今回は 「 機械脳の時代 データサイエンスは戦略・組織・仕事をどう変えるか？」を読みました。 最近 AI に関して興味を持っており 将来いつか AI が我々人間から職を 奪うという危機感 からこのタイトルの本に興味を持ちました。
実際に AI を学んでおり いつか仕事で AI を活用しようと思っている 私の観点から、
この本の概要と感想を 以下にまとめたいと思います。
本書の概要
本書は、
また、データサイエンティスト向けのみでなく、書籍の最後の方ではデータサイエンティストを採用したい会社に向
機械脳の時代
「機械脳」とは、これは、筆者が独自にネーミングしたものと考えられます。
「機械脳」は、「考えることそのもの」
これからの時代に必要とされる職種は、「データサイエンティスト」だけではありません。
必要とされる人数規模でいえば、「
データサイエンスの知識があっても、それをつかって解決したいビジネス課題がなければ意味が無いです。ビジネスで課題を見つけてもそれを解決するための手立てがなければこれもまた意味がありません。
自分がデータサイエンティストにならなくても、その業務を外注すればいいですが、その際に「ビジネス」と「データサイエンス」をつなげる人が必ず必要になるのです。
これからの時代は、データサイエンティストとどのように付き合っていくのがいいか、
「
データサイエンスを勉強すれば、収入は上がるか? 個人で働けるか?
データサイエンティストは圧倒的な供給不足状態だが、
これはつまり、データサイエンスのような専門知識を学んでも、ビジネス・
データサイエンスのフレームワーク
データサイエンスのフレームワークは、以下のA~Eで示されます。
A : Aim（目的）
B : Brain（機械脳の種類）
C : Coding / Cinstruction（プログラミング作業）
D : Data（データの選定と整備）
E : Execution（実行）
この中でもAimが具体的でなければプロジェクトは成功しない。
紹介書籍・コミュニティ
「Analyzing the Analyzers」
データサイエンスに実務で関わる人の技術、キャリア、
データGM人材
製品やサービスの顧客獲得や利益率の改善といったビジネス上のミ
データGMの必須教養
そもそもシステム開発がどのようなものなのかを知る教養書
「人月の神話（フレデリック・P・ブルックス）」
データサイエンティスト人材
統計や機械学習についての科学的な考え方・
データサイエンティストの必須教養
「会社を変える分析の力（
データ人材の交流コミュニティ
東京の例
「丸の内アナリティクス」
「JapanR」
「数学カフェ」
人工知能・ＡＩについてもっと学びたい人へ
人工知能や AI に興味があるけど、それらを作ることが目的なのではなく、人工知能やAIを用いて自身や会社がかかえるビジネス課題を解決したい、もしくは新たなビジネスチャンスをつかみたい！という人にとって、まずは 「AI・人工知能」 の業界を広く浅く把握することが大事です。
また、ビジネス課題をAIで解決するには、詳細なコーディングの知識に加えて人工知能を用いて解決したい課題設定から運用、評価までのプロジェクトマネジメント的な要素が重要です。
- どのような人工知能や AI であれば解決できるか
- その人工知能や AI を作るために必要なデータとして何が必要なのか
- そのデータをどう集め、どのように前処理を行い学習させるのか
- 何をもって、ビジネス課題を解決したと断定できるのか
書籍や学習サイトを使って学ぶ以外にも、人工知能や AI 、データサイエンスに関するスクールに通うことは効率よく学習する方法の一つです。
その中でも、各スクールが開催している「無料説明会」は手っ取り早く・無料で業界の全体像を聞けるチャンスなので是非活用してみてはいかがでしょうか。
AIやITに興味がある方でさらに学びたいという方は以下に、様々なAIの紹介やそれを学習するための書籍やサイトが紹介されているので是非ごらんください。
最後に
AIが人間の仕事を奪うと多くのメディアが騒ぎ立てているが、
これからも最新動向を追いつつ勉強を進めていきたいと思います。
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