INFORMATION

healthcare.jpg
Tomoyuki HAYASHIDA
21/5月/2018

いくつかの AI プロジェクトに関わり、AI サプライヤとしての大企業やベンチャーとお付き合いする中で、調整に苦慮する機会を多く体験しています。

業務システムとして組込む AI 自体の設計や性能は、ある程度満足出来る領域に達しているにも関わらず、その周辺の仕組みと合体する際に大きなギャップが生じることが少なからずあります。

例えば、画像解析を行うディープラーニングは、PoC レベルでは素晴らしく性能を発揮するのですが、PoB で実システムに展開するや否や、動的なインタフェース部分で、周辺機器との間で新たな開発要素が出てきたり、チューニングに関わる経費が大きくなってしまったり…

AI 大企業は、人件費やライセンスフィーが非常に高く、費用対効果が出難くなったり、AI ベンチャーは、体力的に PoB についてこれなかったりで、帯に短し襷に長しな状況になりがちです。

日本の AI ビジネスを展開している IT 企業の問題は、ユーザから見て、AI の思想とは真逆の手作り感が強くAI 開発費用を早く回収したい、ただでさえ少ないデータサイエンティストを一部のユーザにしか展開出来ないという点にユーザの不満が出てきます。

ここに無理があると、プロジェクトそのものが失敗したりしてしまうために、PoC が上手く行っても、PoB で頓挫してしまうことは、ユーザよりもサプライヤ側の AI 業者に大きなリスクとなってしまうため、ベンダー、ユーザが、疑心暗鬼な状態になることで、調整役が苦脳してしまうという現状です。

PoB を突破出来れば、ユーザ、ベンダともに、Win-Win になりそうなんですが、今は、あるユーザの成功例を横展開するようなビジネスフェーズかなと思っています。


scope.jpg
Tomoyuki HAYASHIDA
21/5月/2018

今週水曜日(4/4)から、東京ビックサイトで開催されている AI Expo に行ってきました。

実際、NEC や IBM 、富士通ひいては、Apple、Microsoft、Amazon(講演はアリ)、Facebook などの先進企業が参加していない中、第二列の企業群の展示会の様相が見て取れましたが、それなりに収穫がありました。

現在、私が抱えている複数の AI プロジェクトについて、その課題解決を探ろうと、何社かのブースでお話しを伺いましたが、中々各社のソリューションの中には、その解を見つけることは出来ませんでした。

特に、AI を活用するにあたっての、周辺環境が問題で、そこのインタフェースまで引き受けてくれる企業は、余り無い印象です。

いわゆる二、三年前に先進企業が AI について、その将来性やインパクトを、直近の企業活動の課題解決ではなく、どちらかというと夢物語的なふわっとした内容で語っていた頃に比べれば、より具体的なビジネスソリューションには近づいているかもしれませんが、高いお金を払ってまでする内容かという点においては、第一列の企業も同様、苦心されていると思います。

大企業の特に IT への投資について躊躇が無い企業だけが、どんどん AI を進めていく中、単純な IT リテラシの有り無しの差ではない、企業間格差が、この 10 年であっという間に開いていく感覚を持ちました…


eyecatch-1200x786.jpg
Tomoyuki HAYASHIDA
21/5月/2018

  • 6/6(水):BCP 監査セミナー in 東京
  • 7/13 (金):AI セミナー in 東京
  • 7/17(火):マイナンバー監査セミナー in 東京
  • 7/27(金):BCP セミナー in 東京
  • 9/19(水):医療機関セキュリティセミナー in 名古屋
  • 9/20(木): BCP セミナー in 名古屋

詳しい内容については、お問い合わせください


aispeaker.png
Tomoyuki HAYASHIDA
21/5月/2018

当社オフィスにも、AI スピーカーがやってきました。

Amazon Echo が良いかなと思っていましたが、メールを出しても、返事が来ず、直ぐに買わせてもらえないので、Google Home Mini にしました。

よく IT 評論家と呼ばれる人たちが、AI スピーカーのことを書いていらっしゃいますが、そのテーマは、「使えるのか」、「使えないのか」!

