ひとりの好みに合わせた情報を提供する「パーソナライゼーション」を始めとして、今は先回りのコミュニケーションが広く求められています。 引用元: 野口は、上記のようにAIの機能を8つに分類しています。 これは本当に目から鱗が落ちました。 予測系AIが人々に及ぼす影響は大きいという話がございますが、これは株式投資などの応用できそうです。 いわゆるAI系ヘッジファンドはこれに該当します。 もしかして、個人がAIにアドバイスを貰って、株式投資するということが主流になるかもしれません。 今までは医療画像などで見過ごしてきた小さながん細胞でも発見することができるのであれば、がんの早期発見が可能になります。 人間の三大疾患の内の一つを早期発見できれば、日本人の平均寿命を延ばすことができて、さらなる長寿命社会が実現します。 AIを活用して空き家発生を予測できるか 神奈川県で実施された「要介護度予測AIの実証」、もう1つはALSOKが運用する「困っている人を自動検知するAI」です。 この2つの事例の共通点は、いずれも事業やビジネスの課題解決にとどまらず、社会課題の解決を試みている点です。 引用元: 神奈川県で要介護度予測AIの実証が行われているそうで、そういった事例があるそうです。 人間の要介護度予測AIができるならば、日本全体で空き家発生予測AIもできるのではないかと考えています。 AIに学習させるためのデータを揃えるのは大変かもしれませんが、むしろデータさえ整えば比較的簡単に実現可能なのではないかと思います。 AI活用術が一般教養になる日 こうしたAIの活用を更に進めていくためには、AIは「誰もが身に着けるべきビジネスの基礎教養」ということをより多くの方が認識する必要があると考えています。 インターネットやスマートフォンが私たちにとって当たり前の存在になったように、AIも当たり前の存在になっていくはずです。 そうした前提を踏まえて、AIの知識を基礎教養として学ぶスタンスが、今後のビジネスの成功にもつながってくると考えます。 引用元: 野口は上記のように主張しており、AIが基礎的な教養にということを認識する必要があるとのこと。 私も同様の意見でございまして、大変嬉しく思います。 インターネットやスマートフォンを使いこなすことが必須の現代になっているのですから、AIを使いこなす力がないとそもそもビジネスにならないでしょう。 私も文系AI人材になり、雇用大崩壊(22世紀のことになるでしょうけれども)に備えて、頑張りたいと思いました。 めちゃくちゃ素朴な感想になりましたが、拙ブログの皆様のAI理解度の向上に役立てたのなら嬉しく思います。 以上です。 When you login first time using a Social Login button, we collect your account public profile information shared by Social Login provider, based on your privacy settings. We also get your email address to automatically create an account for you in our website. Once your account is created, you'll be logged-in to this account. 管理責任者: uematu tubasa 平成生まれの尊皇攘夷派で、某国立大学の経済学部卒のuematu tubasaと申します。 基本情報技術者、電子書籍作家。 北朝鮮の核実験がきっかけで政治に興味を持ちました。 『消費税廃止への進撃』 『ビジネスの種を蒔け』 『究極の空き家対策』 『家賃半額』 『現代貨幣理論の基礎』を出版しました。 新古典派現実主義者、地政学必修科目化賛成、自主憲法制定論者(現行憲法破棄、大日本帝国憲法改正)、女系天皇公認論者、暫定的な保護貿易協定推進論者、消費税廃止論者、経済ナショナリスト、公的家賃補助導入論者、対米自立論者、日米同盟堅持論者、反特定亜細亜、移民拒絶論者、相対的貧困撲滅論者。 現代貨幣理論の支持者。 すべての売国法案に反対しております。 特筆事項:性別は男性(遺伝子組み換えではない) 両親共に日本人 特にルールはありません。 自由にコメントをお願い致します。 ご了承ください。

