分これまで10回にわたって人工知能はビジネスに活用できるか?というトピックについていろいろな側面から見てみました。次回は最終回で総括をしたいと思いますが,今回はその前に「人工知能がビジネスに活用できるかどうか」のために必要なハードルというかステップとして重要なポイントを考えてみます。ビジネスにおける成果と費用対効果の検証それは成果と費用対効果の検証です。以前の回でも取り上げましたが,AIがバズワードの時期は「取り組むだけで評価される」という風潮がありましたが,それはそろそろ終わろうとしています。AIに限らず仕事をしていくうえで相当大きいステップが「成果を問われる」という段階です。仕事なのだから成果を問われるのはあたりまえではあるのですが,それでも「成果が問われない」シーンというのはちらほらあるものです。わかりやすいのは入社したての研修期間などです。研修期間が終わっても,しばらくは「取り組み自体が評価される」時期というものはあるものです。した時期は,仕事をし始める最初にしかないものです。転職すると若干そういう期間が発生したりもしますが。した猶予期間が終わると,基本その後は仕事というのは成果を求められるというか本来の状態に落ち着きます。ところがたまに,そうした社会人としての猶予期間が終わったあとでも(そして転職したとかでなくても⁠)⁠,業務の成果が問われないシーンというものがあるのです。その一例がAIブームのような,「⁠流行ってる(ように見える)からとりあえずやってみて」と言われるようなケースです。した状況に輪をかけるのが「とりあえずやってみて,というスタンスに乗じてサービスを提供する企業がある」ということです。ソリューションを提供してお金をもらっても成果が問われないのですから,こんな楽なことはありません。バズワードが生まれると急にそのバズワード関連のソリューションの提供企業が増えるのはそうした理由もあります。取り組み自体のニュースなのか?成果のニュースなのか?もちろんそういう短期的な/短絡的な取り組みは,あっという間に終わってしまいますが,そのころにはまた別のバズワードを掘り起こしにいくのでしょう。連載の第8回でも,この空前の?人工知能ブームにおいてニュースを取捨選択するには,取り組み自体のニュースか成果のニュースか,という見分け方について書きました。成果を求めるというのは,それだけでは十分ではありません。取り組みオンリーよりもはるかにマシではあるのですが,合わせてその費用対効果を見るというステップがあって,初めて意味のあるというかビジネスで活用できる,と言えるのです。費用対効果を見るというのは,これまた2つのステップに分けられます。リスクとリターンを比較するまずは「リスク(コスト)を上回るリターン(利益)があるか」です。1,000万かけて人工知能ソリューションを導入して100万円利益がアップした,では費用対効果としてはオソマツなものです。導入した瞬間からリターンが上回らなくても,どのくらい長い目で見るかというのも重要な指標ではありますが。「しかるべき期間を過ぎてもコストを増加する利益でカバーできない」のではダメなのは間違いありません。これが最初のステップというかクリアするハードルです。高い費用対効果が出ているかこれをクリアしたとして「それが最も費用対効果が高いか」というステップが次にあります。人工知能ソリューションで投資以上のリターンはあるが,別の選択肢だともっと費用対効果が高い,という場合はAIは最適解ではないということです。ストレートにいえば「やったほうが儲かる,そしてそれが一番儲かる」のでなければ意味がないということです。したことをいうと,「⁠そういう短期的視点がテクノロジーの成長を阻害するんだ」という声も聞こえてくることでしょう。それはある意味正論です。,「⁠成果を問われると正直厳しい」からそういう反論をする,という場合,つまりそれが本音か建前かは非常に見分けるのが難しいものです。ビジネスで活かすとは?そもそもこの連載のテーマである「ビジネスで活かせる」というのはどういう意味でしょうか。簡単にいえばそれは「経済活動として有効な選択肢」であるということです。人工知能はビジネスで活かせるシーンというのは非常に限られています。テクノロジーの進化によって,コストが下がり効果が上がるトレンドというのは続くでしょうが,それが最適解か,もしくは最優先で取り組むべきかというと,それにはまだ2~3年かかるのではないでしょうか。だいたいバズワードというのはビジネスで使えるようになるまでそれくらいはかかるものです。重要なことは「取り組みだけでは良しとせずに,成果を求め,費用対効果を検証しつづける」ということです。考えてみればこれはあたりまえのことです。バズワードやブームというものは,そうしたビジネス上で当たり前のことを,「⁠なぜか」吹き飛ばしてしまいがちということかもしれません。次回は最終回,これまでの総括をしてみます。アスキー,So-netなどでネットワーク,サーバエンジニアを経験。ライブドア(現LINE)のデータホテルを構築・運営の後,海外にてVoIPベンチャーを創業。ZETA株式会社)を設立,代表取締役就任(現任)。ECソリューションの「ZERO-ZONE」シリーズとして検索エンジンやレコメンドエンジンを開発,販売している。2019」を開催しました。DAY1・DAY2の様子を注目セッションとともにお伝えします。LINEのエンジニア3名がイベントに先駆けて見どころを紹介します。コードの安全性・安定性を高める開発サイクル~テスト管理の効率を上げ,脆弱性診断を自動で行う~本連載では,連載「業務を改善する情報共有の仕掛け」を受けつつ,安全性・安定性を加えた開発サイクルについて考えていきます。若者世代から圧倒的な人気を誇るライブ配信&動画投稿コミュニティアプリ「MixChannel」(ミクチャ)の裏側(レコメンドシステムやサーバサイド開発など)について解説していきます。その他の連載CSS3アニメーションでつくるインターフェイス表現CSS3によるアニメーション表現を紹介していきます。その中でも,幅広い読者に応用してもらえるだろうインターフェイスを主なお題とします。MySQL道普請便り本連載では,MySQLを使ったアプリ開発・運用に関するノウハウをご紹介していきます。RecipeUbuntuの強力なデスクトップ機能を活用するための,いろいろなレシピをお届けします。JavaScriptセキュリティの基礎知識JavaScriptに関するセキュリティ上の問題はどこで発生し,どうすれば防ぐことができるのか?について解説していきます。〜システムをきちんと運用するための基礎知識システムは「作って終わり」ではなく,運用の中でさまざまな問題が発生します。問題の発生に備えて事前にどのような対応をしておくべきなのか,問題発生時に何をしなければならないのか,ポイントを解説していきます。きたみりゅうじの聞かせて珍プレーソフトウェア開発の現場で体験したトホホな失敗,思わずうなる珍プレーをきたみりゅうじ氏が四コママンガで紹介。Linuxのメンテナンスの傍ら,Linuxやオープンソースソフトと日々を過ごす著者が,その魅力とつきあい方を,エッセイ風味でお届けします。PRESS特別編集部員,さわやか笑顔のスーパーハカーはまちちゃんとネット大好き14歳わかばちゃんが,毎号,読者の皆さんから寄せられたおたよりを紹介します。皆さんの日頃の悩みにも答えちゃいますよ。]メールでのお知らせメールで次の案内をお送りしております。メールの配信を希望する方は,利用したい項目をチェックしてメールアドレスを入力し,[登録]ボタンをクリックしてください。UPDATES[ほぼ週間に1回]新刊メールマガジン[ほぼ週間に1回]電脳会議の各号案内[ほぼ1ヵ月半に1回]※変更する場合や停止する場合は,登録情報変更ページをご覧ください。※登録いただいたメールアドレスには,そのお知らせ以外,配信いたしません。Ltd.ページ内容の全部あるいは一部を無断で利用することを禁止します。個別にライセンスが設定されている記事等はそのライセンスに従います。