遅いデジタル投資は、コストだけがかかる｜深津 貴之 (fladdict)
仕事上、デジタル・トランスフォーメーションの相談が、ちょいちょい発生します。 DXの苦戦例というと運用体制や制度変更せずに、無理やり技術導入してる…がありがちですが、それ以前に「タイミングを逃した」導入ケースも多いイメージです。 共通課題すぎるので、よくするテクノロジー導入の例え話をnoteにまとめておくことに。 戦国時代の鉄砲導入を例えにした小話です。 最初に火縄銃を導入した人一番手は高コストかつ、ハイリスク・ハイリターン。そもそも一番最初は、この技術がアタリかも不明瞭。自分でリスクと手間をかけて、運用体制や使い方を確立しなければならない。 ただし技術導入に成功したときには、圧倒的に無敵なポジションを取れる。押し寄せる武田の騎馬隊を、コテンパンにできる！ 成功事例をみて即座に導入した人 一番コスパが良い賢いプレイヤー。ミドルコスト、ミドルリスク・ハイリターン。他人がコンセプト実証をしてく
コロナ前のデータで訓練された機械学習モデル、現在完全に破綻 | ScanNetSecurity
ガートナー社によると、新型コロナのパンデミック以前にビジネスを行うために構築された機械学習モデルは、経済がロックダウンから立ち直るにつれもはや有効ではなくなり、企業は機械学習と企業データ管理において新たな課題に直面することになるという。 同社の調査グループは、「新型コロナの余波による極端な混乱により ... 過去のデータに基づいた多くのモデルが無価値になってしまった」と報告している。 例えば、製品推奨エンジンやネクスト・ベスト・オファーに機械学習を一般的に使用している企業は、そのアプローチを再考する必要があるだろう。教師あり機械学習モデルを再訓練するに十分なコロナ後のデータがないため、機械学習技術の幅を広げる必要がある。
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