次の

文系AI人材になる: 統計・プログラム知識は不要|本の要約・まとめ・感想

文系 ai 人材 に なる

タイトル :文系AI人材になる 著者 :野口竜司 ページ数 :344ページ 出版社 :東洋経済新報社 定価 :1,600円 出版日 :2020年1月2日 Book Review AIの発展と普及が目覚ましい。 それに伴い、社会も大きな変化を迎えており、私たちの生活に次々と新しい技術が入り込んできている。 AIによって仕事がなくなるという話題も、もはや珍しいものではない。 このような環境下で、AIに関する技術を身につけていない文系人材の中には、自分の就いている職業が近い将来AIに奪われるのではないか、と不安に思っている人もいるかもしれない。 著者は、AIの構築と運用管理を担う人材を「理系AI人材」、それ以外のAI活用を担う人材を「文系AI人材」と定義する。 そして、これからのAI時代を牽引していくのは、文系AI人材なのだと主張する。 これまでAI人材というと理系AI人材が主流だった。 その結果として、文系AI人材の育成が遅れているのが日本の現状だ。 これからのビジネスシーンを生き抜くためには、変化を受け入れて文系AI人材をめざすことが重要といってもよいだろう。 本書は、自らも文系AI人材として活躍してきた著者の視点から、AIを「使いこなせる人材」になるための知識を体系化した教科書といえる。 理系の知識に自信がなく、時代の変化に対応できるのかと不安を抱いている方にとって、うってつけの一冊だ。 実用的な知識を得られるだけでなく、AIを駆使して創造できる世界の幅広さに思いを馳せられることだろう。 AI社会で職を失わないために AI時代には、「行動しない」ことがリスクに AIによって職がなくなるかもしれないという議論は、もはや珍しいものではない。 これまでも、新しい技術が生まれ、社会に定着したときには、複数の職種がなくなってきた。 その一方で、新技術を使った新しい職種も登場してきている。 AI時代においても、新しいタイプのAI職が多く生まれるはずだ。 今後最もリスクが高いのは、AIによる失職を恐れるあまり、身動きが取れなくなることだ。 変化を恐れずにAI職に就く準備を始めることが必要となる。 AIが普及すれば、AIとの共働きスタイルが広がっていく。 AI職の役割は、AIの特性を知り、人間とAIの共働きをうまくコントロールすることだ。 こうした時代においては、行動しないことがリスクになる。 AIを積極的に使っていくことが、「人間とAIの共働き時代」を安泰に過ごすうえで重要なのだ。 5つの「共働きスタイル」 人とAIの分業スタイルは、分業のバランスによって次の5パターンに分類できる。 (1)人だけで仕事をする「一型」:具体的にはマネジメント・経営業務、クリエイティブ業務など。 (2)人の仕事をAIが補助し、人ができていたことを効率化する「T型」:接客や営業、教育、ソーシャルワーク業務など。 (3)人の仕事をAIが拡張し、人ができなかったことを可能にする「O型」:医療・看護、弁護士といった高度な専門業務やトレーダーなどの予測分析業務。 (4)AIができない仕事を人が補助する「逆T型」:データ入力業務や運転業務など。 (5)人の仕事をAIが完全に代行する「I型」:注文会計業務や監視業務など。 足りないのは「文系AI人材」 「AIの活用」と聞くと、AIを作ることを思い浮かべる方が多いかもしれない。 これまでのAI人材教育はAIを「作る」ことにフォーカスしており、その環境は整ってきたといえる。 一方で、AIを「使う」側の教育環境や人材キャリアをフォローアップする環境は、まだ整っているとはいいがたい。 実際には、AIを作るハードルは下がっている。 AIを作るための専門性がなくとも、構築済みのAIサービスを利用すれば、容易にAIを作ったり活用したりできるようになっている。 このような環境下では、AIを作るのか使うのかの判断能力が欠かせない。 同時に、これからはAIをうまく「使う」人がビジネスを動かしていくだろう。 AIの導入数が増えれば増えるほど、「AIを作る仕事」以外の仕事が大量に発生する。 