AIブームが収束し、怪しいAIベンチャーが消えた年――2019年を“AI本音対談”で振り返る：これからのAIの話をしよう（2019年振り返り編）（1/4 ページ） 2019年も、毎日のようにAIのニュースがメディアで取り上げられました。矢野経済研究所が「日本企業のAI導入率は2.9％にとどまる」と発表したのは18年12月のこと。まだPoC（概念実証）から先に進めていない企業も多い印象ですが、プログラミング不要で機械学習を行えるGUIツールの普及などもあり、AI開発は少しずつ身近なものになってきています。 AIの現場で働く人たちをインタビューする本連載でも、金融、小売、スポーツ、官公庁などさまざまな領域を取材してきました。AIの活用事例も徐々に多様化してきたといえるでしょう。 今回は、AI業界の事情に詳しいマスクド・アナライズさんと、19年のAI業界を振り返りました。 松本：2019年は、A

データの分析を基に政治・経済・文化など世の中の事象に鋭く切り込む、データサイエンティストの松本健太郎さん。松本さんは現在、消費者の隠れた心理をインサイトリサーチで解き明かす株式会社デコムでR＆D部門のマネージャーを務めています。 「低欲望社会」「現状満足時代」などと称される成熟した日本では、消費者はもはや大きな不満もなければ、欲しい物を聞かれても「別に…」と答えるだけでしょう。その一方で、いつの時代であっても大ヒット商品が誕生しないことはありません。本当は欲しい物はあるのです。 そのギャップを埋め、「特に欲しい物はない」と言う消費者に、「あなたが欲しい物はこれでしょう！」と提示する商品・サービスの開発に役立つのが「インサイト」です。 では、インサイトをどのように見つけ、それをアイデアとして具現化するにはどうすれば良いのでしょうか。 今回は株式会社デコムの松本健太郎さんをインタビューしました

市場とは、消費者のニーズの総量です。例えば、喉の渇きを止めたいというニーズに応えるために飲料市場があります。ニーズを持つ消費者の数、ニーズの発生頻度、ニーズの解消にかかる費用、すなわち人数×購買頻度×購入金額の掛け算でおおよその市場規模は算出できます。 そう考えると、売り上げを増やすためにマーケターが何をしなければならないかが見えてきます。ニーズに応えることです。より多くの消費者のニーズに応える商品・サービスを開発すれば人数が増え、頻度が増え、今より市場規模は大きくなります。 しかし、必ずと言っていいほど、一定を越えるとニーズは枯れます。ニーズを持つ人数や購買頻度には上限があるからです。購入金額を上げない限り、市場は飽和と呼ばれる停滞期に突入します。 停滞期を打破するためには、新たなニーズを発見し、それを満たすしかありません。しかし、なかなか見つからないものです。なぜなら追い求めているのは

「まずは正しく失敗したい」　経産省が“AI人材育成”に挑戦する理由：これからのAIの話をしよう（産業政策編）（1/4 ページ） 日本では、AIやデータを活用してビジネス課題を解決できる“AI人材”の不足が問題になっています。 そんな中、4月に開催されたAIサミット「AI/SUM 2019」で世耕弘成経済産業大臣（当時）が、AI人材育成の政策「AI Quest」を経産省主導で行うことを明らかにしました。 これは、AI人材不足の解決を目的にした事業です。企業の実例を基にしたケーススタディを用意し、受講者がオンライン学習やオフライン学習を通してAIを社会実装する力を身に付けられるよう支援します。 AI Questは、フランスにある学費無料のエンジニア養成学校「42」を参考にしているそうです。「42」は、教員約10人で年間1000人のIT人材を育成しており、受講者の就職率はほぼ100％だといいます

「今の時代、Facebookは、おじさんとおばさんしか使っていない」 世間ではそんな声をよく聞くが、はたしてそれは本当か？『データサイエンス「超」入門』などの著書もあるデータサイエンティスト、松本健太郎氏が各種データを分析して導き出した真実とはーー。 単なるインターネット上のサービスという枠を超えて、今や日常生活に欠かせないFacebook。皆さんは、何年前からFacebookを使われていますか？ 私の場合、2011年2月24日から使い始めていたので、8年以上も前になります。使い始めた頃は、Facebookのユーザーは20代〜30代が大半だった印象を持っています。私にも年配の友人がいたのですが、総じて「ネットはオタクのもの」「SNSはなんか気持ち悪い」というリアクションでした。 それがいつしか、お会いした機会も無いご年配の方から友達申請を多くいただくようになりました。いきなり「キャッホー×

