企業の人員確保は、有名大企業以外の企業にとっては、死活問題になっています。
テレビコマーシャルやメディアへの露出が少ない超大企業においても状況は同様で、毎年のように多くの労働者が必要な製造業においては、特に問題が大きくなっているようです。
当研究所では、いくつかのクライアント企業のご担当者に「今のうちから、御社の業務全てに対して、AI が肩代わり出来るかどうかの内部検討に入っておいた方がいいですよ」とご提案しています。
何も専門のデータサイエンティストが社内に居なくとも、業務の一部を AI が肩代わりすることで、人員不足の課題に貢献することが出来る可能性があるなら、どの部分が AI 化できるかの検討は決して難しくありません。
あなたの会社の業務を知らない、あなたの会社の AI 大手の情報システムベンダーや AI 中堅企業は、あなたの会社の喫緊の業務課題について、AI による業務改善を提案してくれることはありません。
ユーザ主導で、AI ベンダーに対して「こんなこと AI に出来ないか」と打診することが必要です。
今、AI 大手ベンダーのデータサイエンティストは、超大企業向けの仕事が一杯一杯で、あなたの会社の AI 化に知恵を貸してくれないかもしれません。
どの事業部門にも、一人か二人の業務を知っている市民データサイエンティストを育てておくことは、今からの AI 化に備え、非常に重要なことです。
市民データサイエンティストとは、AI やビッグデータ解析手法と得られる期待効果について、概要程度が理解出来る人のことを言っています。つまりベンダーのデータサイエンティストと会話が出来る程度のレベルで充分です。
広範かつ細かい統計手法や、その読み取り方、 AI の詳細な理論を知っている必要はありません。
市民データサイエンティストを育てないことが、あなたの会社の人材戦略にとって、またリスクマネジメントとしても、近い将来大きな困難（痛み）を招くことになるだろうことは予想に難くありません。
