大規模展開するためのAIアップスキリング：未来の仕事の重要な切り口

AIから、より多くの価値を生み出したいとき、どのようなアプローチを取りますか？データサイエンティストを増やそうと考えるかもしれません。しかし、データサイエンティストは需要が高く、採用が難しいものです。また各企業でビジネスを学ぶ最初の半年間は生産性が低く、3年以内に辞めてしまうことが多いため、AIプロジェクトはなかなか拡大しません。もう1つのアプローチは、データサイエンティストの業務を外部委託することです。この場合、あまり完成度の高くないオーダーメイドのアプリケーションができ上がります。変更には時間がかかってしまい、データドリブンな組織に向けた進歩はほとんどありません。

[*→ 関連EBOOKをダウンロード： AI人材の採用と育成のために*](https://pages.dataiku.com/staffing-the-ai-enterprise-jp)

Dataikuは、未来の仕事の姿では、データ、機械学習、AIの利用があらゆる場面で使われるようになると信じています。電気のスイッチを入れるときに、電気の長い発明の歴史や、確実に安全に電気を流すための膨大な技術インフラを考えず使っているのと同じように。そしてDatiakuは、このAI活用の主役は、人であると信じています。人が主役となって、テクノロジーを活用して生産性を上げ、時にはこれを変革を起こす目的に活用し、組織全体にAIを民主化していくことが重要です。

![pexels-pixabay-210158-1.jpeg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1196881/0ed3eb16-0dda-a443-c33d-fa374a3ca2c6.jpeg)

AI人材に関して、採用や外部委託というアプローチでは、AIプロジェクトは成功できません。多くの企業や業界で行われるアプローチは、[アナリストのスキルアップ](https://www.dataiku.com/stories/detail/us-venture/)を図り、共通のセルフサービス型AI/機械学習（ML）プラットフォーム（Dataikuなど）を提供し、優れた成果を発揮できるアナリストを育成することです。数年前までは、AI/MLプラットフォームは学習が難しく、効率が悪く、ミスが許されなかったため、このアプローチは現実的ではありませんでした。しかし、今は違います。新しい仕事の未来が約束された今、生産的で価値あるデータ活用を、ビジネス全体に根付かせることができるのです。

Excelは、財務に関わる人の数を100倍に増やしました。Windowsは、コンピュータの利用者を100倍に増やしました。WYSIWYGエディターは、タイプできる人の数を100倍に増やしました。Tableauは、BIレポートの開発者を100倍に増やしました。ノーコード、ローコード、AutoML、複数の分野にまたがるチームコラボレーションプラットフォームは、今日、AIに対して同じことを行っています。しかし、人数の100倍増を達成し、それを定着させることは、最新のデスクトップツールをダウンロードし、アナリストにYouTubeの講義を勧めるといっただけでは難しいのです。


## AIアップスキルングのためのベストプラクティス

大規模展開するときのAIアップスキルに関して、私たちが学んだ（仕事の未来に関連する）ベストプラクティスは、以下の通りです。

1. [AIの組織構造](https://pages.dataiku.com/ai-operating-models)を、中央集権化したセンター・オブ・エクセレンス（Center of Excellence：組織横断的な取り組みの中核となる部署）から、ハブアンドスポーク（Hub and Spoke：大規模拠点(ハブ)に集中させ、そこから各拠点(スポーク)に分散させる方式​​）、センター・フォー・アクセラレーション（Center for Acceleration）、フル・エンベデッド（Full embedded）へと進化させる。

2. 使いやすいAI開発/運用プラットフォームを導入することで、生産性を当初から3～5倍高める。

3. データサイエンティストやビジネスユーザーが使えるようになるためのプログラムに投資する。

4. 現場の最前線にいるドメインエキスパートが、AI/ML製品で開発できるようになるためのアップスキリングプログラムに投資する。​​

AIが自社にどのような価値を生み出すか、70%の企業が理解していますが、それを実現できているのは[10%に過ぎません](https://web-assets.bcg.com/f1/79/cf4f7dce459686cfee20edf3117c/mit-bcg-expanding-ai-impact-with-organizational-learning-oct-2020.pdf)。その問題は、計算処理など技術や金額ではありません。トム・シーベルは、クラウドコンピューティングのコストとAIの価値を比較して、["計算処理とストレージは基本的には無料だ "](https://www.youtube.com/watch?v=2ozr788H0iU&t=4m58s)と述べています。計算処理コストは20年前の[16,000分の1](https://www.nber.org/papers/w21547)であり、[画像分類のトレーニングコスト](https://hai.stanford.edu/news/2022-ai-index-industrialization-ai-and-mounting-ethical-concerns)は2018年から64％減少しています。**ボトルネックは人材です**。

インテルの共同創業者兼CEOに、アンディ・グローブという人物がいます。彼のリーダーシップの下、同社の時価総額は、40億ドルから1970億ドルへと50倍にも膨れ上がりました。PC革命の初期に東海岸の記者がインテル本社を訪れ、インテルが何をやっているのか理解しようとしたもののよくわかりませんでした。苛立った記者は「あなたの製品で、最も重要なインプットは何ですか」と質問しました。アンディは少し考えて、"賢い25歳の若者たち "と答えました。

数年後、別の東海岸の記者がシアトル郊外を訪れ、マイクロソフト社の共同創業者でCEOのビル・ゲイツに自社の企業価値を尋ねました。「工場も倉庫もトラックも飛行機もないのに、マイクロソフトにはいったいどのような価値があるのですか？」これに対しビルは、「私の会社の価値である在庫は、毎日夕方になるとドアの外に出ていくんだ」と言いました。アンディとビルが気づいていたことは、今日のAI導入に影響を与えるトレンド、つまり人材の争奪戦の予兆でした。


## データ＋AI人材の争奪戦を勝ち抜く準備はできていますか？
AIの拡大を阻む最大の要因は、AIスキルを持つ人材の雇用と、優れたビジネスケースの特定です。この2つの課題を同時に解決するには、データとドメイン（現場）の専門家で構成されるチームを作り、さらにAIイニシアチブの運用モデルを進化させていくことです。さらに詳しくこちらの[EBOOK](https://pages.dataiku.com/staffing-the-ai-enterprise-jp)で説明しています。


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原文： [*Large Scale AI Upskilling: A Key Facet of the Future of Work*](https://blog.dataiku.com/ai-upskilling-future-of-work)