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日本企業にもAI活用の波が押し寄せてきています。働き手の高齢化と人手不足を補おうと活用を競い合い、百花繚乱です。しかし、その華やかさの半面、何か危うさを感じてしまいます。仕事がAI に奪われる、といった類の危うさではありません。そう、例えば、AIで正しい意思決定を導き出すための源泉となる「データ」です。
生成AIがしばしば間違った答えを出してくるのは、読者の皆さんも経験されていると思います。検索の延長線上で生成AIを活用しているのであれば、検索でも間違った情報を提示されるのだから、と許容できますが、実際のビジネスで、製造現場で、となると話は違ってきます。源泉となるデータをどのように収集して蓄積して管理していくのか……。とても難しい課題に直面してしまいます。
もちろん、その課題は今に始まったことではありません。企業がコンピュータを導入し、利活用したときから始まっていました。情報システムのサイロ化はデータの分断と統合の難しさを招き、また、後々データが部門を超えて再利用されることを前提としない入力ではカオスを生み出してしまいます。
数年前、日立金属から社名を変更し、新たなスタートをきったプロテリアルは、データを「第4の経営資源」と位置づけ、さまざまな事業や組織の状況を横串で可視化できる環境を作り上げようとしています。企業は大きく成長していくにつれ、自分たちの会社、という「手触り感」を失いがちですが、だれもがデータを通じて会社の状態を把握できるようになれば、その手触り感を取り戻せるはずです。
こちらの3本を収納しています。
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【入会条件】上場企業および上場相当企業の課長職以上
早稲田大学商学学術院教授
早稲田大学大学院国際情報通信研究科教授
株式会社CEAFOM 代表取締役社長
株式会社プロシード 代表取締役
明治学院大学 経済学部准教授