金融業界はAIでどう変わったか？　1日1000億件の市場データを処理するブルームバーグに聞く：これからのAIの話をしよう（金融編）（1/2 ページ） さまざまな業界や企業がAI活用に取り組んでいますが、金融業界は機械学習の導入が比較的進んでいる業界の一つといえるでしょう。株取引や株価予測、銀行窓口の対応などの自動化がその一例です。世界中の金融・経済情報などを扱う米Bloombergも、積極的に機械学習に取り組んでいます。 同社は、世界中の証券取引所から集めた1000億件を超える市場データを1日で処理していて、これはTwitter社が1日で処理する量の約200倍に当たるそうです（Bloomberg調べ）。合わせて、世界中の12万5000以上のメディアから200万件以上のニュース記事を取り込んで処理しています。これは膨大な量といえるでしょう。 そんなBloombergが最近特に注力しているのが

YouTuber「HIKAKIN」「はじめしゃちょー」は、なぜ超人気なのか？ 消費者インサイトを徹底分析 超人気Youtuberが若者向けキャンペーンに起用 メルペイは、「メルカリ」アプリ内で招待コードを発行し、コードを伝えられた人がメルペイの本人確認を完了すると、それぞれに1000ポイントが付与される「友達招待キャンペーン すすメルペイ」を9月16日まで開催していました。 さらに「すすメルペイ特別企画 HAJIKINチャレンジ」と題して、人気動画クリエイターHIKAKINさんと、はじめしゃちょーさんとのタイアップも実施。特別招待コード「HAJIKIN」を入力して本人確認を完了させると、1000円の企画費用が積立。その金額が10万人分（1億円）貯まると、HIKAKINさん、はじめしゃちょーさんの2人がファンと交流する特別イベントを後日開催すると発表されました。 メルカリ自体の利用者は10・

AIに従うことの危険性　「正しい意思決定」という幻想から抜け出すには？：これからのAIの話をしよう（データリテラシー編）（1/4 ページ） ビッグデータを生かして新たな知見を得るためには、どうすればいいのでしょうか。かつて米Amazon.comでチーフサイエンティストを務めた経験があるアンドレアス・ワイガンド氏は、ITmedia NEWSのインタビューで「データ分析に必要なのは好奇心と人間の観察です」と語りました。 データや数字に振り回されて本質を見失うと、どれだけ高度な手法を用いてデータを分析しても満足いく結果は得られません。ワイガンド氏は著書「Data For The People（邦題：アマゾノミクス　データ・サイエンティストはこう考える）」の中で、データサイエンティストとしての心構えだけでなく、消費者である私たち一人ひとりがどのようにデータと向き合うべきかについても解説しています。

多くの日本企業が、ビッグデータやAI（人工知能）の活用に取り組み始めている。しかし、「AIを使って何かやらないといけない」という思いはあるものの、何から手を付けていいか分からず、なかなか前に進めない企業も多い。 特に深刻なのがAI人材の不足だ。経済産業省によると日本では、ビッグデータ・IoT・AIが分かる「先端IT人材」が2020年までに約4.8万人不足するという。そのため、AI人材の育成は国としても急務だ。実際、政府はAIを使いこなす人材を年間25万人育成するという目標を掲げている。 だが、AI人材の育成はそう簡単ではない。数学やプログラミングを学んでも、それが具体的にどう役に立つのかはなかなか分かりにくい。独学ではモチベーションを維持するのが難しいだろう。外部企業に研修を依頼する方法もあるが、費用が高額だと一部の社員しか研修を受けられないこともある。 AIについて教えられる講師が不足す

“Amazonで実験を続けた男”は好奇心の塊だった　元幹部が語る「データの価値」：これからのAIの話をしよう（データリテラシー編）（1/4 ページ） 自社が持つ膨大なデータを生かし、新たな価値創造に取り組もうとする企業が増えています。ファッション通販サイト「ZOZOTOWN」を運営するZOZOもその一つ。同社はAI活用に注力しており、その一環として9月1日に、元Amazon.comチーフサイエンティストのアンドレアス・ワイガンド氏をZOZOテクノロジーズのデータサイエンスアドバイザーに据えました。 ワイガンド氏は、Amazon.comの創業者兼CEOのジェフ・ベゾス氏と共にECプラットフォーム構築に尽力し、今日のAmazonの基礎を作り上げたとされる人物。コンサルタントとして中国Alibabaや米ゴールドマン・サックス、ルフトハンザドイツ航空など幅広い企業のデータ戦略を支援し、今は米スタン

