AI導入はデータを保有する企業こそ主体で導入を進めるべき、それが私の考え方。そのような企業が導入に成功してニュースリリースされました。

企業はITを導入するとき、外部委託になりがちです。お金を払って専門家任せ、それが企業のデジタル化を遅らせている原因です。

しかしAI導入は外部にお任せでは進みません。AIはデータドリブン、外部支援を受けつつも、自ら保有するデータを選んで使うことで、課題に沿った精度向上が必要だからです。

データを持っている人の主体的なドリブン、これを最大限生かした、企業主体のAI導入に賛同頂ける企業をご支援します。

DX時代が叫ばれますが、大事なことはDX導入ではないし、そしてAI導入でもない、ヒトのボトルネックをなくし、資源配分を最適化すること。DXもAIもそれ自体を目的としては大切な視点を見失う。

解決の見えないPoCとどう対峙するかも重要です。私は以下３つの点を心がけてます。

・現場の課題に真摯に向き合い、泥臭くデータを収集する。

・データの特徴に愚直に向き合い、掘り下げる。

・その業界に敬意をもって向き合い、製品知識も大切に。

AI導入ではなく、もっとより上位の目的を皆で共有することで、いろいろな分野の人たちがスキルを持ち寄ることができ、それが成功につながるのです。

AI・IOT時代、人はより創造的な仕事を！　というのは簡単。でも社員の創造性をどうしたら引き出せるのか？　それには職場やチームの風土作り！

弊社は海外200社で実績のあるツールを日本向けに構成して貴社の課題を診断します。

1. 職場のクリエイティブ度を測定、数値化 

2. その企業に合った施策の実行。

3. 測定と施策を繰り返してクリエイティブ職場を構築

厳しい金融機関のITプロジェクトに自由な空気を持ち込み、長年不具合ゼロを続けてきた実績で、社員を活性化し、生産性向上を実現します。

時代の変化に対して、自分たちも変わらねば。

でもバズワードに煽られた目的探しは本末転倒。

AIはツールであって目的ではありません。 

最近は転移学習という技術で、ビッグデータでなくても高い精度が見込めるようになり、小さな企業にも活用のチャンスが見えてきました。だからこそ重要なのは

 ・将来に残すべき強み

 ・補強しておくべき弱み

 ・目的を見据えた導入アイデア

 次の時代への新たな将来を見出したい、そのような貴社のご相談をお受けします。

製造現場の検査業務は人海戦術。

人手のかかる検査を将来AIに代替したい貴社へ。

少量データで将来のAI化の可能性を弊社が簡易評価します。

・素材や金属の表面評価
・木材の表面の等級評価

・クラックなどの打音検査評価（周波数検査）

・材料内の異物混入

貴社の製品、部品は深層学習に利用できるのか、そもそもAIを使わない方策はあるか、それには何が必要か、そのきっかけ作りを支援させて頂きます。

AI、IOTはヨコの組織連携と全体最適を目指すツール。

でも日本の縦割り組織はヨコの連携を阻害し、情報の行き来を堰き止める。

個々の組織が優れていても、連携しなければ全体最適は望めません。

人がつながって情報がつながる。AI、IOTが初めて生きる。

将来に向けて人をつなげる講演、セミナーをお引き受けします。 

日本のIT業界は元来技術者不足！

手を動かすプログラマーが、IT業界全体の17％しかいない。出世してSEになればプログラマーから抜け出せて給料も増える。作る人が増えず、作らせる人ばかりが増える構造。

AIも同じ。作り手は増えず、作らせようとする人中心の煽り社会になりかけている。

転移学習は難しくありません。必要なのは技術力よりアイデア力。たとえ壁にぶつかっても作ることが楽しいと思える、そして自由なアイデアを出せる方々向けに転移学習の勉強会を催します。