今月の東京アセット・パートナーズの勉強会は、株式会社パタンナー代表である深野嗣さんに
「料理で考える！データ活用・ＤＸ入門～技術の歴史から学ぶ、最新のＡＩとＤＸのこれから！～」
というテーマでご講演をいただきました。
深野さんは、新卒で船井総研に入社した後、エムスリーキャリアにてエンジニアリング経験を積み、AIスタートアップにてAI開発・分析基盤構築・データ分析組織構築などのプロジェクトに携わった後、DX人材として独立されています。
今年３月、船井総研時代に上司であった石黒さんの会で深野さんと初めてお会いしたのですが、ＤＸ人材として優秀というのはもちろん、細かなことに気がつく素晴らしい後輩だなと思い、今回講演をお願いすることになりました。
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と、お願いしたものの、、、AIやDXについてはテレビや新聞などで見聞きした程度の知識しかなかったので、私を含めて内容が頭に入ってくるかの不安もありました。
しかし、、、「料理作り」を題材にデータ分析やＡＩについて丁寧にご説明をいただき、私のような素人でもわかりやすい内容でした（札幌大学やデジハリ大学などで講義をされていた経験ですね！）。
メモをいくつか書き出してみると
-いつか、どんな会社にもデータの分析部署があるような時代が来て欲しいと思っている
-AIやDXは、市場でもてはやされているが、その分野で上場している会社も実は売上規模は小さく、期待値ほど足元がついてきていない複雑な市場だと思う
-売上データや来客データなどなど色々なデータがあるが、データ自体は玉石混交でそれだけでは意味がない、いかに必要な「情報」のカタチにするかがポイント
-データには、明示的データと暗黙データがあり、暗黙データを使ってしたたかに商売することもできる
ex)地図の位置データを使って、その人が住んでいるマンションから年収を推測し、そのデータをメーカーや小売に販売する（倫理的な問題とセット）
-AIはまだまだ精度が低いところがあるので、「だいたい」の業務にあっている。そのため意外と工場と相性がいいと考えている
-データ活用はチームでやるもの、DX人材といっても、色々な工程があり、現在30職種ぐらいある
-ビジネスの場面では、AIよりもBIの方が使える場面が多い
-AIとは今までプログラミングで一番時間と手間がかかった、「ルールを自動で作る技術」
-ただ、そのルールをAIがどのように作ったのかがわかりにくいため、まだまだ「アバウト」
といったことを教えて頂きました。
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講義の最後には、実際にその場でＡＩを使って顔認証のプログラムを作ってもらい、その検証をすることで
-AIが「アバウト」という意味や
-AIで人間の全ての仕事がなくなるわけではない
という言葉の意味を具体的に知ることができました。
今回の講座で、効率的に仕事をできるようにするために使えそうなBIツールなどをすぐに導入するのはもちろん、工場などでのAIの導入も深野さんにアドバイスを頂きたいと思いました。
深野さん、今回は貴重な学びをありがとうございました！
今後とも色々教えてください！！