データが持つ本当の価値とは何でしょうか。また、データがあふれる社会で私たちはどのようにビジネスをし、日々の生活を送るべきなのでしょうか。 9月19日、元Amazon.comチーフサイエンティストのアンドレアス・ワイガンド氏が「Data for the people」と題する講演を行いました。ワイガンド氏は9月1日に、ZOZOテクノロジーズのデータサイエンスアドバイザーに就任。講演はZOZOテクノロジーズの社内イベントとして開催されたものですが、当日は社外のデータサイエンティストやエンジニアなども招待されており、約600人が収容できる会場はほぼ満席。データが持つ価値やイノベーションの起こし方、データを扱うときの注意点など、その話は多岐にわたりました。 ワイガンド氏は、Amazon.comの創業者兼CEOのジェフ・ベゾス氏と共にECプラットフォーム構築に尽力し、今日のAmazonの基礎を作り上

公的統計データなどを基とに語られる“事実”はうのみにしてよいのか？ 一般的に“常識“と思われていることは、本当に正しいのか？気鋭のデータサイエンティストがそうした視点で統計データを分析・検証する。結論として示される数字だけではなく、その数字がどのように算出されたかに目を向けて、真実を明らかにする。 ※文中にある各種資料へのリンクは外部のサイトへ移動します 連載バックナンバーはこちら 統計不正は現在進行形の「事件」 昨年末から話題に上がっていた、「毎月勤労統計」などの統計不正問題。一時は国会をも揺るがす大問題になりましたが、いつの間にか「過去の事件」として忘れられていないでしょうか。 しかし、そうではありません。全省庁が血眼になって不正を探し、見つけてもなお、後から不正が発覚しているように、統計不正は今なお現在進行形の「事件」なのです。 19年8月16日、民間企業の賃金や労働時間を把握する「

このnoteは、さとなおさんの「来年の９月７日から、日本の本当の下り坂が始まる」をデータという棍棒で殴ります。 あまりにバズって情緒的な反応をしている方が多かったので、こういう見方もありますよ、という記録を残そうと思います。 主な反論点は以下5点、目次の通りです。4点は参照されている国立社会保障・人口問題研究所や家計調査など1次データを確認して、さとなおさんの主張に対して反論しています。1点は個人の暴論です。お許しください。 反論１：日本の人口は毎年100万人ずつ減っていくさとなおさんは週刊現代の記事からグラフを引用して「日本の人口は、40年で4000万人減る」と結論付けられています。 まず、このデータは本当か調べてみました。 その結果、国立社会保障・人口問題研究所の将来推計人口データから作成したようです。生データは以下のページを参照ください。 最新の結果はどうなっているでしょうか。参照元

最高年収1億円の「天才・逸材」を採用していた マスクド：「SoftBank World 2019」（7月18日に開催）に登壇した孫正義社長が「日本はAI後進国になってしまった」「AIを中途半端にかじった評論家、学者が『AIに何ができる』と低く評価するのは、時代錯誤も甚だしい」と発言して話題になりました。日本がAIをうまく使えるようになるにはどうすれば良いのでしょうか？ 金山：ZOZOテクノロジーズの経営会議で、「今後デプロイされる全ての機能にマシンラーニング（機械学習）を使うべきだ」と提案したことがあります。5秒で却下されましたが（笑）。AIが手段になるのはおかしいと思われるかもしれませんが、今は過渡期なので手段としてでも強引に使わないといけないと思っています。AI、マシンラーニング、ディープラーニング、ロボティクスオートメーションの時代が来るのは間違いないので、それらを使えるようになりま

なぜZOZOは本気でAIに取り組むのか　「アパレルの価値はAIで上がる」の真意を聞く：これからのAIの話をしよう（ファッション編）（1/5 ページ） ファッション通販サイト「ZOZOTOWN」を運営するZOZOが、AI事業に注力しています。同社は8月26日に、AIを使ってユーザーが閲覧している画像と似た商品を検索できる機能をZOZOTOWNに導入しました。2019年を「ZOZO AI化元年」と位置付け、運営するサービスの全面的なAI活用を目指すと宣言しています。 ZOZOグループのAI活用におけるキーマンの1人が、ZOZOテクノロジーズ代表取締役CINO（Chief Innovation Officer）の金山裕樹さんです。金山さんはファッションコーディネートアプリ「IQON」を運営するVASILYの創業者。2017年10月にZOZOグループはVASILYを買収したという経緯があります。