「理系AI人材」は、これまで主に「AIを作る」仕事を担ってきた。 また、AIを現場で動かすための「本番稼働AIシステムの構築」や、現場でAIを利用し続けるための「AIシステムの運用管理」も彼らの仕事だ。 これらの仕事以外の、AI活用に必要なすべての仕事を担うのが、「文系AI人材」である。 文系AI人材の具体的な仕事内容とは? 文系AI人材の具体的な仕事内容を見ていこう。 まずはAIをどのようにビジネスで活用するかを考える「AI企画」が挙げられる。 ビジネス課題の解決や顧客の不便解消のために、AIの活用方法を企画する。 企画の方針によって、次の3つの仕事のいずれかを行うこととなる。 構築済みAIサービスでニーズを満たせない場合は、「AIを作るプロマネ」として、AIプロジェクト全体のマネジメントをすることとなる。 また、「GUI(グラフィカル・ユーザー・インターフェイス)のAI構築環境で作る」ことを決めた場合は、文系AI人材自らがAIを作ることもある。 つづいて、自らAIを作らずに構築済みのAIサービスを使う場合は、どのサービスが自社にフィットするのかといった観点から、「構築済みAIサービス選定」を行うことになる。 「AIの現場導入」や「AIの利用・管理」も、文系AI人材の仕事になっていくだろう。 これらは、構築されたAIを現場に導入するための計画を立て、導入後のAIをどのように利用するかを管理する仕事である。 また、AI活用の大方針を決定したり、AIについての投資判断を行ったりする「AI方針・投資判断」も、文系AI人材が担っていく。 各業界でAI活用が広がってくると、特定業種におけるAIエキスパートとしての仕事も生まれるだろう。 AIと働くチカラを身につける4ステップ ステップ1:AIのキホンを丸暗記する 文系AI人材として活躍するためには、次の4つのステップを踏む必要がある。 そのステップとは、「AIのキホンを丸暗記する」「AIの作り方をザックリ理解する」「AI企画力を磨く」「AI事例をトコトン知る」だ。 文系の人がゼロからAIを学ぶには、この4ステップが最適だという。 本要約では、各ステップの概要を順に紹介していこう。 ステップ1では、文系AI人材に必要なAIの基本知識を身につけていく。 その第一歩は、「AI分類」「AI基礎用語」「AIの仕組み」を理解することだ。 まずは、「AI」「機械学習」「ディープラーニング」それぞれの意味を正確に理解し、使い分けができるようにしたい。 次に「学習方式の3分類」である。 つまり、教師あり学習、教師なし学習、強化学習の3つを学んでいく。 そのうえで、「活用タイプ別のAI8分類」をおさえよう。 AIは機能別に分類すると4タイプ、役割別に分類すると2タイプに分けられる。 前者は識別系AI(見て認識する)、予測系AI(考えて予測する)、会話系AI(会話する)、実行系AI(身体や物体を動かす)から成る。 これに対し、後者は、人間ができることをAIが代わりに行う「代行型」と、人間ができないことをAIによってできるようにする「拡張型」から成っている。 それぞれを掛け合わせて、「活用タイプ別AI8分類」となることを覚えておきたい。 ステップ2:AIの作り方を知る 自分でAIを作らなくても、AIの作り方についてある程度イメージを持っておく方が、仕事をスムーズに進められる。 ステップ2では、AIがどのように作られているかを理解しよう。 そもそもAIは、大量のデータを丸暗記しているわけではない。 大量のデータがあるとAIの精度が上がるのは、データから特徴をつかんで法則を見つけ出しているからだ。 AIは「データ作成」「学習」「予測」の3つのプロセスを経てできあがる。 たとえば、ある企業内のスタッフが将来出世するかどうかを予測するAIを作るとしよう。 データ作成では、何に対して予測するのか(KEY)、予測する対象を特徴づけているであろう変数(説明変数)、3年後に出世するかどうか(目的変数)を定義する。 そのうえで、それらのデータをできるだけ多く用意する。 次は、用意したデータをAIのアルゴリズムに投入する。 アルゴリズムがデータから学習し、学習結果から法則性を見出していくことで、AIモデルができあがる。 