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jpaidmahd · 4 years ago

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求人ボックス

株式会社アイドマ・ホールディングス

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都道府県、駅名など

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求人情報 1,935 件

マークアップエンジニア募集／経営／ビジネスコンサルティング・...

株式会社アイドマ・ホールディングス

東京都豊島区

年収350万円～600万円

正社員

急募求人/学歴不問/服装自由株式会社アイドマ・ホールディングス [雇用形態]正社員 [給与]...また会社が前年比150%を超えるほど急拡大しており開発部署の人数も急速に増えているのですが...

Green広告

UI／UXデザイナー／経営／ビジネスコンサルティング・シンク...

株式会社アイドマ・ホールディングス

東京都豊島区

年収350万円～

正社員

[求人の特徴] 急募求人/転勤なし/学歴不問/服装自由株式会社アイドマ・ホールディングス [雇用形態]正社員 [給与]年収350万円～ [企業名]株式会社アイドマ・ホールディングス...

Green広告

リクルーティングアドバイザー／法人営業担当

株式会社アイドマ・ホールディングス

月給13万円～

業務委託

[支給対象品目]なし [会社名]株式会社アイドマ・ホールディングス [事業内容]次世代型営業支援...[仕事内容]ママワークスを運営するアイドマ・ホールディングスでの新事業部の立上げメンバーを募集します...

ブランクOK

昇給あり

ママワークス18日前

営業事務

株式会社アイドマ・ホールディングス

��給800円～

業務委託

...をもつアイドマ・ホールディングスのCrowdSalesは、従来の営業代行やアポ代行とは一線を画します...ママワークスを運営している株式会社アイドマ・ホールディングスの福岡支社で新たなメンバーを募集します...

EXCEL

PowerPoint

ママワークス30日以上前

社内GAS・RPAエンジニアスタッフ新着

株式会社アイドマ・ホールディングス

月給3万円～

業務委託

[支給対象品目]なし [会社名]株式会社アイドマ・ホールディングス [事業内容]次世代型営業支援...時間・曜日が選べる/継続案件株式会社アイドマ・ホールディングス [雇用形態]業務委託 [勤務地]...

ブランクOK

シフト自由

RPA

昇給あり

ママワークス3日前

人事・採用新着

株式会社アイドマ・ホールディングス

業務委託

単発案件/継続案件株式会社アイドマ・ホールディングス [雇用形態]業務委託 [勤務地]ご自宅...[仕事内容]株式会社アイドマ・ホールディングスは、ママワークスを運営している会社です! 今回は...

研修あり

昇給あり

短期・単発

Windows

ママワークス3日前

プロフェッショナル事務スタッフ

株式会社アイドマ・ホールディングス

時給800円～

業務委託

[支給対象品目]なし [会社名]株式会社アイドマ・ホールディングス [事業内容]次世代型営業支援...パソコンスキル不要株式会社アイドマ・ホールディングス [雇用形態]業務委託 [勤務地]完全在宅...

ブランクOK

RPA

EXCEL

ママワークス26日前

キャリアアドバイザー／個人担当

株式会社アイドマ・ホールディングス

月給13万円

業務委託

ママワークス18日前

マネージャー新着

株式会社アイドマ・ホールディングス

時給1,100円～

業務委託

[支給対象品目]なし [会社名]株式会社アイドマ・ホールディングス [事業内容]次世代型営業支援...在宅ワーカー同士の繋がりあり株式会社アイドマ・ホールディングス [雇用形態]業務委託 [勤務地]...

ママワークス6日前

ビジネスコンサルタント／コンサル未経験OK／売上目標・テレア...

株式会社アイドマ・ホールディングス

東京都豊島区池袋駅徒歩5分

月給25万円～

正社員

株式会社アイドマ・ホールディングス業務支援事業就労支援事業セールステック事業...(自社開発の製品です) 株式会社アイドマ・ホールディングス [雇用形態]正社員 [給与]...

未経験OK

土日祝休

禁煙・分煙

BtoB

type広告

マネージャー／ディレクター

株式会社アイドマ・ホールディングス

時給1,100円～

業務委託

[支給対象品目]なし [会社名]株式会社アイドマ・ホールディングス [事業内容]次世代型営業支援...在宅ワーカー活用実績あり株式会社アイドマ・ホールディングス [雇用形態]業務委託 [勤務地]...

ママワークス26日前

人事事務

株式会社アイドマ・ホールディングス

時給800円～

業務委託

ママワークス26日前

労務事務

株式会社アイドマ・ホールディングス

月給8万円～

業務委託

ブランクOK

EXCEL

昇給あり

PowerPoint

ママワークス7日前

ディレクター職新着

株式会社アイドマ・ホールディングス

時給1,100円～

業務委託

[支給対象品目]なし [会社名]株式会社アイドマ・ホールディングス [事業内容]次世代型営業支援...家事・育児経験が役立つ株式会社アイドマ・ホールディングス [雇用形態]業務委託 [勤務地]ご自宅...

