「俯瞰図から見えるＩoＴで激変する日本型ビジネスモデル｣という本を読み､ＡＩ(人工知能)に興味を持ちました。たまたま、アマゾンのサイトで、その本の著者の大野治さんが書かれたＡＩの入門書が刊行されたというので､さっそく手に入れました。
ＡＩの本というと、何やら、数式がゾロゾロ出てきて、数学については素人の私には、よくわからない。しかし、ＩoＴというシステムは、ＡＩの知識なくてはわからない。特に、文系出身の経営者の方は、できるだけ数式を使わず、平易に、ＡＩを導入すると、どういう仕組みで、企業は利益を獲得できるのか？を知りたい。しかし、平易にＡＩを解説した本がないと悩んでいる。この本は、そのような経営者の方の要求を満たす本だと思います。
まず、この本の想定読者ですが、「本書は、『自社の事業にＡＩ(人工知能)を適用するに当たって具体的に何をすれば良いのか？』を検討している経営者や起業家(ベンチャー)、ならびに企画立案者や組織の部門長を想定読者としている。また、今後ますます重要な技術になるＡＩを勉強しようとしている技術者や学生も想定読者としている。｣(4ページ)
また執筆方針として、「本書は、できるだけ数式を使わないで、ＡＩを説明することを目指している・・。｣(32ページ)。「本書は無謀にも、『経営者が現場の技術者と会話できるようになるためのガイドブック』になることを目指している。｣(72ページ)とあります。
その上で、ベイズ統計、機械学習、深層学習と、その応用技法の俯瞰図を示し、それぞれの技法が、ビジネス上何を意味し、その技法によって何ができて、それが企業の利益獲得にどう貢献するか？を分かりやすく説明しています。
そして、最後、第7章「日本企業のとるべきＡＩ戦略」の中で、日本の企業がＡＩ利用の分野で、世界の競争に遅れをとっているという著者の危機感とともに、その原因を次のように述べています。
「・・日本企業のほとんどが、データのコード体系の統一や基幹システムの統合ができていない。会社全体でデータの標準化ができていないのだ。このことが、欧米の先進企業と比べて日本企業のＡＩやＩoＴの取り組みが遅々として進まないこと、さらに導入後の成果の刈り取りができていない最大の原因である。
したがって、企業が事業をＩoＴ化するに当たって真っ先に取り組まねばならないことは、一見遠回りのように見えても、会社全体としてデータを標準化することである。
具体的には、会社としてコード体系を統一し、生産現場からのデータを、営業からのデータを、設計からのデータなどを、経営者の目線ですべてのデータを会社全体で共用するようにしなくてはならない。つまり、会社全体で一つのデータベースとして整備する必要がある。
ビッグデータとＡＩとＩoＴの関係を俯瞰すると、ＩoＴで様々なデータを収集し、そのデータを使うことでＡＩが進化する。進化したＡＩを実装したＩoＴ機器やネットワークが普及することで、さらに有用なデータを集めることができ､より品質の高いビッグデータとなる。これがさらに、ＡＩの進化を促すという好循環が生まれる。
この果実を得るためには、ＡＩの適用やＩoＴ化の前提条件である、会社全体のコード統一は避けて通れない。｣
もし､経営者の方が、このレビューを読んでいたら､一度御社のＣＩＯの方に、会社のコード統一はどうなっているか？聞いてみてはどうでしょうか。そして、著者は、こう述べています。
「業務へのＡＩの適用も、事業のＩoＴ化も、その大前提はデータであり、それは企業の基幹システムや企業内の諸々のシステムとで使用しているデータのコード体系ができていて、初めて有効になる。
日本のＣＩＯは、『ＡＩだＡＩだ』と現場に発破をかける前に、自身が『ちゃんとコード統一を前提の基幹システム統合をしなかった過去の自らの汚点こそがＡＩによる自社のデジタライゼーションのネックだ』という自覚を持っていただきたい。
だが､今からでも遅くはない。ＣＩＯは社長以下の経営層を説得し、先を見た投資を遂行すべきである。それなくしては、日本企業の発展はないと考える。｣(160ページ)
また、前著「俯瞰図から見えるＩoＴで激変する日本型ビジネスモデル｣の中で、コードの統一について、「筆者の日立グループで働いた経験から、どうしても公共投資でやってもらいたいことがある。それは、コードの統一である。｣(198ページ)。「世界で共通にしなくてはならないものとしては、ビッグデータのコード統一もその一つである。｣(190ページ)と、著者の大野治さんは提案しています。
最後に、私にとって嬉しかったことは、この2冊のおかげで、今まで読めなかったＩＯＴやＡＩの本が読めるようになったことです。この点、大いに著者に感謝するところです。
鈴木敦雄(公認会計士)
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