頃、AI への期待感が高まる一方で、AIの活用が進まない現状に幻滅し、正しい理解を持たぬまま「AIは使い物にならない」などと論じる人も少なくありません。また、「AIは理系のもの」「プログラミングができなければ、そもそもAIは理解できない」と思い込んで、AIをはじめから避けている人もいるのではないか。
『投資対効果を最大化する AI導入7つのルール』の著書のある石川聡彦氏に、ビジネスパーソン個人としてAIにどう向き合うべきか、AIをはじめとするDX時代の「新しい教養」とは何かを解説する。
筆者が経営する会社では、機械学習の実装を簡単に始められる学習サービスや、企業のAI内製化支援など、AIに関するさまざまな事業を行っています。その中で感じるのは、「機械学習プランナー」という職種の重要性です。
機械学習、またAI全般に優れた技能を持つ人をデータサイエンティストと呼ぶことがあります。「ビジネス、データサイエンス、エンジニアリングの3つのスキルを兼ね備えた人物」と言われています。
ところが、この3つを兼ね備えた人物、データサイエンティストと呼ぶべき人材はまずいません。超レアな存在とも言え、探してもなかなか見つかりません。そこで現実には、その3つを分け、それぞれに強い人物がその役割・業務を担うというのが機械学習プロジェクトにおいては現実的です。
この3つのうち、ビジネスの部分を担うのが、機械学習プランナーです。そして、現在、最も足りない人材といえます。
ここでは、前々回の記事と前回の記事で触れた、機械学習の基本を念頭に置きながら、機械学習プランナーの必要性を考えていきます。