サマリー：データ分析をしていると、「データから新たな気付きを得た」「高精度な予測モデルを作った」「施策の効果を厳密に検証した」といったことに達成感を感じるのではないか。しかし、これらはいずれも「役立つ」データ分...　もっと見る析とは言えない。第2回では、データ分析がビジネスへの貢献に失敗した5つのケースについて、「問題」と「課題」の観点から考えていく。本稿は、データ分析の第一人者である河本薫氏による『データ分析・AIを実務に活かす データドリブン思考』（ダイヤモンド社）の一部を抜粋し、紹介したものである。　閉じる 5つのケースから考える「問題」と「課題」の違い 言葉だけではなかなか実感を持ってもらえないと思いますので、データ分析をして「分かる」ことに成功したが「役立つ」ことには失敗したケースを2つ挙げましょう。いずれも架空の話ですが、実際の企業でもこれに類似した失敗談はよくあります。

サマリー：リーダーは、生成AI（人工知能）の導入に際してプレッシャーを感じている。生成AIは、多くの深刻な倫理リスクをもたらす可能性があるからだ。しかし、それらはすべての企業に当てはまるわけではない。ほとんどの企業...　もっと見るが直面せざるをえない倫理リスクに目を向け、適切に対処することが重要だ。本稿では、全業界に共通するAI導入における4つの倫理リスクを紹介し、それらへの適切な対策を解説する。　閉じる リーダーは何に注意すべきか戸惑っている あらゆる業界のリーダーたちが、生成AI（人工知能）のソリューションをどこに導入できるか見つけ出すよう取締役会とCEOからプレッシャーをかけられている。その理由はお馴染みのものだ。一方では新たな機会を活かそうという興奮があり、他方では競争に後れを取ることへの恐怖がある。 だが、イノベーションが推し進められる中で、もっともな不安もある。 サムスンはチ

サマリー：多くの人々や企業が、生成AIの活用法を模索している。たしかに生成AIは、ビジネスを成長させる原動力になると考えられるが、企業が活用する場合には、倫理的リスクが伴う。本稿では、生成AIの責任ある使用を促すため...　もっと見る、筆者が所属するセールスフォースが新しく策定したガイドラインをもとに、生成AIの活用において重視すべき5つのポイントと、企業業績に結びつけるためのヒントを紹介する。　閉じる 生成AIのリスクに特化したガイドラインの必要性 企業リーダー、学者、政策立案者など、数え切れないほどの人々が、学習や仕事のあり方を根本的に変える可能性を持つ、生成AI技術の活用法を模索している。ビジネスにおいても、生成AIは、企業と顧客の関わり方を一変させ、ビジネスが成長する原動力になる可能性を秘めている。 セールスフォースが行った新たな調査によると、シニアITリーダーの67％が、生成AI

デロイト トーマツ グループでは2017年以降、「グローバルAI活用企業動向調査」を行っている。最新（2021年）の調査結果（＊）によると、日本はグローバルと比較して人工知能（AI）活用の成果で大きな差が生じていることが明らかになった。何がその差を生じさせているのか、どうすればギャップを埋められるのか。早稲田大学ビジネススクール教授の根来龍之氏を迎えて、デロイト トーマツ コンサルティングの室住淳一氏と上平安紘氏が議論した。 人材不足、全社的戦略の欠落がDXを阻害 室住　デロイト トーマツ グループが実施した「グローバルAI活用企業動向調査2021」（＊）によると、日本はグローバルと比較してAI活用の成果が出ていないことが明らかになりました。グローバル全体では54％の企業がAI活用で高い成果を上げることができたと答えているのに対し、日本企業は34％に留まります。 AI活用がうまくいっていな

人工知能（AI）を利用した製品やサービスが日常にますます浸透していく中、これまで以上に「誰がAIを開発しているか」が重要になっている。AI開発にはそれに携わる人たちの世界観が深く反映され、担当者の倫理観や設計の選択に囚われがちだからだ。より広範かつ多様な人々の役に立つAIを構築するには、開発者の多様性が欠かせない。その妨げになっているのが、高度なAI人材をはじめとする重要なリソースが、ごく一部の都市に集中していることだ。本稿では、AI人材が集積している都市「世界トップ50」を特定し、そこから得られた知見を通じて、企業が取るべき戦略を論じる。 人工知能（AI）は一つの節目を越えたといえるだろう。「AIはこの5年の間に、もっぱら大学の研究室のような高度にコントロールされた環境で用いられるものから、実社会で人々の生活に影響を及ぼすものへと大きな飛躍を遂げた」と、スタンフォード大学のプロジェクト「

AI（人工知能）に関する実践的研究組織「Deloitte AI Institute」所長の森正弥氏が、AI業界をリードするトップ人材と語り合うシリーズ対談「Deloitte AI Ignition」の第2回は、DataRobotのジャパンカントリーマネージャーである馬場道生氏をゲストに迎えた。 DataRobotはAIモデルの自動生成だけでなく、データの準備、AIの実装・運用などAIのライフサイクルを統合管理できるAI Cloudプラットフォームの提供を通じ、誰もがAIを活用できる「AIの民主化」を実現してきた。 AIを活用したデータドリブン経営において、周回遅れが指摘される日本企業に失地回復のチャンスはあるのか。AIドリブン経営の実践に向けた課題とその克服策はどこにあるのか。両者が語り合った。 世界的に機械学習自動化への関心は非常に高い 森　DataRobotはAutoML（機械学習の自