ブランクOK

ママワークス6日前

プログラマー

株式会社アイドマ・ホールディングス

時給2,000円

業務委託

[仕事内容]株式会社アイドマ・ホールディングスは、ママワークスの運営会社です...株式会社アイドマ・ホールディングスクリエイティブ事業部 [雇用形態]業務委託 [勤務地]自由...

ブランクOK

JavaScript

短期・単発

PHP

ママワークス30日以上前

リーダー候補・SV候補

株式会社アイドマ・ホールディングス

時給1,100円～

業務委託

ブランクOK

ママワークス26日前

ディレクター／SV職新着

株式会社アイドマ・ホールディングス

月給10万円～

業務委託

ブランクOK

昇給あり

ママワークス3日前

記事作成・SNS運用新着

株式会社アイドマ・ホールディングス

業務委託

継続案件/急なお休みも調整可能株式会社アイドマ・ホールディングス [雇用形態]業務委託 [勤務地]...[支給対象品目]なし [会社名]株式会社アイドマ・ホールディングス [事業内容]業務支援事業...

Windows

EXCEL

PowerPoint

ママワークス6日前

マーケター

株式会社アイドマ・ホールディングス

時給1,100円

業務委託

[支給対象品目]なし [会社名]株式会社アイドマ・ホールディングス [事業内容]次世代型営業支援...継続案件/主婦が活躍中株式会社アイドマ・ホールディングス [雇用形態]業務委託 [勤務地]...

ブランクOK

駅チカ

Windows

ママワークス7日前

営業、テレフォンアポインター

株式会社アイドマ・ホールディングス

時給1,100円

業務委託

[支給対象品目]なし [会社名]株式会社アイドマ・ホールディングス [事業内容]次世代型営業支援...時間・曜日が選べる株式会社アイドマ・ホールディングス [雇用形態]業務委託 [勤務地]ご自宅...

ブランクOK

駅チカ

昇給あり

Windows

ママワークス25日前

リーダー候補・SV 新着

株式会社アイドマ・ホールディングス

業務委託

株式会社アイドマ・ホールディングス [雇用形態]業務委託 [勤務地]完全在宅 [報酬]なし...[PR]アイドマ・ホールディングスは、在宅ワーカーさんを活用して営業支援を行っている会社です...

ブランクOK

ママワークス6日前

Webライター

株式会社アイドマ・ホールディングス

固定報酬5,000円

業務委託

特になし [会社名]株式会社アイドマ・ホールディングス [事業内容]業務支援事業就労支援事業...時間・曜日が選べる株式会社アイドマ・ホールディングス [雇用形態]業務委託 [勤務地]自由...

ママワークス30日以上前

営業新着

株式会社アイドマ・ホールディングス

福岡県

年収300万円～800万円

正社員

(雇用・労災・健康・厚生年金) 社員寮完備(会社から徒歩5分) 社員旅行(年3回) 資格取得支援制度貸本制度家族感謝制度(休暇・手当) ��ッピーバースデー制度社員旅行マネジメント制度...

株式会社アンドアビリティ2日前

テレアポ／テレマーケティング／PC・データ入力時間報酬11...

株式会社アイドマ・ホールディングス

福岡県飯塚市飯塚駅

業務委託

<応募先> 株式会社アイドマ・ホールディングス東京都豊島区南池袋2-25-5 藤久ビル東5号館...株式会社アイドマ・ホールディングス飯塚市飯塚駅 <職種> [業務委託]テレフォンアポインター...

バイトル広告

テレアポ／テレマーケティング／PC・データ入力おうちで月1...

株式会社アイドマ・ホールディングス

福岡県福岡市唐人町駅

業務委託

<応募先> 株式会社アイドマ・ホールディングス東京都豊島区南池袋2-25-5 藤久ビル東5号館...株式会社アイドマ・ホールディングス福岡市中央区唐人町駅 <職種> [業務委託]...

バイトル広告

プロジェクトマネージャー

株式会社アイドマ・ホールディングス

東京都豊島区

年収900万円

正社員

独自のビジネスモデルを確立したコンサルティング会社です。企業の経営課題と...今まで以上に会社と個々の成長を考えた環境整備を進めています。昨年、移転した本社はデザイン性高く...

Geekly25日前

経験者採用インフラエンジニア

株式会社アイドマ・ホールディングス

東京都豊島区

年収700万円

正社員

(土日祝) [会社名]株式会社アイドマ・ホールディングス [所在地]東京都豊島区...運用支援会社との連携調達・システム増強障害対応設定等のルーチンワーク...

Geekly30日以上前

WEBエンジニア

株式会社アイドマ・ホールディングス

東京都豊島区池袋駅徒歩4分

年収350万円～700万円

正社員

[会社名]株式会社アイドマ・ホールディングス [業種]教育ソフトウェア・情報処理 [職種]...これまでは開発の多くを外部の協力会社に依頼してきましたが、今後は開発スピードをあげながら...

