疲弊するAIベンダーの静かな怒りと、依頼主に“最低限”望むこと2018/10/9のITmediaに表記の記事が掲載されていました。(引用は『』でくくります。)『AI(人工知能)開発を丸投げするクライアントの「いきなり!AI」に苦悩するAIベンダー。データサイエンティストのマスクド・アナライズさんに、AI開発現場の実態と、依頼主に最低限望むことを聞いた。(中略)「企業でAIを活用するには、時間もお金もかかるんです。ツールを入れれば済む話でもない。SIerに何度も問い合わせるうちに、その辺の感覚が分かってきたのでしょう」AIを作るための現実をまざまざと見せつけられて撤退する企業が多い中、「17年ぐらいになると、AI開発を内製化する会社と外注する会社の二極化が始まった」とマスクドさんは指摘します。』と、自社内でデータサイエンティストなどの専門家を育成・確保出来る企業による内製化と外注する企業への二極化が始まっていること、さらに外注する企業でも、データ分析やAI活用について何を、どのように依頼すればよいかがわかっている企業とわかっていない企業があることを指摘し、内政、外注のいずれにせよ、地道な人材育成が必要であるとコメントされています。外部に依頼する場合でも何をやって欲しいか、その結果をどのように使いたいのかが明確になっていなくては外注先に的確な注文が出来ず、費用対効果も低くなることは、よく目にするところかと思います。新技術についてはそれがより端的に現れるわけですが、自社で使わずとも競合他社が使って競争力を高めるリスクは常に存在するので、今後業界や企業の規模を問わず、直接的・間接的にAI・IoTに関わることは避けられなくなってくるのではないかと感じています。課題である人材育成の方法を提供出来るかも考える今回の記事でも、人材育成の重要性が指摘されていますが、人材育成と技術導入にはその技術と自社事業への応用に関する目利きが必要となります。逆に言えば、その分野での人材の専門性や技術の導入効果の評価方法も含めて新技術の導入に関するソリューションを提供できれば、顧客への提供価値が高まるとも考えられますね。新規に人を確保することはなかなか難しいですが、コンサルティングなどの外部サービスも活用して、AI・IoTに関する目利きを自社内に育てることは、重要な人的資産と構造資産の構築につながるものと考える次第です。「いちいちブログを見に行くのは面倒、自分の関心のある記事だけ読みたい」とお思いではありませんか?「知的資産経営で会社を元気に」公式メルマガでは、このブログのサマリー、今日の名言などを配信しています。東大阪の医工連携に見るニーズとシーズの距離とそこにあるビジネスチャンス睡眠推奨制度にみる生産性向上へのニーズプロフィール後藤伸幸です。モチベーションアップを正しい技術契約と知的資産経営で応援すべく、情報発信しています。検索:ブログをメールで購読メールアドレスを記入して購読すれば、更新をメールで受信できます。technology.%d人のブロガーが「いいね」をつけました。