ウチのオフィスのコンサルタント連中は、Siri/iPhone を使いこなしているヒトと、そうでないヒトに分かれ、えも知れない物体(Google Home Mini)に対する接し方や話し方で、それぞれの個性や頭の中が少し分かるような気がしました。

恐らく、Siri を使いこなしているヒト達は、その能力的な把握をした上で、適切な言葉を選んだ聞き方をしますが、その真逆なヒト達は、無理難題、日本語としてもおかしい設問や関西弁などで、大抵 AI 君に被り気味に拒否されています。

この光景が、可笑しく笑いを堪えていますが、一方、今後、AI が私たちの生活にどんどん入ってくるときに、その接し方にも、その人それぞれのバックグラウンドで、いかようにも使える、使えない判断があるのだろうと再認識しました。

この AI スピーカーも、ワンフレーズだけの会話ではなく、連続した会話が出来るようになってくると、一気に「使える」マシンとして、ブレークスルーするような気もします。


retreatfig.jpg
Tomoyuki HAYASHIDA
21/5月/2018

今、毎週定期的に、マインドフルネス(瞑想)の講座を受講しています。

ご存知のように、マインドフルネスは、Google 社が全社で取り組んでいることで有名になっていますが、実際に、ポジティブな感情を増やしたり、ストレスを軽減できる効果科学的に認められています。

瞑想と言うと、禅宗の座禅を思い起こす人も多いかと思いますが、マインドフルネスでは、宗教的な部分が排除されて、いろいろなタイプの瞑想があります。

例えば、食べるマインドフルネス歩くマインドフルネスなど…

とても瞑想とはかけ離れたことと結びついているように思いますが、実際に私たちが日常気にも留めないようなルーティン化されているアクティビティを特に意識することで、頭に浮かぶいろいろな感情を受け止め、何かの気づきとルーティンの行動を順に繰り返すことで、確かにストレスや不安が取り除かれるような感覚を覚えます。

一般に、マインドフルネスでは、40 分程度の瞑想を毎日続けることで、約二カ月後程度に、脳の働きの違いが出て、科学的に実証された「ストレス軽減効果」などが認められるようです。

その他、瞑想の科学的な実証効果としては、

・コルチゾール(ストレスホルモン)の低下と幸福度を高める

・ポジティブ(愛、喜び、感謝、満足、希望など)な感情を増やす

・集中力が向上し、不眠が改善される(脳への血流を高める)

・海馬のたんぱく質密度が高まる

・脳疲労を起こすデフォルトモードネットワーク(後悔や心配が働くときに活発になる領域)を減少させる

などが挙げられます。

IT 企業の従業員や役員、昼夜逆転の仕事をしている方などは、お試しされては如何でしょうか。

 


hayashida.png
Tomoyuki HAYASHIDA
21/5月/2018

新年、明けましておめでとうございます!

今年も何卒宜しくお願い致します。

昨年中は、多くの皆さまにお世話になり、いろいろな知見を頂けた年でした。

今年は、それらの知見を、皆さまにフィードバックさせて頂くことが使命かと考え、日々精進致します!

さらに今年の抱負と致しましては、より AI に注視して、いくつかのプロジェクトに携わりたいと考えております。

既に複数の AI プロジェクトに関わっておりますが、健康や医療、BCP やセキュリティ、コンプライアンス等にも、AI の利用を展開出来るよう積極的に提案やシステム構築を行う所存です。

末筆ながら、皆様の新しい一年が、より良きものとなりますよう、お祈りいたしております。


t_service_02.jpg
Tomoyuki HAYASHIDA
21/5月/2018

いくつかの大手 SIer が、AI 化へのフレームワークを発表していて、網羅性の高いプレゼンテーションなのですが、ユーザとしてついて行けるかなと思うこともしばし。

