AIベンダーの嘆きにみる専門家の活用方法と効率的なスキル提供のポイント

●　「開発の丸投げやめて」　疲弊するAIベンダーの静かな怒りと、依頼主に“最低限”望むこと

2018/10/9のITmediaに表記の記事が掲載されていました。
自社内でデータサイエンティストなどの専門家を育成・確保出来る企業による内製化と外注する企業への二極化が始まっていること、さらに外注する企業でも、データ分析やＡＩ活用について何を、どのように依頼すればよいかがわかっている企業とわかっていない企業があることを指摘し、内政、外注のいずれにせよ、地道な人材育成が必要であるとコメントされています。

 

●　ＡＩ・ＩｏＴに何が出来るかとその限界、コストを知らないと外注も困難

ＡＩ・ＩｏＴに限らず、ＩＣＴ、ＯＡあるいは材料分析等においても、
外部に依頼する場合でも何をやって欲しいか、その結果をどのように使いたいのかが明確になっていなくては外注先に的確な注文が出来ず、費用対効果も低くなることは、よく目にするところかと思います。

新技術についてはそれがより端的に現れるわけですが、自社で使わずとも競合他社が使って競争力を高めるリスクは常に存在するので、今後業界や企業の規模を問わず、直接的・間接的にＡＩ・ＩｏＴに関わることは避けられなくなってくるのではないかと感じています。

 

●　課題である人材育成の方法を提供出来るかも考える

今回の記事でも、人材育成の重要性が指摘されていますが、人材育成と技術導入にはその技術と自社事業への応用に関する目利きが必要となります。

逆に言えば、その分野での人材の専門性や技術の導入効果の評価方法も含めて新技術の導入に関するソリューションを提供できれば、顧客への提供価値が高まるとも考えられますね。

新規に人を確保することはなかなか難しいですが、コンサルティングなどの外部サービスも活用して、ＡＩ・ＩｏＴに関する目利きを自社内に育てることは、重要な人的資産と構造資産の構築につながるものと考える次第です。

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