CSS

PHP

インセンティブ

週休2日

U29JOB30日以上前

応募・面接・就業自宅でOK!在宅テレマ

株式会社アイドマ・ホールディングス

沖縄県東村その他 (1885)

時給1,100円～

アルバイト・パート

[企業名]株式会社アイドマ・ホールディングス(j47303) [雇用形態]...<マニュアルの例> お客様:はい、株式会社でございますあなた:株式会社のと申しますが...

バイトラビット21日前

webエンジニア、サーバサイドエンジニア

株式会社アイドマ・ホールディングス

年収350万円～600万円

正社員

[募集人数]複数名 [企業名]株式会社アイドマ・ホールディングス <Webエンジニア>...これまでは開発の多くを外部の協力会社に依頼してきましたが、今後は開発スピードをあげながら様々なニーズ...

服装自由

MongoDB

Apache

PHP

paiza転職21日前

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#アイドマ・ホールディングス

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jidaishakumamoto · 5 years ago

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「デジタル変革を一緒に考えよう」

2020年10月16日、大阪大学先導的学際研究機構の栄藤稔教授による講義「デジタル変革を一緒に考えよう」が行われました。

事例発表

　はじめに、次代舎2期生の森下大史さん（株式会社ヒライ）より、昨年取り組んだ事例の発表がありました。森下さんは、栄藤先生の講義でワークマンが全社員Microsoft Excelを使えること、またそれを発注業務などに活かしていることを知り、刺激を受け、POS(Point of Sales)データの活用を試みました。

　まず森下さんは，営業側が肌感覚で推測する売れ行きとPOSデータをMicrosoft Excelにより見える化し、現場感覚と実際のデータのズレを明らかにしていきました。次に，その可視化された情報をもとに，経験の浅い店長に試験的にアドバイスを行いました。その結果，発注の適正化をとおして売上を伸ばすことに成功し，さらにその取り組みを全社に展開していくことができたそうです。また売上が伸び悩むコロナ渦においても、適正発注を行ってロス率を下げる成果をあげており，今後さらにデータの利用を社内に広げられるように努めたいと報告がありました。

自動運転はまだずっと先の未来

　栄藤先生による授業が始まります。エンジニアにとって、「ＩＴ」と「ＡＩ」に区別はないとのこと。ＩＴの中にＡＩと呼ばれる知識学習や機械学習、知識表現などが含まれており、それらとビジネスモデルを組み合わせることで「デジタル」になると栄藤先生はおっしゃいます。

　現在のＡＩについては、霊長類だけが持つ大脳新皮質という壁を越えておらず、鳥類、齧歯類の脳よりもまだレベルは低いそうです（Dileep George 2016の図を使って説明）。つまり、ＡＩは時空間認知や常識の欠如などにより人間の能力と同等なレベルに達してはいないため、例えば完全な自動運転などはまだ不可能です。ただし、ＡＩの得意な翻訳やメール作成などの自動化（RPA）はすでに始まっており、ＡＩの正しい理解が求められることを、受講生は学びました。

デジタルからではなく、ＩＴから始めよう

　栄藤先生は、デジタルとはビジネスモデルの変革、効率化、組織やプロセス、企業文化・風土を変革することであり、ＩＴは今の仕事を電子化することで意味は異なるとおっしゃいます。

　これまではデジタルが重要だということでＤＸ（デジタル変革）の重要性を述べてこられたものが、今はＩＴからはじめましょうというように、伝え方を変えてきているそうです。というのも、国や自治体、中小企業はまだデジタル変革のために乗り越えねばならない障壁が多く、例えばハンコを不要にするというのもその壁のひとつだからです。「中小企業のＤＸは難しく、だからエクセル（Microsoft Excel）や既製のソフトやアプリなどを知り、それをまず取り入れ、活用してみることが必要だよ」と強調しました。

既製品を知って使ってみるというのは目からうろこ

　日本企業は、システムを他社に外注するという世界的にはめずらしい商慣習を持っています。栄藤先生は自社に合った形のシステムを作らせてはいけないとおっしゃいます。ＩＴにより営業部門の業績アップ、製造部門のコスト削減などが期待できますが、では具体的に進めていく上で何が難しいかというと、業務フローの見える化、問題発見、要件定義、導入ツールの見極め、ROIの見込のようなことが挙げられます。

　いずれも変化を起こし、自社のビジネスを更新していくために必要な情報です。しかしながら、勝ちパターンを持つ企業においては現状を守ることが重要視されるため、社内抵抗勢力に遭遇します。

　パンデミックにより社会は急速に変化しています。変化にキャッチアップしていくためにも、これからクラウドサービスを本格的に導入検討する必要があります。まず失敗を恐れず、より確実性の高いシステムを吟味し、時にはコンサルタントの力を借りて実践してみることが重要ですとおっしゃいました。講義後の参加者からは、「既製品を知って使ってみるという発想は目からうろこだった」との感想がありました。

