いまこそ知りたいAI ビジネス、石角友愛 – 書籍紹介

パロアルトインサイトCEO石角友愛が読み、お勧めする「AI」や「DX」にフォーカスを当てた書籍を紹介してまいります。
紹介した本を通してAI/DX時代の知識・キャリア・思考法を伝えてまいりますので、DX/AI時代を生き抜く戦略を一緒に磨いていきましょう。

「いまこそ知りたいAI ビジネス」

著者：石角友愛 (いしずみ ともえ)
パロアルトインサイトCEO/AIビジネスデザイナー
出版：ディスカヴァー・トゥエンティワン

この本を書いた背景

　この本は、私がAIをテーマにして初めて書いた著書で、最新刊いまこそ知りたいDX 戦略へのシリーズ化にも繋がりました。出版した当時の2018年はAIという言葉がよく使われるようになってきており、それと同時にAI=ロボットという考え方が浸透していました。事務的な仕事はロボットが代わりにやってくれるようになる、AIが人間に代替するものと考えられておりました。今の仕事がAIによって大きく変化するのかあまりイメージできずにAIに対するイメージを漠然と持っている人が多くいた印象でした。さらには、AI =人間の仕事を奪う、AI＝ターミネーターというような何か脅威のイメージを持っている人も少なくありませんでした。また、AIは万能なものだと過剰な期待を持っている人も当時はすごく多かったです。例えばある金融関係者の方から「人間を超えたAI神のような金融商品レコメンドエンジンを作ってほしい」というように相談されたとき、AIと神とが同じ文脈で語られていることに非常に違和感を持ったことを私は覚えています。そういった違和感をどうして持つか考えた時、AIで何でもできる世の中になり仕事を奪われるという過剰な期待値が存在し、その過剰な期待値はどこから来るか正しい理解が追いついてないと感じました。そこで、私はあくまで経営者目線で、経営課題を解決するための手法としてのAI導入という内容で本を書きたいと思ったのが、この「いまこそ知りたいAIビジネス」を執筆したきっかけです。

本書のおすすめポイント：
①アメリカシリコンバレーの最新AIビジネス情報が満載

　この本の中では、アメリカシリコンバレーでのAIスタートアップ情報や、面白いAIビジネスモデル、AIを活かしたキャリア戦略についても紹介しております。例えば、当時のAIビジネスの最先端としてアメリカのシリコンバレーまたサンフランシスコに拠点をおくファッションとAIを融合させたスタートアップ、スティッチフィックスを紹介しました。スティッチフィックスは洋服を毎月5点郵送し、それらを着てみて好きであればそのままキープ、好きでなければ3日以内に返却するというサブスクモデルの先駆けでした。当時はまだ上場してなかったんですが、現在は上場しております。ネットフリックスのアルゴリズムのトップをチーフアルゴリズムオフィサーとして抜擢し、データサイエンスとファッション同じだけ力を入れて作っていたという非常に当時、そして現在も注目されております。

　ファッションとテクノロジーの組み合わせでは、ファッションをEコマース化することを皆さんイメージされてると思いますが、スティッチフィックスはアルゴリズムを活用し、ユーザーに似合う服をオススメしてくれます。例えば、ピンクは似合わないと思っているユーザーに対し、アルゴリズムから実はピンクが似合うんじゃないかと実際にピンクの服を送り、その反応をまたデータとして活用する。そのAIの使い方、AIとファッションスタイリストが協業作業しプロセスを構築してるという背景が非常に面白く興味深いです。AIの判断をどうやってスタイリストが減少しているのか、どうやってAIでトレンドを予測しているのか、配送の最適化にどうやってAIが使われているのか、商品のピックアップをAIでどう管理しているのかなどものすごく多岐に及ぶAI活用をこの会社の事例をもとに紹介しましたので、日本企業でもAIを使ったワークフローや人間とAIの共同スキームをまだ作り上げていない企業の経営者の方や、企業で働いている方にも参考になると思います。

②ビッグデータ集めなきゃいけない病にならないためのコツを紹介

　当時の日本企業では、とりあえずデータ集めなきゃ、とりあえずビッグデータ、という風潮があり、私は日本企業がビッグデータを集めなきゃいけない病のようなものにかかっていると思っておりました。ですが、そうではないよと。本書ではどういうデータを求めているのかというのを考えた上でデータを取りに行くっていう姿勢が大事ですという話をしております。データというのは集めるのにもお金がかかるし、集めたらその場で使えるわけではないですし。データっていうのは21世紀の石油と言われている所以は、石油もそのまま原油では使い物にならず、精製して使える形にして初めて、プラスチックや商品に変えて初めて商品価値が生まれるのと一緒です。データもそのままでは金銭的価値、経済的価値が生まれるわけではなく、そして、収集するにも精製するにも保管するにもお金がかかるので、ゴール ドリブンに自分たちの会社が求めているデータを考える集めることが大切です。

(参照)  https://www.paloaltoinsight.com/2018/05/02/businessinsider-12/　

まとめ

　制作する上で意識したポイントは、なんとなくAIって人間に脅威なんじゃないのだとか、将来AIに取られてしまう仕事ランキングみたいなものを気にされていた／今も気にしている方、漠然と不安を持って考えている方、AIに奪われない仕事って何だろうって考えている方にぜひ読んでいただきたいと思います。本当にAIビジネスの入門書として非常にわかりやすく、かつ、実践具体例をたくさんの交えて書いた本ですので、ぜひ手に取っていただきたいです。