もし、一般ユーザ(先進的な中堅企業)が、AI を業務に取り入れようとした場合、以下のようなマイルストンになるのかなと考えています。

1. ビジネス課題における解決方法が、AI システムに適合しているか?
(※ ヒトが出来ることのほとんどは、AI が実行出来る)
2. その課題の解決方法において、AIシステムとAIを利用しないシステム(現行の仕組みを含む)の比較
(※ 運用、超概算コスト、その他)
3. システムの大まかな構成設計案(概算コストを含む)とプロジェクト体制案の策定
(※ 関係者全員のイメージ共有のため)
4. 机上 PoC 用教師データ/予測データの収集
5. AI による 机上 PoC(トライアルテスト)の実施(複数の AI ベンダー)と評価
(※ 分類/回帰における精度や適合率)
6. AI システム化の推進/撤退の決定
7. AI パートナーの仮決定とプロジェクト体制の構築
(※ この段階では、まだ最終的なプロジェクト決定ではない)
8. プロジェクト体制における詳細
(※ データエンジニア、データサイエンティスト、AI 技術者、業務 SE)
9. システム詳細設計(基本、モジュール、ハード、ソフト、冗長化等)の決定
10. システム運用設計(異常系)
11. システムの評価(運用、コスト、性能、その他)
12. プロジェクトの承認/撤退の決定
13. 各モジュールテスト(PoC 精度向上施策、調整)
14. 結合テスト(PoC 精度向上施策、調整)
15. 総合テスト(PoC 精度向上施策、運用、異常系)
16. 詳細運用設計
17. 三か月~半年の実運用テスト(本番ラインでの並行稼働)


analysis.jpg
Tomoyuki HAYASHIDA
21/5月/2018

働き方改革」という言葉が様々な業界で叫ばれていますが、IT 業界でも、ベンダーの展示会に行くと「○○○の IT 技術を活用した働き方改革を!」というフレーズを、少し前からあるような技術テーマにさえ使われることを目にします。

個人的な考えですが、世の中のほとんどの業種において、確かに IT を利活用することに長けた企業は、既に今言っているような働き方改革は出来ていて、そうでない企業は、今後、IT を更に活用することで、今までと違う働き方を実践出来る筈なのですが、この部分の障壁として、その企業の IT リテラシが大きく立ちはだかっているように思えます。

ある研究会で、有名大企業がある部門の働き方改革の実践例を講演されている内容を伺って、この部門に対する IT リテラシは高いなと感じたことがありました。ただ私がここで言う「IT リテラシ」とは、従業員の個々の総合力の事では無く、どちらかと言えば、CIO や CTO のような経営陣と管理職・従業員の総合力として定義しています。

その意味で、日本の IT ベンダ(外資系を除く)では、大企業でさえ、ほとんど彼らの IT リテラシは高いとは言えません。従業員のリテラシの差も大きく、CIO/CTO は更にレベルが低いのが現状です。

ここで気を付けたいのは、IT の利便性を上げると、情報セキュリティのリスクも高くなるため、そこのバランスを取りつつ、新しい IT 技術を導入し運用することは、プロジェクト全体のシステム構成のセンス、巨額のコスト、従業員のスキル、役員・管理職の IT 業務理解を含めた、企業全体に大きな影響があるため、大 IT ベンダでさえ躊躇してしまうのも理解は出来ます。

しかも、このような絵を描けるセンスのある CIO/CTO は、もう日本には人材が居なくなってしまっているようにも思えます…

私が昔働いていた某外資系企業のアメリカのオフィスでは、金曜日の午後 3 時には、既に管理職も含めて、従業員は、誰も居なくなっていたことを思い出します。もちろんアメリカにはプレミアムフライデーという考え方は無いわけですが!?