企業のAI（人工知能）導入が着実に進んでいる。何から始めればいいか分からないと悩む企業も多いが、PoC（概念実証）を終えて勘所をつかんだ企業も着実に増えてきた。 日本でのAI活用事例は、コールセンターへのチャットbot導入や、工場での不良品検知の自動化など、省力化や業務効率化を目的としたものが多い。しかし海外に目を向けると、AIによる価格調整を武器に飛躍するホテルチェーンOYO（オヨ）をはじめ、AIを使って新たな価値を生み出し急成長している企業が多く見られる。こうしたイノベーションを日本で起こすにはどうすればいいのだろうか。 「企業のAI活用を、単なる省力化で終わらせたくないんです」と話すのは、富士通のAIエンジニアである伊藤光春さん（Data×AI事業本部 プロフェッショナルサービス事業部 AIサービス部シニアマネージャー）。同社は、企業のAI導入を支援する「Zinrai活用支援サービス

「みんなAIを難しく考えすぎ」「本当に必要か考えて」　AIに振り回される会社の共通点：これからのAIの話をしよう（AI対談編）（1/4 ページ） 「日本企業がもっとAIを活用するにはどうすればいいのか」「そもそも、企業の成長にAIは不可欠なのか」――日本のAIを巡る現状について考える対談企画の後編です。 今回対談したのは、ITmedia NEWSでAI開発の現状を伝える「マスクド・アナライズのAIベンチャー場外乱闘！」を連載しているマスクド・アナライズさんと、自社サービスで積極的にAIを活用しているメルカリ取締役CPO（Chief Product Officer）の濱田優貴さん。前回は「日本がAI後進国といわれる原因」や「なぜ中国企業のスピード感に日本は追いつけないのか」などをテーマに議論しました。 もはや強迫的ともいえる「企業はAIを使うべし」という言葉に対して思うところを率直に語っても

日本と中国、AIで明暗分かれる理由は　メルカリ×マスクド・アナライズ対談：これからのAIの話をしよう（AI対談編）（1/4 ページ） 「日本はAI後進国になってしまった」「AIを中途半端にかじった評論家、学者が『AIに何ができる』と低く評価するのは、時代錯誤も甚だしい」――7月18日に開催されたイベント「SoftBank World 2019」に登壇した孫正義社長が飛ばした“げき”が、起業家や研究者の間で話題になりました。 店の前でうなだれて微動だにしないPepper君を引き合いに出して「お前が言うな」と憤る人もいれば、インドのOYO Hotels and Homesなどへの投資実績を前に「おっしゃる通り」と頷く人もいます。しかし、世界中で業界を変革するようなAIサービスが次々と生まれていることは間違いないでしょう。 日本はこのままAI後進国の地位に甘んじるのでしょうか。それとも、世界に向

「機械に代替されないデータサイエンティスト」に必要な能力とは？：これからのAIの話をしよう（コンサル編）（1/3 ページ） 「機械学習や統計学を駆使するデータサイエンスビジネスの世界は、どうやら人月商売（※）ではうまくいかなそうだ」という考えが浸透したのが平成の終わり。しかし、AI・データ活用に正解はなく、令和になったいまでも各社手探りの状況が続いています。 企業は、どうすればデータサイエンティストの能力を最大限に発揮させ、ビジネスを拡大できるのでしょうか。組織を運営するマネジメント層と、現場で働くデータサイエンティストが真剣に考えている課題です。 データ分析組織を立ち上げた企業や、データサイエンティスト自身が意識すべきことについて、コンサルティング事業を手掛けるイーストフィールズ創業者の東野智晴さんに聞きました。東野さんは2009年ごろからデータ分析業務をしており、さまざまな案件を担当す

悲喜こもごも、東京五輪のチケット抽選販売 いよいよ東京オリンピックが1年後の2020年7月24日から始まります。つい先日には東京オリンピックのチケット抽選の当落が発表され、SNS上では悲喜こもごもの叫びが散見されました。 中には「家族で全滅」という破壊力のあるパワーワードも見受けられ、さながら狂騒曲のようでもありました。 出典：https://twitter.com/zawa_chi_/status/1141719309254709248 そこで今回は、オリンピックチケットに関するソーシャルデータから、この狂騒曲に隠された背景を探りたいと思います。 「オリンピックチケット」の定量調査を実施 インサイトを探るため、ホットリンクが提供されているソーシャルリスニングツール「クチコミ@係長」を使って、「オリンピックチケット」に関するソーシャルデータに目を通しました。加えて、傾向を比較するためにオリ