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tak4hir0 · 5 years ago

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学生時代にIPA未踏ソフトウェア創造事業に2度採択され、テクノロジー企業を創業。現在はビジネス向けのAIサービスのコンサルティングやプロダクト開発を進めるシナモンAI 代表取締役社長CEOの平野未来さん。テクノロジーの最前線を走ってきたように見えるが、実はいくつもの苦難も経験し��いる。人工知能(AI)で、これからの社会の何を変えたいのか。そして、どんな未来を創りたいのか。その熱い想いを語ってもらった。 MITの授業に飛び込みで潜り込んでみた「ソーシャルデパートメントシステム」で二度目の未踏チャレンジシンガポールで起業したが、そこに山はなかった非構造データを構造化するAIこそが、DX推進の鍵になる Profile 株式会社シナモン　代表取締役社長CEO　平野未来さんシリアル・アントレプレナー。東京大学大学院修了。レコメンデーションエンジン、複雑ネットワーク、クラスタリング等の研究に従事。2005年、2006年にはIPA未踏ソフトウェア創造事業に2度採択された。在学中にネイキッドテクノロジーを創業。IOS/ANDROID/ガラケーでアプリを開発できるミドルウェアを開発・運営。2011年に同社をミクシィに売却。ST.GALLEN SYMPOSIUM LEADERS OF TOMORROW、FORBES JAPAN「起業家ランキング2020」BEST10、ウーマン・オブ・ザ・イヤー2019 イノベーティブ起業家賞、VEUVE CLICQUOT BUSINESS WOMAN AWARD 2019 NEW GENERATION AWARDなど、国内外の様々な賞を受賞。また、AWS SUMMIT 2019 基調講演、ミルケン・インスティテュートジャパン・シンポジウム、第45回日本・ASEAN経営者会議、ブルームバーグTHE YEAR AHEAD サミット2019などへ登壇。2020年より内閣官房IT戦略室本部員および内閣府税制調査会特別委員に就任。プライベートでは2児の母。 MITの授業に飛び込みで潜り込んでみた実は私、大学1年生の頃、MIT（マサチューセッツ工科大学）の授業にアポなしで潜り込んだことがあるんです。将来、大学院に行くんだったら海外に行こうと漠然と思っていたし、コンピュータサイエンスの世界で有名な大学院といえば、やっぱりMITだなと。何のツテもなかったのですが、冬休みにふらっとボストンのキャンパスを訪ねたんですよね。コンピュータサイエンス学部の教室に行って、「将来、MITに進みたいと思っているんですけど、授業を受けさせてくれませんか」って交渉したんです。そうしたら、学部生向け授業の席を用意してくれて、「聴きたいならどうぞ」って。軽いノリで言ってみたのに、さすがMIT。太っ腹ですよね。でも、大学1～2年生向けの授業だったこともあり、自分の大学で受けていた授業と、内容にそれ��ど違いはありませんでした。授業の合間にMITキャンパスにあった書店に入ると、ずらっとAIに関する本が並んでいたんです。まだ今ほどAIはブームになっていなかった頃。そのうちの一冊を買って夢中で読みました。後にAIソリューションの会社を起業することになるとは思っていませんでしたけど、何かの縁があったのかなと。「ソーシャルデパートメントシステム」で二度目の未踏チャレンジ私の学生時代は、Web2.0というキーワードが流行っていました。インターネット上のデータが莫大になると、必要とする情報にたどり着くまでに時間がかかってしまう。それらを人工知能を駆使して提供するサービスも、概念としては構想されていたと思います。当時、私が考えていたWebサービスは、毎朝パソコンを開いた瞬間に自分が欲しい情報が全部並んでいるようなイメージ。大学院ではそのためのレコメンデーションエンジンを作っていました。研究テーマとしては「ソーシャルデパートメントシステムの開発」で、再び未踏ソフトウェア創造事業に応募し、採択されました。ソーシャルデパートメントは、友人関係からなるソーシャルネットワークをベースとした一種のECサービスです。ユーザーはそれぞれ自分のデパートに好きなショップを並べることができます。買い物をするにつれ、自分や友人たちのデパートは自分の興味を体現した世界観となる。そこを入口として、ユーザーは自分を刺激する商品に辿り着くことができるようになるというわけです。ユーザーのリアルタイムな心理状態を分析し、嗜好に合った情報を配信する。このレコメンデーションエンジンがECショップにおける店員の役割を果たすのです。実は大学院時代の未踏チャレンジには、将来の起業のためのファンディングという狙いもありました。そこで資金を得て、私は大学時代から知り合いだった堀田創（現・シナモンAI CAIO）さんと共に「ネイキッドテクノロジー」という会社を創業することになります。全員が学生のスタートアップです。シンガポールで起業したが、そこに山はなかった起業前後は刺激的で楽しかったのですが、そのうち未踏で得た資金を食い潰していることに気づきました。企業として稼がないといけない。もちろん、システムの受託案件のオファーはあったのですが、それは相手が欲しいものを作っているだけで、自分たちがプロダクトを作って��界を変えている感じがしませんでした。とはいえ、受託もこなしていかないと、会社が回らない。そのあたりの判断がなかなか難しかったんですね。今なら資金調達も起業の方法も多様で、スタートアップの経営を指南してくれる人や情報も豊富にありますが、当時はほとんどなかった。私にとっては初めての社会人経験でもありました。