AIはEXCELくらい誰もが使うツールになる

統計やプログラミングができなくても大丈夫

「AI」はいちばん広い意味をもっている言葉で、その中に「機械学習」が含まれます。また、機械学習の1つとして「ディープラーニング」があるわけです。ただ、この「ディープラーニング」が特別な存在であったから機械学習に脚光があたり、AIの世界も急速に発達したのです。

このような具合に、わかりやすい例を当てはめていけば、AIの基礎も問題なく頭の中に入っていく。

出所:筆者作成

AI活用の鍵は「文系AI人材」にあり

あなたの会社の中に「AI、機械学習、ディープラーニングの違い」を正しく説明できる文系人材はどれくらいいるだろうか。私がいろんな会社を訪問している中では、まだまだその数は少ない。

データサイエンティストやAIエンジニアといったいわゆる「理系AI人材」は大手企業から順に数が増えきた。一方で、AIをうまく使う側の「文系AI人材」に出会うことがまだ少ない。

新しい技術の導入期にはよく見られる現象だが、技術そのものを深め探求することから先行し、技術を社会やビジネスに応用することはよく後回しになる。AIにおいてもこのような状態になっているといってよいだろう。そしてその理由からか、日本の企業のAI活用度は欧米や中国に比べてもまだまだ後れを取っている。

後ほど詳しく紹介するが、AIを作ることはとてもカジュアルに行えるようにもなってきた。コードを書かなくてもAIが作れるツールがたくさん出てきていたり、すでに構築を済ましたAIサービスも増えてきている。AI技術が一般化され、誰でも扱いやすくなってきているのだ。

AI技術が身近なものになった現在、企業のAI活用度を上げるには、AIをうまく使う側の「文系AI人材」を育成・量産することが鍵となる。

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