そこへ一例として、「Zさん」というスタッフの「傾向データ」、Zさんが「挨拶するか」「営業が得意か」といったことをAIモデルに投入する。 すると、Zさんの3年後に出世する可能性を予測してくれるうえに、出世する確率スコアも出してくれる。 注意すべき点は、現代のAIはデータをすべて数値で把握しているのであって、データの意味合いまで理解しているわけではないということだ。 これが、AIは万能ではないといわれる理由の1つである。 ステップ3:AI企画力を磨く AIのキホンとAIの作り方を学んだ後は、AI企画力を磨くステップ3に移る。 人間が想像できるAIはいずれ実現されていく。 AI企画ではそれを念頭に、アイデアを小ぶりなものにしないようにしたい。 おすすめは、「AI企画の100本ノック」だ。 想像力を働かせ、AIでできることややるべきことについて、とにかく多く案を出そう。 様々な視点から異なるアイデアを集めれば、世の中の変化量を大きくするアイデアが見つかるだろう。 その後は、実現に向けてアイデアを収束する段階となる。 「AI導入後の変化量」と「実現性」の観点から、アイデアリストをスコア化していく。 いくら変化量が大きいアイデアでも、実現性が乏しいのであれば、短期的にはそのアイデアを深追いできないということになる。 AIを過大評価も過小評価もせずに検討し、変化量と実現性の両方を満たすアイデアを選ぶのが望ましい。 ステップ4:AI事例を知ろう AIの活用事例をとにかくたくさん知っていくのがステップ4だ。 本書で紹介されている45種類の事例から、いくつかの例をとりあげる。 通販サイトのLOHACOでは、独自キャラクターの「マナミさん」というチャットボットを導入した。 電話やメールを含めた問い合わせ総数の5割を、マナミさんが対応している。 センターの対応時間外や深夜にも対応が可能だ。 電話オペレーターの仕事に換算すると、月に10人以上となる。 次に日経新聞の事例を見てみよう。 同社は創刊から約100年分の新聞記事のテキストデータ化に、AIを利用している。 これまでは原本をスキャンしたイメージデータのみを保存していた。 しかし、AIによるテキストデータ化に乗り出し、その精度は約95%に達している。 精度を上げることで、人手による修正の手間を大幅に省けるようになり、大量の記事を文字で検索できるようになった。 つづいてソフトバンクの事例では、新卒採用業務のAIによる効率化を進めている。 過去のエントリーシートをすべてAIに学習させ、エントリーシートの合否をAIが判定。 不合格判定のエントリーシートは人が再度チェックする。 こうした体制にすることで、作業時間を従来の4分の1に削減することができた。 年間で換算すれば680時間を170時間に短縮でき、採用担当スタッフの作業時間の大幅短縮につながった。 文系AI人材が社会を変える 変化を牽引していくのは、文系AI人材 AIの基本、作り方、事例に触れてみると、その可能性の大きさを感じることだろう。 様々な可能性を持つAIは、「消費者、会社、働き手」に大きな変化をもたらしていく。 インターネットやデータ環境も、AIによる社会変化を後押しするかのように変化を遂げている。 新しい通信規格である5Gにより、そのスピードは飛躍的に向上するだろう。 こうして高速にデータがつながる社会では、AIのための学習データが量産されることになる。 AIは消費者の暮らしや情報取得、買い物の仕方、移動、対人コミュニケーションなど、あらゆる生活シーンに大きな変化をもたらす。 それに合わせて、会社や私たちの働き方も変わっていく。 この変化を牽引するのは、文系AI人材だ。 企業が求めるのは、AIのことをよく理解し、的確に活用する人材である。 読者の方々には、変化を恐れずにこのAI社会を引っ張ってほしい、というのが著者の願いだ。 一読の薦め 著者は、文系AI人材になるための具体的な知識や用語の概念を、図解を交えながら、実にわかりやすく解説してくれている。 本書では、予測系・識別系・会話系・実行系それぞれのAIの仕組みと、作り方の流れ、さらには「AI企画の解像度を上げる5W1H」など、「まさにこんな情報がほしかった」という内容が目白押しだ。 これから文系AI人材をめざす方の入門書にうってつけの一冊だ。 All rights reserved.

次の