テクノスデータサイエンス・エンジニアリング

ヒトとAIの協働が変える企業活動
~AI活用は“内製化”にヒントあり~

テクノスデータサイエンス・エンジニアリング 執行役員常務 データサイエンスグループ統括長 博士(理学) 池田 拓史 氏

ヒトとAIの協働が変える企業活動
~AI活用は“内製化”にヒントあり~

テクノスデータサイエンス・エンジニアリング
執行役員常務
データサイエンスグループ統括長
博士(理学)

池田 拓史

AIを導入するだけでは、ビジネス問題を解決に導くことは難しい。テクノスデータサイエンス・エンジニアリングは、ビジネスの世界とAIの世界の橋渡しをする役割を担った人材を育成するサービスを提供し、企業におけるAI活用の内製化を支援する。

AIによるビジネス問題解決を成功させる課題とは

 AIの歴史について同社の池田氏は、「主要な理論はすでに 20年前に確立されており、その後短期間で急成長を遂げ、深層学習によって自らネコの存在を発見し、囲碁の名人を破ってしまうまでに成長しました」と振り返る。とはいえ、AIによるビジネス問題の解決に関しては、過剰な期待を抱くことは危険であるとも指摘する。

 その理由について、現時点のAI技術は四則演算の延長であり、「AIアルゴリズムによって導かれた施策だけでは、実際の業務に適応させることは困難です。そして、今後は人間とAIが役割分担をするべきなのです」と、AIによるビジネス問題の解決を成功させる課題について触れた。

AIでビジネス問題を解くためのサイクル

AIでビジネス問題を解くためのサイクル

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人間がAIによる問題解決のサイクルを高速回転させる

 そもそも、AIで解ける問題は確率計算や尤度計算、構造抽出であり、「ビジネスの問題も、これら3つの問題に落とし込めれば解決できます」と語る。

 実際にAIによってビジネス問題を解決させるサイクルを考えてみると、顧客が存在しているフィジカル世界と、AIが存在しているデジタル世界の橋渡しを行う人間が必要になる。「まず、ビジネスを成功させるために必要なテーマを導き出し、それを人間がデジタル世界の数理問題に翻訳する必要があります。その問題を、AIにどのようなアルゴリズムで解かせるのかを考え、そのために必要なデータを集めてくるのも人間の役割です。AIによる解析結果は数式として出力されるので、その数式を改善施策に変換し、実際に顧客に対して実行するのもまた人間の役割なのです」

 このように、「人間はAIの傍観者ではなく、AIを使って問題解決サイクルを高速回転させる主役なのです」と、池田氏は人間とAIの役割を明確に分担させる理由を語る。ここで重要なこととして、このサイクルにおける人間の役割は自社のビジネスを理解している社員が主体となって担うべきであり、「AI活用成功の鍵は、内製化にあるのです」とも語った。

 テクノスデータサイエンス・エンジニアリングは、そういった人材を育成するサービスを提供し、新しい挑戦に踏み出そうとしている企業を支援している。

  • お問い合わせ先

  • テクノスデータサイエンス・エンジニアリング株式会社

    https://www.tdse.jp/

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