2018年04月01日

人工知能時代に生き残る会社は、ここが違う!

本日はジョシュ・サリヴァン氏、アンジェラ・ズタヴァーン氏の
人工知能時代に生き残る会社は、ここが違う!
です。
人工知能時代に生き残る会社は、ここが違う!  リーダーの発想と情熱がデータをチャンスに変える

本書は出版関係者よりご献本頂きました。
オトバンクの上田様、ありがとうございました。

本書の著者は世界屈指のコンサルティング会社
ブーズ・アレン・ハミルトンにおいて
500人以上のデータサイエンティスト集団を育て、
そのリーダーとして活躍しています。

本書はそんな著者が、ビッグデータの効用や
ビッグデータを行かせる企業の条件について説きます。


全体で400ページのボリュームで事例が豊富です。
ただ、全てアメリカの企業ですので、
日本人には少し読みにくいかもしれません。

単にテクノロジーの利点を強調するだけではありません。
それを生かすために企業がどうあるべきか、
また、データサイエンティストの資質の見極め方などは、
実務にもすぐに役立つのではないでしょうか。


個人的には、人工知能時代の会社には
失敗を受け入れられる風土が
より求められるということが印象的でした。

失敗を許容できない文化の会社は
この先、厳しい状況に追い込まれるかもしれません。


これからビッグデータやAIを取り入れようとする
企業の幹部に一読をお勧めする一冊です。
データを生かすためには、
会社をどのように変えていく必要があるか
理解することができるでしょう。



マシンの活用によって人間の能力が向上する理由のひとつは、
先入観を最小限に抑えられることだ。


最も気をつけなければならない落とし穴は、
技術を先に導入してしまうことだ。


(1) 自信のマセマティカル・コーポレーションを、どんなエコシステムのなかで運営するのか?
(2) 解決不可能とされているどの問題を解決できれば、あらゆるものを一変させられるだろうか?
(3)どういった「不可能を可能にする」解決策が考えられるか?
(4)解決策を検証して、失敗から学ぶための最も優れた方法は何だろうか?


マセマティカル・コーポレーションが成功するためには、
リーダーは組織のどの階級においても、
次の三つの目標を達成しなければならない。
第一の目標は、「間違う権利」を守るという
意識を浸透させること。
第二の目標は、弊社ブーズ・アレンでは
「非対称な」チームと呼んでいる、
多種多様なチームを組んで仕事を進めること。
三つめは、成功例を語って、
マシンインテリジェンスの影響力を広めることである。


仕事を効率的にこなすということは
一般に思われているような、
一度だけ取り組んで正解を出して次に進む、
というものでは決してない。
弊社が学び、今なお学びつづけているのは、
そういった方法よりも検証実験に基づいた手法に
常に立ち返らなければならないということである。


多くの組織は、確実にビジネスになると保証されない限り、
「実験」を行おうとしない。


データサイエンスの成功の方程式における、
鍵となる要因Xは好奇心だ。
「間違う権利」を守ることは、好奇心を後押しする。


スタッフが興味を抑えきれずに行う実験では
発見の瞬間の有無にかかわらず、
リーダーは結果を有効活用したいはずだ。


たとえ大失敗してもその大切さを広めれば、
見識を手に入れようとしたゆえの誤りは
罰せられないことがわかる。


最も重要な特徴は何だったのだろうか?
失敗を乗り越えられる柔軟性と、
古いアイデアを捨てて新しい手法を試そうとする意欲だ。


電球用のフィラメントに最適な材料を求めて
綿、麻、木、竹で実験したトーマス・エジソンのように、
正しい手法を見つけるための検証実験では、
途中の失敗にもひるまない心が必要である。


マシンインテリジェンスを利用して、
購買データから妊娠中だと推測される女性に
育児用品のクーポン券を郵送した。
そのなかのひとりは10代の少女で、
父親はこともあろうに娘の妊娠を
ターゲットの顧客別クーポンによって知ることになった。


ロボットは本質的には生き物だと
人に思わせようとするのは、不誠実なのだろうか?


皮肉なことに、厳格なルールによって
プログラムされたロボットは、
生死を分ける一瞬の判断を行うときは
人間よりも倫理的になれる。


●複雑さは重荷でなく恩恵である
●マシンは直感より信頼できる
●マシンモデルはメンタルモデルより優れている
●解決策に理屈はいらない
●与えることで価値を創造する


データサイエンティストは、
扱うデータの分野(医学や生物学など)について、
詳しい知識を持っている必要はない。







engineer_takafumi at 20:02│Comments(0) ★一般書の書評 | ⇒ ビジネスその他

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