プロダクト作りをしながら、それこそ営業活動、名刺の交換の仕方まで全部がのしかかってきました。ただ、七転八倒しながらもテクノロジースタートアップの経営課題や対処の仕方を、経験を通してなんとか体得できたことはたしかです。もちろん最初から器用にすり抜けることができる人もいる��は思いますが、生みの苦しみの経験は後できっと役に立つと思います。失敗を経験することで、起業家としてはより強くなれる。実際、20代より30代で起業したほうが会社が生き延びる可能性は高いというデータもあります。大企業に就職してビジネススキルや人脈を作り、それから起業という選択肢もありますが、私のように学生時代に一度起業して、会社は売却したり、30代で二度目の起業をするという人生も、それなりに面白いと思います。二度目の起業で「スパイシー・シナモン」という会社をシンガポールで興したことは、私としては全然不思議なことではないんです。ただ、周りからは「なんでシンガポール？」と訝しがられたこともありました。もともと海外事業をやりたくて、東南アジア市場をターゲットにした、InstagramやSnapchatのアジア版を作りたいと思っていました。当時はスマホが普及し、LINEも成長期にありました。今後、スマホでのコミュニケーションがもっとビジュアル寄りになると予感して、写真や動画を使ったコミュニケーションツールを作ったんです。ビジュアル系のコミュニケーションサービスを展開するとなると、言葉が要らない代わりに、背景にある文化を理解しなければいけません。私自身、旅先としてのアジアが好きだったし、文化を理解しやすいと考えていました。アジアで外国人が創業しやすい環境があったのは、香港かシンガポール。そこで選んだのシンガポールだったんです。スパイシー・シナモンは3年頑張ったのですが、ほとんど成果は出せなかった。二度目の失敗です。失敗の原因ははっきりしています。そこに山があって登っているつもりだったのだけれど、実はそこに山はなかったんです(笑)。若干の低い山はありましたが、その程度ではビジネスモデルが成り立たなかった。ビジュアルなコミュニケーションでは言語の壁をまたいでしまうので、アジア人もInstagramを使ってしまう、ということを見逃していたんですね。非構造データを構造化するAIこそが、DX推進の鍵になるシンガポールを撤収して、日本に戻ってきたのが2016年です。それまでAIのことはすっかり忘れていたのですが、このタイミングで日本にも一種のAIルネッサンスが起こっていました。周囲でもAIビジネスの可能性みたいなことが語られるようになっていました。私としては、「なんか懐かしいな」という感じだったんですけれど(笑)。その後、社名からスパイシーを取り、あらためて「シナモン」としてリスタートしました。当時は資金が尽きかけていたので、システム受託の営業もしていました。次第に、AI系のシステム構築の依頼も入るようになり、AIをコアとしたビジネスソリューションの企業として態勢を整えるようになりました。シナモンAIは非構造データを構造化するAIを提供しています。様々な企業がDXを進めていますが、なかなか進んでいないのなら、その最大の原因は企業内にある非構造データです。非構造データとは、メールや画像、音声、PowerPoint、Wordのファイルなどデータ形式が決まっていないデータのことです。一方、構造化されたデータは、CSVファイルなどデータベースに格納され、きちんとタグづけされているデータのことです。いまRPA（Robotic Process Automation）で業務を自動化することが注目されていますが、RPAで構造データの処理を自動化できたにしても、残りの非構造データは人間がなんとかしないといけない。しかし、企業内にあるデータのうち8割が非構造。これを構造化し、自動化することこそが、DXの本丸だと私たちは考えています。シナモンAIでは「デジタイズ──紙や音声などのアナログなデータをデジタル化すること」。「ストラクチャ──データを構造化することで、画像の中のオブジェクトを認識したり、自然言語文から情報を抽出できるようにする」。そして、「アンダースタンド──データを通してビジネスの構造を理解し、新しい気づきを得ること」という3つの領域で研究開発を進めています。プロダクトとしては「Flax Scanner（フラック・スキャナー）」（紙の書類の入力の自動化や検索）「Aurora Clipper（オーロラ・クリッパー）」（デジタル文書からの情報抽出）「Rossa Voice（ロッサ・ボイス）」（音声データからの情報抽出、レコメンド）という3つがあります。これらをベースに顧客のニーズに合わせ、フレキシブルなAIソリューションをカスタムメイドで開発するAIコンサルティングサービスも始めています。日本が本社で、台湾とベトナムにもAIラボがあり、グローバルで社員が220人。うち100名以上がリサーチャー、エンジニアです。学生時代からシリアルアントレプレナーとしてビジネスに関わってきましたが、単に最新テクノロジーをコアにして事業を継続・発展させるというだけではなく、いまは私自身、大きな社会的使命を考えるようになりました。大きく言えば産業革命以来、当たり前とされていた人々の働き方を変えること。そして、子どもたちによりよい未来を残すことです。新型コロナウイルス感染症の蔓延は、とても不幸で辛いことではありますが、テクノロジーによって世界を変えるチャンスにもなっていると、前向きに考えるようにしています。 #01　未踏スーパークリエータへのチャレンジ、北野宏明氏との出会いで夢が広がった──シナモンAI平野未来さんが起業を決意した理由とは？ #02　失敗は早く経験したほうが、起業家としてはより強くなれる──シナモンAI平野未来さんがAIエンジン企業を立ち上げた理由次回　#03　テクノロジーで実現する未来　Coming soon

