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Profet AI Insight

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Profer AIファイアーサイド・チャット: 李家岩教授のゼロから無限への啓発

2024年1月24日、杰倫智能科技(Profet AI)は今年初のフォーラムシリーズ「Crossover Talks(クロスオーバー・トークス)」で、「AIファイヤーサイド・チャット:李家岩教授のゼロから無限への啓発」を開催した。台湾大学情報管理学部の李教授がこれまでのデータサイエンスの経験をシェアし、メンターとしてデジタルトランスフォーメーションに対する思考の変遷についての深い討論を行った。今回のイベントは、群創光電(イノラックス)の段行建名誉董事長、台湾人工智慧学校(台湾AIアカデミー、AIA)の謝礼宗秘書長のほか、世界をリードする半導体やファウンドリー、大手メーカーなどトップ企業からVIPを招き、それぞれの思考の変遷とデジタルトランスフォーメーションの実践経験についてシェアいただいた。


Dr. Chia-Yen Lee from the Department of Information Management at National Taiwan University took the lead in sharing his data science experiences from the past and served as a mentor guiding a profound discussion on the journey of digital transformation.

フットプリントセクション:李教授がデジタルトランスフォーメーションと多分野チームの鍵となる議題をシェア


フットプリントセクションでは、李教授はデジタルトランスフォーメーションの鍵となる議題について詳しく掘り下げ、台湾科技媒体中心(SMC)のレポートを引用して、デジタルトランスフォーメーションの成果に対する期待は産業ごとに異なると述べた。例えば、電子部品業など「小さな成果」を求める業者は、大型管理システムによる経営フローの最適化をより重視するが、全体製造業のような「大きな成果」を求める業者は、データ分析プラットフォームを利用した市場パフォーマンスの向上をより重視する。最も需要なことは、デジタルトランスフォーメーションの成功とは内部の効率を高めるだけでなく、実質的な利益を増やし、市場と顧客の承認を得るものであるべきという点だ。このほか李教授は、雑誌『フォーブス』に掲載されたデジタルトランスフォーメーションが失敗する12の理由を挙げ、人材の流出、意思決定フローの遅さ、外部サプライヤーのコントロール不足などのリスクを指摘した。


デジタルトランスフォーメーション推進の要である多分野チームについては、分野間のコミュニケーションだけでなく、部門間の実行言語と各データの定義を統一することがより重要であると強調した。IT及びデジタルトランスフォーメーションチームとその他部門の言語が統一されていないと、推進過程における意思疎通のコストが高くなるため、全員が第一の共通言語を備える必要がある。第二の言語とはシチズンデータサイエンティストの意識であり、これはProfet AIが長年伝えてきた人材育成の重要性についての意識に通じる。企業は内部の一般従業員が基礎意識を持った時、すばやく正しいテーマを見つけ出し、単独のプロジェクトを線へ、そして面へと展開し、AIデモクラシーという最終目標を達成することが可能となるのだ。


ディープトークセクション:デジタルトランスフォーメーションへの挑戦と啓示についての実質的なシェア


ディープトークセクションでは、李教授は来賓とデジタルトランスフォーメーションの核となる挑戦と成功要素について詳しく話し合った。イノラックスの段名誉董事長は、長年デジタルトランスフォーメーションに携わった感想について、こう述べた。「AIは目盛りのついた物差しのようなもので、診断と予測を行い、データを利用して問題を見つけ出すものだ。そうしてこそ、どの方向に向かって改善すればよいか知ることができる。デジタルトランスフォーメーションにおいて、予測モデルの構築は目的であるだけでなく、トランスフォーメーションの開始を意味する。モデル構築がうまくいかなくても、診断する意義はある」言い換えれば、予測が不正確であった場合、組織の内部管理のいずれかの段階に問題があるということかもしれない。例えば、内部でいくつかの重要なデータが集められていない、などだ。段名誉董事長はまた、ITをInformation Managementと新たに定義し、CIOのChief Infrastructure Officerとしての役割の重要性が明確になると強調した。


台湾AIアカデミーの謝秘書長は「デジタルトランスフォーメーションは止まることのない発展であり、止まらないことが成功である」とし、学習型組織を統合することで人材育成と意識変革の鍵を手にすることができると述べた。また、教育訓練もデジタルトランスフォーメーションにおいて重要だと強調した。


デジタルトランスフォーメーションの核となる挑戦のほか、成功要素については、透明度と情報の即時管理から始め、デジタルトランスフォーメーションをプロジェクトとしてだけではなく、持続する過程として、外部のリソースを利用すべきだというアドバイスがされた。第三者企業に成功体験をシェアしてもらうことで企業内部の従業員を説得し、責任者がAIツールを容易にマスターできるようにして、AIは仕事を奪うものではないということを理解してもらう。そして、AIを通じてベンチマーク問題を見つけ出してクイック・ウィンを実現した後、点から線へ、線から面へと推進していく。このほか、デジタル文化の確立はデジタルトランスフォーメーションの重要な一環であり、内部のコンテストやトレーニングなどを奨励して未来の重要人材を育成し、企業全体のデジタル化を推進するべきだ。


AI導入は上から下への命令ではなく、組織のメンバーが自主的に下から上へと推進していくものだ。企業は基礎のあるデータガバナンス能力を持ち、管理層がチームが必要とするデータと技術、そしてメンバーが毎日の仕事で必要とするアプリケーションプログラムを提供するだけで、従業員がノーコードあるいは低コードツールを使って自らアプリケーションプログラムを構築できるようにする。そうすれば、AIチームやITチームに頼ることなく、AIをよりスピーディーに普及させ、効率を高めて、デジタルトランスフォーメーションを全面的に推進することが可能となるのだ。



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