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AIは知的労働の代替に使うべき。ビジネスの下請け化を食い止めるために日本企業がすべきこと

Dec, 27, 2021

データ・AIのビジネス活用が進まない理由はどこにあるのでしょうか。企業のAI活用コンサルを行う、株式会社FUTURE VALUES INTELLIGENCE代表の萩原静厳さんは、その理由を「ビジネスサイドとデータ分析サイドの溝がある」からだと話します。必要性が高まっているAIのビジネス活用について、マナミナ編集部は萩原さんに取材しました。

H2 AIのビジネス活用、国内の現状は

データやAIのビジネス活用では、企画やマーケティングサイドの人とデータサイエンティストの溝が深いという現状があり、そこを誰が埋めるのかという問題が一番大きいです。だからどちらかが頑張って歩み寄らないといけない、ということを常々言ってきました。

ビジネスサイドはデータサイエンティストに対して「データやAIを活用して新しいことに取り組めないか?」と言うのですが、それがどういったものかをデータサイエンティストが分かるまでには労力や時間がかかるわけです。データサイエンティストは「課題設定してくれないと分析できない」と考えている一方で、ビジネスサイドがデータ分析の技術を分かるまでにも時間がかかる。だから溝ができています。

 

H3 大きく2つあるAI活用。日本での勘違いとは

ここで少し私の話をします。私はリクルートでマーケティングをやっていたときにビッグデータというものに出会いました。それまでは施策の最適化のためにA/Bテストを行っていましたが、パターン数は多くても10個ほどしか作れません。しかしビッグデータだと無数にパターンを作れる。すると、それまで頑張ってパターンを作っていた人たちの生産性が開放されますよね。これがビッグデータやアルゴリズムの大事なポイントです。

 

H4 コマツ、ミスミに見るAI活用の勝機

コマツさんではもともと自社の建機にセンサーをつけて故障予知をしていましたが、途中からそれにIoTセンサーとカメラをつけて、工事現場全体を把握する取り組みを行いました。そしてそれがうまくいってきたので、今度は自社の建機以外にもセンサーを設置して、工事現場全体を把握するプラットフォーム「LANDLOG」を販売し始めました。つまり違う商売を始めたわけです。これは自社が持っているデータを使って新しいビジネスを生み出した好例でしょう。ただ、コマツさんはそれまでにトータルで15年かかっています。Cクラスがコミットしたからこそ長期的に取り組めたのだと思います。

 

H5 日本は下請けで良い? AIへの感度を高めよ

今年ノーベル化学賞を受賞した吉野彰さんが日経ビジネスの取材で、「日本の自動車メーカーは下請けになっちゃうかもしれない」と笑いながら言っていました。また、私はあるメーカー企業の方から「下請け戦略もありますかね?」と聞かれたこともあります。そういう戦略もありますが、うまくやらないと本当に潰されます。

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テキストリンク

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