 


t_service_021.jpg
Tomoyuki HAYASHIDA
21/5月/2018

先日、とある IT 大企業の展示会に行ってきましたが、ほとんどのブースが「AI」をうたっていました。8 割方が「 AI を活用した○○○」のような展示コピーです。

中には、AI ?と思うようなものもありましたが、確かに、システムの一部に AI が使われているようで、エキスパートシステムでもいいんじゃないかと思うようなシステムにも、やはり AI なんですね…

当研究所でも、複数の AI プロジェクトが走っていますが、大きく分けると、① AI Chatbot、② BigData 分析の AI 活用、③ ディープラーニングによる画像解析です。

直ぐに実用化が見えているのは、① AI Chatbot ですが、私の生業である危機管理や事業継続計画に大いに利用が見込まれます。実際の有事に人が対応するのではなく、AI が対応する意味は非常に大きいと考えています。

BigData 分析の AI 活用については、BI 分野で、高度なスキルと経験が必要なデータサイエンティストの作業を AI が代行してくれるというもので、いわゆる市民データサイエンティストと呼ばれる層が活用出来る AI です。BigData 解析のデータマイニングを、よりホワイトボックスとして説明可能なので、多くの企業で採用される分野だと感じています。当研究所では、例えば ① で収集したデータを ② で分析するということを考えています。

ディープラーニングによる画像解析は、精度という点について、ユーザとベンダーの意識合わせがポイントになりそうです。例えば、製造業における製品の検品というテーマに、この技術がより多く活用されようとしていますが、中には、その精度の「感覚」で、プロジェクトが上手く運ばないこともあるようです。つまりベンダー技術者は、90 % 精度を高いと考え、ユーザ経営者は 100 % じゃないことに怒りを覚えるといった具合です。

AI が人間が出来ることを補助する役割と考えば、ある程度のスキルが必要な作業を行う従業員の経費や人材確保という観点で言えば、大いに意味がありますが、せっかく機械(コンピュータ)にやらせて高いお金を払うのに、100 % じゃないのかとユーザ経営者は考えるわけです。

必要な雇用が少子化で益々難しくなっている昨今、より技術的な作業を AI が代行する意味を、ユーザも、ベンダー側も、よくコミュニケーションした上で利用推進すべきかなと感じています。

当研究所では、③については、ヘルスケア IT システムに導入することを考えています。未病を画像として AI 管理することで、健康への意識を高め、予防医学にも貢献するようなフレームワークの構築が目標です。

 


bcp.jpg
Tomoyuki HAYASHIDA
21/5月/2018

9/24(火曜日)日本経営協会東京本部主催の「CBRNE BCP 災害対策セミナー」で講演致しました。ご参加頂いた方々ありがとうございました。

参加された皆さんは、テロ事案よりも、弾道ミサイル対応電磁パルス爆弾対応にご関心が強かったように思えます。

また参加者の方のアイディアで、海外への連絡手段として、電磁波パルスや衝撃から守る電磁波シールドを施した防火金庫のようなものに、衛星電話を入れておき、有事後に、海外支社と衛星電話でコミュニケーションを取るという話が出たのは、非常に興味深いものでした。確かに通信インフラや IT が全く使えない状態の中、衛星電話は唯一の利用可能な手段です。

さらに企業の情報は、海外データセンターに待避可能ですが、国の機関の情報は、海外に退避出来ないため、電磁波パルス爆弾から守る仕組みが必要だと感じています。

 


SERVICE

icon-angle-right 危機管理・BCP
icon-angle-right 情報セキュリティ
icon-angle-right ヘルスケアIT
icon-angle-right 内部監査支援

ABOUT US

icon-angle-right 代表挨拶
icon-angle-right 会社データ
icon-angle-right お問い合わせ
icon-angle-right ニュース&イベント
icon-angle-right ブログ

POLICY

icon-angle-right本WEBサイトご利用にあたって
icon-angle-right 商標
icon-angle-right 個人情報保護と情報セキュリティー
icon-angle-right CSR・ESG

PRINCIPLE CONSULTING GROUP

プリンシプル・コンサルティング
プリンシプルBCP研究所
プリンシプルHRコンサルティング
プリンシプル住まい総研
プリンシプル情報構造化研究所
プリンシプルアセスメント研究所
プリンシプル見える化研究所
プリンシプル・エグゼクティブ・コーチング

COPYRIGHT © 2012-2017, Principle BCP Institute, ALL RIGHTS RESERVED