#sight　次世代を生み出すテクノロジーの視点

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alpaca1 · 5 years ago

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ローコードアプリ統合プラットフォームのParagonが約2.6億円調達ローコードは最近ホットなカテゴリだ。企業はコーディングスキルがなくてもワークフローやシンプルなアプリケーションを開発できるようになり、貴重なエンジニアリングリソースをより重要なプロジェクトに回すことができる。ローコードアプリケーション統合プラットフォームを開発する、Y Combinator（Yコンビネーター）2020冬期メンバーのParagonは、米国時間7月28日250万ドル（約2億6000万円）のシードラウンドを発表した。投資家には、Y Combinatorのほか、Village Global、Global Founders Capital、Soma Capital、FundersClubなどが名前を連ねている。「Paragonを使用すれば、技術者でないユーザーでも、ビジュアルワークフローエディターを使用して簡単に統合を行うことができます。基本的に提供するのは、APIリクエスト、サードパーティAPIとの対話、そして条件付きロジックなどの機能を備えたビルディングブロックです。そのため、ユーザーはこれらのビルディングブロックをドラッグアンドドロップして、アプリケーションのビジネスロジックを記述したワークフローを作成することができるのです」と語るのは、同社の共同創業者であるBrandon Foo（ブランドン・フー）氏だ。フー氏は、世の中にローコードのワークフローツールがたくさんあることは認めているが、UIPath、Blue Prism、Automation Anywhereといったツールの多くは、作業者の特定のタスクを自動化するためのロボットプロセスオートメーション（RPA）（未訳記事）に集中している。同氏と共同創業者のIshmael Samuel（イシュマエル・サミュエル）氏は、開発者に焦点を当てたかったのだと語る。「私たちは、開発者の効率をどのように改善できるのか、そしてどのようにすれば低コードの利点を製品チームとエンジニアリングチームにもたらし、統合ごとに手作業で��ードを記述せずに製品をより簡単に開発できるのか、そして製品開発を合理化することができるのかに、真剣に焦点を当てています」とフー氏はTechCrunchに語った。それを使うには、Stripe、Slack、Google Driveなどの各ツール用に事前準備された1200種類のコネクターを、ワークフローテンプレートにドラッグ＆ドロップして、なんらかのアクションをトリガーとする新しいコネクタを素早く開発すればいい。これらはAWSサーバーレスアーキテクチャに基づいて構築されているため、トリガーアクションとそれに続くアクションを定義すれば、あとはParagonがバックエンドインフラストラクチャに必要な要件を処理してくれる。会社はまだ初期段階だ。1月にプライベートベータ版をリリースしたが、現在同社には80社の顧客がいる。同社は現在、かつてPolymailを共同創業したフー氏自身と、Uberの主任エンジニアだったSamuel（サミュエル）氏を含む6人の従業員を抱える。今年はさらに4人の従業員を雇用する予定だ。有色人種である2人の創業者は、そのまわりに多様なチームを構築しようとしている。「すでに私たちのDNAに組み込まれていると思っています。��様性のある創業チームに一緒に仕事をしたい人を雇うという観点において、おそらくより広い視点と展望を持っているでしょう。もちろん、改善の余地は常にあると思います。そのため、私たちは常に、採用プロセスにおいてより包括的になれるような新しい方法を（成長しながら）模索しています」とフー氏。新型コロナウイルスのパンデミックについては、彼は大変な時期だったとは言うものの、彼は自分たちが現実の問題を解決しており、現在のマクロ経済状況にもかかわらず成功できると信じている。［原文へ］（翻訳：sako） Source: テッククランチ・ジャパン

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iyoopon · 5 years ago

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programmerjobs · 1 year ago

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プログラマー求人、掲示板、新着情報(2024-5-29)

求人

店舗スタッフ管理アプリ開発エンジニア募集東京都 https://www.seprogrammerjobs.com/job/show/36914

自社情報系iOSアプリ開発Swift 東京都 https://www.seprogrammerjobs.com/job/show/36913

7月- 面談web1回 laC案件「OCI」東京都 https://www.seprogrammerjobs.com/job/show/36912

7月- テレワーク有面談web1回アプリ開発教育東京都 https://www.seprogrammerjobs.com/job/show/36911

7月- テレワーク相談可面談web1回 RPAツール開発リーダ「UiPath、WinActor」東京都 https://www.seprogrammerjobs.com/job/show/36910