私たちの社会がデータとAIに対する依存を強めるにつれ、アルゴリズムによる差別の問題が顕在化し始めた。有色人種の顔を認識できなかったり、マイノリティの住宅ローン申請が認められなかったりというトラブルは、すでに起きていることだ。自分たちの会社がこのような問題を引き起こさないように、責任あるAI（レスポンシブルAI）を実現するには、従業員のデータリテラシーを高めることが欠かせない。本稿では、そのための5つの戦略を紹介する。 有色人種の顔を認識できない顔認識ソフトや、マイノリティの人々への住宅ローンを拒否する融資ロボットなどに関する記事は、誰もが目にしたことがあるはずだ。 ますます多くの研究で明らかになっているように、代表性のない（多様性を反映していない）集団によって開発されたアルゴリズムは、この社会にすでにまん延している不平等を人工知能（AI）が持続させるという結果をもたらしている。より多くの企

コーポレートガバナンスや企業価値向上の観点から、取締役会にはこれまで以上に多様性が求められている。にもかかわらず、CEOが影響力を駆使することで、経営側に都合のよい同質的な人物が取締役会に専任されてしまうことが少なくない。本稿では、実在の取締役に関するデータセットを用いたアルゴリズムの訓練結果に基づき、優れたパフォーマンスを発揮する取締役の選出に機械学習モデルを活用する可能性を探る。 1776年にアダム・スミスの『国富論』が世に出てからというもの、経営の監視役であり助言者であるはずの取締役会が役に立たないと嘆く声は後を絶たない。 CEOは往々にして、取締役の選出プロセスを実質的にコントロールしているため、自分に逆らうことなく、企業価値の最大化に必要となる多様な視点とは無縁の取締役を選びがちだ。機関投資家は、CEOが取締役会に影響力を持つことへの批判を繰り返し、企業のガバナンス向上に協力して

企業には優秀な人材を採用し、彼らに定着してもらうことが求められる。人材維持の施策には一般に、退職者面談や従業員のエンゲージメント調査が活用されている。だが、それによって過去を振り返ることはできるが、退職を検討中の社員を見極めることはできない。筆者らは、ビッグデータと機械学習により、従業員の離職リスクをリアルタイムで予測する方法を見出した。 企業は、従業員の離職は高くつき、損害も大きいと知っている。そして、能力のある優秀な従業員を引き留めることは、コストの抑制のみならず、競争優位を維持し、知的資本を守るうえでも役に立つと知っている。 だが、人材維持のための施策として、たいていの企業が使うのは、過去を振り返る2つのツールしかない。 1つ目として、退職者面接がある。これは、なぜ辞めるという選択をしたのかをよく理解するために実施される。だが通常、この時点で退職希望者を引き留めるのは、もう手後れだ。

ITの覇権争いをめぐって、米国と中国の間では激しいつばぜり合いが繰り広げられている。なかでもAIの研究開発においては、日本をはじめ欧州各国は米中に大きく引き離されているのが現状で、今後は産業界、ひいては国家経済への影響が懸念される。はたして日本がグローバル競争に勝ち残る道はあるのか。AIアプリケーションを開発する独自のツールで、だれもが統合知能を開発できる社会を目指す、慶應義塾大学の山口高平教授に、日本のAI研究が進むべき道を聞いた。 ウィキペディアの知識を基に推論可能なAIシステムを開発 ――ロボット喫茶店や小学校の授業支援などの実装実験を行っていますが、その基盤となっているPRINTEPS（プリンテプス）とはどういうものですか。 慶應義塾大学 理工学部 管理工学科 教授 人工知能ビッグデータ研究開発センター長 山口 高平（やまぐちたかひら）氏 1979年、大阪大学工学部通信工学科卒業。

『DIAMONDハーバード・ビジネス・レビュー』2019年6月号特集に関連したイベント「データドリブン経営の未来」を開催。アップルのエンジニアとして音声ＡＩ「Siri」の開発に従事した、パロアルトインサイトCTOの長谷川貴久氏、大阪ガスのビジネスアナリシスセンター所長を務め、現在は滋賀大学データサイエンス学部教授の河本薫氏が、データ経営の推進と人材育成のコツを伝授した。2019年7月12日、東京・ビービット本社にて開催。（構成／富岡修、写真／編集部） データ活用に最も積極的な企業、ネットフリックス 「GAFAもすごいですが、現在、データ活用に最も積極的な企業はネットフリックスかもしれない」。パロアルトインサイトCTOの長谷川貴久氏はそう言いながら、自身が加入しているネットフリックスのトップ画面をスクリーンに映し出した。 長谷川貴久（はせがわ・たかひさ） パロアルトインサイトCTO。シリコン