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AIとデータサイエンスを内製化する

AIとデータサイエンスを内製化する【社内AI人材の教育と活用】

2020-04-21

(更新: 2021-03-02)

マネジメント
AI
AI開発
AI開発の進め方

目次

AI活用に関する企画やシステムの開発にはドメイン知識の有無が重要となるので、最終的には会社で内製化できることが理想的です。ですが、直ぐにそのような体制を構築することは容易でないため、まずはAI開発の専門会社と連携し、社内への知見の蓄積を進めることをお勧めします。

AIはITシステム開発以上に内製化が望ましい

従来日本企業においては、ITの社内システムを構築する際、これを外部のベンダーに委託することが広く行われてきました。これに対しアメリカでは、日本ほどのSIer依存の構造は無く、社内エンジニアの数が日本と比べて遥かに多いと言われてきました。

昨今のAI技術の目まぐるしい発展を受けて、アメリカではAI人材についても政府主導で内製化が進められており、そのためAI人材が著しく不足しているというデータが毎年算出されています。

アメリカで今一番需要がある仕事として、データサイエンティストが毎年上位にランクインしているのはこのためです。

以下にて社内AI人材自体について詳しく解説していますので、よければご覧ください。

社内AI人材とは?【育成・採用方法と併せてAIスタートアップが解説】

さて、日本の企業においては今後、AI人材の内製化を進めていくのか、または、IT同様開発はベンダーに依頼するのか、予測が難しい状況にあります。しかし、AIはIT以上に、社内で柔軟にシステムを開発・保守できる必要性が求められると考えます。あくまで弊社私見ですが、理由としては以下のような要因を考えています:

・日々AIの活用領域は広がっており、如何にビジネスに活用するか常に考える余地がある。
・AIの開発にはドメイン知識が不可欠であり、内製したほうが効率が良い。
・AI技術の大部分はライブラリ等が公開されており、必ずしも世界最先端の研究成果を用いらなくても、AI活用のアイディアだけで充分に恩恵を受けることができる。
・AI技術は進化が早く、適時柔軟にアップデートを行えることが望ましい。
・AIに用いる学習データが古くなればアウトプットの質が下がるため、定期的に再学習を行う必要がある。

また以下にて製造業におけるAIの活用をまとめていますので、よければご覧ください。ここで例として挙げている以上に、AI活用のアイディアはそこら中に転がっています。

AI開発フローでいうと、「企画」フェーズに該当する部分です。AI活用に関する企画に関しては、現場などで深い業務知識があるほうが、外部のAI開発企業と比べ確実に有用な企画を行うことが可能です。

【レガシー×AI】製造業で発揮されるディープラーニングの真価

一つ目にご紹介した社内AI人材に関する記事でも記載しましたが、昨今のAI活用の状況は、例えるならメールというものがあることを知らず手紙を書いているレベルです。

AI特化の開発企業であれば、現在世界で最高の使いやすさを誇るメールソフトをカスタマイズして導入できる。

だが、社内に最低限のAIリテラシーをもった人材がいれば、とりあえず無料のEメールソフトをダウンロードして使ってみる、ということができるようになる。簡易的なソフトとはいえ、手紙を送ることと比べたら飛躍的に業務効率が上がるはずです。

AI企画人材の育成

上述したように、たとえAIの本格的な開発はできなくとも、どのような状況ならAIを活用できるか、という目利きができるような人材の育成は急務と言えます。政府が発行した「AI戦略 2019」においても、AIの基礎的な知識は高校及び大学レベルで全員が身に付けるべき知識とされています。

このAIに関する基礎的な知識の習得はそこまで時間がかかるような難解なものではありませんので、社員にAIリテラシーを身に付ける際は、法人向けのAI研修を行っている会社に気軽に連絡すればよいでしょう。弊社DeepApexにも、AI戦略に関する相談や社内研修のご依頼含め、是非ファーストコンタクトをいただけたらと思います。

参考までに、以下にAI企画人材に必要とされる具体的なスキル例を挙げます。

・AIの基礎的な知識がある
・AIエンジニアと会話、連携ができる。
・AI開発に係る提案依頼書(RFP)を作成できる

3カ月でAIエンジニアになれる、は難しい

一方で、AIを実際に開発できる人材の教育については、容易ではありません。たまに、「短期間でAIエンジニアになれる」といった広告の謳い文句を見かけますが、AIを実務レベルで開発するためには、AIモデル構築に関する知識、プログラミング知識や高度な数理能力など必要なスキルが多岐に渡るため、不可能であると感じます。

ですが、会社として力を入れてAIエンジニアの育成に取り組み教育を継続すれば、1年もあれば充分基礎的なAIの開発能力は身に付けられるはずです。

AIエンジニアを一気に採用するとなると、近年AIエンジニアの単価は高騰し続けていることもあり、困難であると言えます。そのため、まずは少人数のエキスパートを採用若しくは外部のAIプロフェッショナルに委託、あるいは熱意のある社員に徹底的に教育を行った上で、その後追加で必要な人員を社内で育てていくほうが、AIを内製化する上で現実的な方法だと考えます。

そして最初は幾つかのプロジェクトを外部と行い社内に知見を蓄積したうえで、本格的に内製化をすればスムーズでしょう。

まとめ:少しずつ社内のAIに関するナレッジの蓄積を進める

多くの企業ではGoogleやFacebookのような巨大インターネット企業とは違い、AI技術に関するノウハウの習得が直ちに大きな売上の増加に直結するケースは少ないと思います。

また、AIは手探りで進めていかないと最終的な成果が見えにくいという性質があるため、初めから投資に係るROIをイメージすることも困難です。そのため全社レベルでAIへの理解が進みにくいことが通常と思います。

ですがAIは日本を含めた世界中の国の政府が今後必要不可欠な技術として危機感を頂いている分野であり、対応を怠っていては、気付いたら自社だけ取り残されるという状況に陥る可能性が高いと言えます。

何から始めたらいいかお悩みの際は、どんな些細なことでも構いません、是非 「すべての企業にAIをとどける」DeepApexまでご連絡下さい。

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