新規モバイルゲームのアセット管理東京都 https://www.seprogrammerjobs.com/job/show/36909

7月-長期見込モバイルアプリ検証場所未定 https://www.seprogrammerjobs.com/job/show/36908

急募注力6月- リモート併用可面談1回「Oracle Cloud or Oracle DB」東京都 https://www.seprogrammerjobs.com/job/show/36907

某不動産サイトリニューアルFigma 東京都 https://www.seprogrammerjobs.com/job/show/36906

クロスプラットフォームのフロント開発東京都 https://www.seprogrammerjobs.com/job/show/36905

掲示板

システム公開PA 募集・告知東京都 https://www.seprogrammerjobs.com/bulletin/show/4939

#programmer #job

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masaa-ma · 6 years ago

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Teratermマクロのフレームワークを作った

from https://qiita.com/guskma/items/704d421d599dd8d8430f?utm_campaign=popular_items&utm_medium=feed&utm_source=popular_items

宣伝するならQiitaがいいかなと思っての初投稿です。

まず最初に、今は2019年なわけですよ。新年号令和に変わって早半年ですよ。そんな時代にも関わらずTeratermマクロ？そのフレームワーク？と思いながら記事を開いてくれた人がいらっしゃったらありがとうございます。投稿日間違えてません。タイムリープもしてませんよ。

導入〜この記事の対象者

インフラエンジニアで、なおかつ作業用端末にteratermやExcel程度しか入っていない残念な人達を対象とした記事です。

前提として弊社の業務内容を軽く説明すると、他の会社にお邪魔してネットワーク機器やサーバの構築をしてくるエンジニアが会社を支えるIT企業です。違う言い方をすると、SES事業を主幹としたIT企業です。

出向先で��SESの業務内容は色々ありますが、割とありがち（だと思っている）のは、Excelで設計書や構築手順書を書いて、teratermを操作して構築作業を行うというものではないでしょうか。

そういう現場に行くたびに思うんですが、「設定前の状態を目視で確認して、設定を変更して、設定後の状態を再度確認する」みたいな構築手順です。これ、僕がエンジニアになってから何年も変わらず同じなんですが、そろそろ別のやり方に変わったりしないものですかね。

ここ10年ほどで、モバイル端末の殆どはガラケーからスマホへ変わっていき、通信量は増大し、技術の進歩についていくため��様々な業務効率化ユーティリティが登場し、AIやRPAが流行ったり。。。とIT業界は大きく変わってきているように思います。

その中で、相変わらずインフラ構築は「設定の目視確認」ですよ。これ、どうにかしたいなぁと思う今日このごろです。

Ansibleとかいいですよね。yaml書くだけで作業の一連の流れが自動化できる。でもAnsible動かすためのPython/Linux環境がない。現場で渡される端末はWindows7にteratermが入っているだけ。。。この流れ、まだしばらく変わらないんだろうなぁと日頃から思っています。

じゃあ今の環境でどうにか改善する方法がないだろうか。幸いにもWindows用ターミナルクライアントのデファクトスタンダードたりえるteratermにはできることが比較的多い独自のマクロ機能がついている。

これを活用しない手はない！

というわけで、業務の合間を縫ってteratermマクロをもうちょっと使いやすくするためのフレームワークを作りました。長々とした導入で申し訳ありませんが、そういうことです。

Teratermマクロフレームワーク「Teracotta」の紹介

ソースは以下

Teracotta - GitHub.com

ちょっと凝ったteratermマクロ。ということでテラコッタと命名しました。本来テラコッタとは、イタリアの粘土細工である terra cotta のことを指します。

README.mdにも書きましたが、Teracottaでできることをこちらにも掲載します。

機器リスト、コマンドリストを読み込むための標準機能よく一般的に書かれているTeratermマクロでは、コマンドリストと機器リストを読み込んでそれぞれの機器にコマンドを流すのをしてると思います。Teracottaでは、機器リストをインベントリ、コマンドリストをシナリオと呼んで標準機能としています。

INI形式で書くシナリオ機器への接続(telnet/ssh/console) から、ログ取得、コマンド実行などを自動化するためにTeratermマクロを書く必要はありません。INI形式で書くことのできるシナリオには、対応するTeracottaAPI名を書くだけで操作の自動化をすることができます。

CSV形式で書くインベントリどの機器に入って操作するかはインベントリにCSV形式で記述します。インベントリには、ログインするために必要なIPアドレスやログイン名/パスワードだけでなく、各機器に固有の設定などを記述することにより確認作業や設定作業を自動化することもできます。

