NIGHTを開催した。NIGHTは今回で12回目の開催を数える。今回は、AIに活用可能なデータを提供する富士通クラウドテクノロジーズをはじめとする4社が登壇。本イベントでは、データの調達方法だけでなく、実際にプロジェクトを進める際に必要とされる組織論まで議論が発展した。本稿ではその様子をお伝えする。AI活用が進まない本質的な理由イベント冒頭に、富士通クラウドテクノロジーズの加藤氏から、多くの企業でAI活用がスムーズに進まない現状について語られた。「AI活用が進まない理由としてよく挙げられるのが、AIの理解不足や人材不足です。実際一歩踏み出してAI活用を始めてみようとすると、別の本質的な課題が見えてきます。それが、データの保有・蓄積方法がわからないことです。そこで、ビジネスサイドに求められる役割が、データ収集です。業務フローを見直してデータを収集できる仕組みを作る必要があります。加藤氏の講演に使用された資料は、下記からダウンロード可能。ダウンロードはこちらフレキシブルなアイデアを生み出す“クレイジーデータ”パネルディスカッションでは、佐藤氏の提唱する“クレイジーデータ”をきっかけに、データ活用の勘所が語られた。データ活用を行う際は、ある程度データ蓄積があるはずですので、そのデータを使うオーソドックスな戦略を取れば、有利なポジションを築き易いと考えています。一方で中小企業が行う、ある種の弱者戦略としてオルタナデータ活用が挙げられます。自社データだけで生み出した新規事業は、すでに競合が取り組んでいることも多いため、オルタナデータと自社データの両方をうまく活用するべきです」オルタナデータを自社で活用している佐藤氏は、自社データとの掛け合わせが重要と語る。「AIを使ったビジネスでは、自分が認識し得ないような膨大なデータから、既存の枠組みを外れたフレキシブルなアイデアを産むことが価値になります。さんに同意で、既存データと外部データを合わせて発想していくことで、差別化できる可能性があります。それから前提として、AIで新規事業を作るのであれば、戦略が非常に重要です。「データを戦略的に活用するうえで重要なのは、そのデータが何を知っているのかです。萩原氏は続けて、データが持っている情報を見極め新たな事業を導き出した例を挙げた。「例を挙げると、OYOという企業がデータを活用したさまざまなサービスを展開しています。――飯野(モデレーター)「みなさん共通認識として、戦略的にデータを活用し、事業を作っていくということが不可欠なのですね。課題に対してデータを活用することがデータドリブンで、データを元にして何を課題として設定するのかがAI/データ活用です。いうと、権力にフラットであることですね。正直に良し悪しを言える文化が大事です。ビジネスサイドからエンジニアに丸投げをするとうまくいかないです。ビジネスドメインロジックもエンジニア力もどちらも必要なので、チームワークが重要です。「もしAI・データ活用を外部に頼むのであれば、ベンダーに任せっきりになるのではなく、ある程度のリテラシーが事業会社側にも必要だと思っています。「AI活用の支援をしていると、人間vsAIという構図になりがちで、100%の精度を求められがちです。人間が100%の精度を持っているかというとそうではありませんし、人間によって判断基準がちがうこともあります。本題であるデータの調達について、AIを活用したいが、自社データが十分にない企業は何から始めれば良いのだろうか。「まずは自社のAI活用が、現状どんなステップか把握するべきです。必要ならばオルタナデータを購入することをお勧めします。アライアンスを提案することもあります。天候データを購入して活用している立場で、webクローリングで集めたデータや、地理情報を組み合わせてAI活用を推進してます。参加者からは、AIプロジェクトにおける開発期間の長さについても質問が上がった。「よくある課題ですね。長いプロジェクトだと、担当者のモチベーションが続かなかったり、部署異動でプロジェクト自体が頓挫してしまうケースがあります。「短く切ってプロジェクトを進めるのは非常に重要です。実際に弊社でもそういったサービスを展開しています。「私はこの問い自体にやや懐疑的なのですが、10何年のスパンでどんなデータを収集してどんな事業を目指していくか、を経営者が示すべきです。「私の感覚では、基本的にやってみないとわからないAIという技術を、いきなり本体事業に対してインプリメントしていくのは少しリスキーです。プロジェクトを切り分けて違うゴールを設定し、そこに予算をつける方が現実的だと思います。そのAIプロジェクトが本体事業にも使えそうだと周囲の口から言わせることが非常に重要です。ひとつ出てきた結果がどこに波及していくのか。小さな成功事例を作り、高速でトライする最後に、外部から調達したデータを、自社の既存アセットと組み合わせてどう価値創出すべきか、各登壇者に伺った。「つぶさに検証しつつ、ビジネスサイドとエンジニアがフラットに会話して、高速でトライしてみることが大事です。活用されてないけれど価値のあるデータは各社に必ず眠っているはずです。AI活用自体が目的化することは望ましくありません。「データを活用するという思考と、事業を作るという思考どちらも必要だと考えています。「いきなり闇雲にデータを集めようとしないことが重要かと思います。データを半年間集めた後に、そのデータが活用に値しないものだった、ということにならないように実現したいことを整理したうえで、まずは何が必要か考えることが重要です。「臆さずデータを買ってみることも重要だと思います。自社データと組み合わせてどんな事業を作れるのかを小さくスピーディに進めてみてください。プロジェクト序盤はAIベンダーを使って小さい成功事例を作ると、リソース確保や育成基盤ができます。慶應大学卒のイベントプランナー。NIGHTなどのレッジのメインイベントの立ち上げから関わる。オフラインマーケティングからデジタルマーケティングへのジャーニー作成を強みとしている。Wed精度は8割程度。