→AI/機械学習
- 日本のAI導入効果がアメリカの7分の1程度しかないのはなぜなのか|piqcy|note 2022.12
- 米国に比べ導入効果の波及範囲が狭い
- データ基盤のベースとなるデータレイクを全社的に活用している企業が4.1%と、米国の26.3%の6分の1程度に留まります
- 20.5%の7割がデータレイクすら整備していないとすると効果が期待される企業は6%前後
- 横断的なデータ基盤の構築が進まない理由として、ビジョン・ロードマップがない
- リーダー層にプロダクトマネージャー型の人材が不足しているこ
- プロダクトを新規開発する機会が少ない
- ユーザー企業でなく外部ベンダーに7割近くのIT技術者が在籍しています。そのため、なにか新規のサービスを開発する場合は基本外部ベンダに頼る
- AIの研究者は47%が不要、実装者も40.7%が不要と回答しています。さらに、AIを活用した製品・サービスを企画できる人材がそもそも不要と回答している企業が3割
- テクノロジーの開発経験だけでなく、活用戦略まで外部に依存
- Recruit Data Blog | AI開発の新たなパラダイム「基盤モデル」とは 2022.7
- 基盤モデルとは「大量かつ多様なデータで訓練され、多様な下流タスクに適応(ファインチューニングなど)できるモデル」のことです。具体例としては、大量のテキストデータで学習することで感情分析や質問応答など多数のタスクで使えるようになったBERTや、加えて翻訳などの生成系タスクもできるGPT-3、大量の画像・説明文ペアで学習することでゼロショット画像分類ができるようになったCLIPなどが挙げられます。
- ヨーロッパはAI時代の競争においてなぜ絶望的なのか 2019.2
- VCと起業家のエコシステムがない
- アメリカの起業家のような革新性がなく、中国の起業家の粘り強さもない
- 今の時代に必要なソフトウェアとAIの問題を解決するのに必要になる経験がない
- コンシューマー・インターネット、ソーシャルメディア、モバイルのアプリケーションの3分野で大きく成功した企業を作ったことがない
- 現在、参考にすべきなのは、アメリカであり中国であり、アメリカの場合は特にシリコンバレー
- 「人工知能が仕事を奪う」に怯えている人たちが、今絶対にすべきこと 2017.29
- 「人工知能が人の仕事を奪う」どころか、「人工知能は世話がやける」こそが真実
- そのため新しい人間の仕事が生まれる。そのために関連のリテラシーを身につけること
- 世話ができるのは、世話をする相手のことを知っている人だけ。専門的な人的投資・研修なくしては、到底キャッチアップできないものです。今までのビジネス経験を応用してなんとかなるようなレベルではない
- 日本企業は、アメリカ・イギリス・ドイツ・フランスのわずか1/3程度しか費用をかけていません
- 幸い、過去の技術革新の時と比べて、私達の時代は学習しようとする人たちに有利
Last-modified: 2023-05-25 (木) 12:20:59