このオリンピックは成功だったのか、様々な観点から検証が行われていますが、いちばん重要なことは選手たちがどのような結果を出すことができたのか、ではないでしょうか？データを使って、またデータの活用という観点から検証してみたいと思います。
からYAMAPはずっと愛用していたし、以前から何かデータx山でお手伝いできることはないかな？なんて思っていたんですが、この度ご縁あってYAMAPのデータAIアドバイザーをさせて頂くことになりました。
自分自身に向かい合うことは時として辛いことで、普段は目を背けているような自分の短所や、苦手なことに光を当てなくてはなりません。「自分の強みにだけフォーカスしろ」というのはたまにきかれますが、成長過程のヒューマンにはあまりいいアドバイスだとは思いません。さらに、そのような振り返りの過程や、そこで学んだことを周りの人たちに共有するのはとても勇気が要ります。「人のアドバイスなんか聞かず、自分の信じている通りにやれ」というのも、言われたことがありますが、本当に大切なのは「人からのアドバイスを聞き分けること」だと知りました。
大変久しぶりの執筆になりますが、本日はお知らせがあります
この度「シバタアキラのcafeでAIたい」という、ちょっと恥ずかしい名前のPodCastを始めました。自分だけでは拡散できないので、AIメディアでランキング一番上位に来たLedge.AIさんに企画を持ち込み、編集長の高橋さんにもご参加頂く形で、隔週の配信をしています。AI・機械学習技術の開発・応用、そしてそのビジネス化の第一線を走るゲストをお呼びして毎回ゆるく話を広げています。
10日間ずっとお互いに話すことを禁じられた人たちはその日どうなるのか？これは人類の誰もが実際に経験することをおすすめするけれど、一言で言うととても美しい日です。思いやりの気持ちに満ち溢れ、誰もがお互いに優しく、親切で、互いの存在から感謝と喜びを感じられる日なのです。おそらく何も知らない人がその日のその場所に居合わせたら、むしろ気持ち悪いくらいに。
危機的状況下において、当事者として関わり、貢献することが出来るのか。また、したたかにも、この危機が去った後に巻き返すための準備をしていくことが出来るのか。データサイエンティストにも真価が問われていますが、少なくとも今は素粒子のことよりもリアリティーに直面できていることに喜びを感じます。
デジタルトランスフォメーションの名のもとに、今まで手を付けられなかった業務改革が進行中。蓋を開けてみれば思いもよらぬ程の会社の非効率を知らぬ間に大きく進歩したAI技術が解決してくれそうだ。データを自動的に分析し、人間の意思決定を更に高精度に肩代わりしてくれる。AI技術の導入には今まで希少なデータサイエンティスト人材が必要と思われていたが、近年AI技術導入そのものの自動化が進み、リテラシー高めの若い社員に任せておけば、間もなく大きなインパクトが出せそうだ。
一方、一時は「ユニコーン」ともてはやされ、高給取りの代名詞になったかと思えば、今や「民主化」の名のもとに誰もがデータサイエンティストになれる時代が到来との触れ込みに、データサイエンティスト達は不安を隠せない。データサイエンティストに未来はあるのか？民主化を達成した企業で私達データサイエンティストはどうなっていくのか？それともこれはベンダーの流したデマなのか？悪夢なら早く終わってくれ！
社会全体で見たときに、社内の効率化、自社製品への導入、新規事業の創出、非専門家の技術活用など、AI技術の活用に関しては日本の企業は他国に類を見ない意欲の高さで臨んでいると実感しています。AI Experienceにおいても、日本の主産業である製造や小売りを始め、メディア、製薬、金融、オンラインサービス、物流など、非常に幅広い業界の企業が事例を紹介し、AI活用の最先端を見せつけてくれました。この事実を知らない人こそ、これから取り残されていく人でしょう。
データ収集行為（知ろうとする行為）そのものが現実を決定する、という理論を突き詰めたアメリカの物理学者John Wheelerは、「過去とは人間が振り返り知ろうとする行為そのものによって作られるものである。それ以前からそこにあるのではない」として、この目玉宇宙の図に行き着いたのです。