抽象化を目指して設計しているAPI群シナリオを通して呼び出すAPIは、機器によって操作方法が異なることを想定した抽象化ができるように設計してあります。そのためため、ベンダー毎にいちいちコマンドを覚え直す必要はありません。どんな機器であっても、ログインするときはログインと指定してあげるだけで済みます。

Teratermマクロに不足していた関数を補完 Teratermマクロには存在しないリッチなマクロ関数を用意して��ます。例えばIPv4を判定するための機能やプロンプトを取得するための機能など。かゆいところに手が届きます。

マクロ作成で陥りがちな不具合への対応 Teratermマクロを動かす際に陥りがちな不具合を解決しています。表示に時間のかかるコマンドを打ったら最後まで表示されずに画面が閉じてしまった！みたいな経験はありませんか？ waitほにゃららなteratermマクロの内部処理の違いがわかれば解決できることは多いです。

独自APIを拡張 Teracottaはマクロでできるいろいろなことをリッチにはしていますが、それでも出来ないことは多いです。対応機器も今のところほとんどありません。なので足りない部分は独自で用意できるような仕組みにしてあります。ユーザAPIを自作することにより、今まで書いていたTeratermマクロと同程度の労力で (あるいはログイン処理などを意識しない分より省エネルギーに) 新たなマクロを書くことが出来ます。

とまぁこんな感じで、基本的にはteratermマクロでは不足していた機能を用意しているのが主です。

例えばCSVやINIの読み込み、IPv4アドレスの判定、プロンプトそのものを抽出する機能などは地味にほしいと思っていた人がいたんじゃないでしょうか？ (いてほしい)(少なくとも僕は欲しかった)

あと、インベントリだったり抽象化だったり、Ansibleを結構意識しています。ホントはこんなもの作らなくてもすでに自動化に便利なツールが存在するんだからそっち使えばいいんですよ。でも使えない環境が多いんだから仕方ないじゃないですか！

ぜひともTeracottaを使ってみてください

TeracottaはTeratermマクロを効率的に使うためのフレームワークです。

GitHubでTeratermマクロを調べたところ、こういったまともな知見が集まったコードがなかったので、おそらく初の試みなんじゃないでしょうか。 ※そもそもTeratermマクロにそこまで本気で取り組む必要がない作業PCがWindows、Excel、Teratermという固定観念に囚われている現場が多いうちは何らかの使いみちが必ずあると僕は考えています。

なので、ぜひとも業務PCに落としてアレコレ弄ってみてください。おそらく最初は使い方がわからなくて戸惑うかもしれません。慣れれば絶対にTeracotta無しでは生きていけない身体になっているはずです。

そして、もし機能に不満が出てきた場合はご意見をいただけると嬉しいです。

Twitterもやってますが、普段はActivityPubを漂っています。マストドン、Pleroma、Misskeyなどをやっている方はそちらからどうぞ(詳しくはプロフィールから)

もちろん、GitHubの方でIssue書いてくれたりプルリク出してくれたりしてくれても結構です。というかソッチのほうで貢献してくれるととてつもなく喜んで踊りだしてしまいます。

長々となりましたが以上です。どうぞTeracottaをよろしくおねがいします。

#Feedly

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awsexchage · 6 years ago

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「Arduinoファンもくもく会#035」開催しました(Yahoo! LODGE) https://ift.tt/2YhvDvn

本日「Arduinoファンもくもく会#035」を開催しました。会場はおなじみのYahoo! LODGE。

今回も複数コミュニティの合同もくもく会「ワイもく！ Vol.9」に混ぜてもらって、以下のコミュニティのみなさんとワイワイ・もくもくを楽しみました。

iOS/Flutterもくもく会 Vol.3

第7回永田町パイもく!

出張！RPA もくもく会 08

【もくもく会】html5j エンタメ技術部第5回勉強会〜色々なプログラミング・コーディング

データビジュアライゼーションもくもく会 vol. 34！

参加者は過去最高の50名に達し、ハードウェアからソフトウェアまで様々なかたが交流やもくもくを楽しみました。

みなさんのつぶやきを主催者の一人であるyouさんがtogetterにまとめてくれています。

「ワイもく！ Vol.9」に関するつぶやきのまとめ

つぶやきの中で特に映えるものを少しご紹介しておきます。全体的にはソフトウェア系のかたが多かったんですが、やはり見た目のインパクトはハードウェアのほうが大きいですね。

#ワイもく始まりました。https://t.co/DXrATIhgn9 pic.twitter.com/mwVoZ7LUlK

— Arduinoファン@7/20(土)もくもく会開催(Yahoo! LODGE) (@arduinofun_jp) June 30, 2019

今日の #ワイもくには電気女子さん(@paralyze_joker)も遊びに来てくれてます！ pic.twitter.com/xCwFz0HWPy

— Arduinoファン@7/20(土)もくもく会開催(Yahoo! LODGE) (@arduinofun_jp) June 30, 2019

か、かわいい！#ワイもく pic.twitter.com/GiBTrC5Kon

— D@RPAもくもく会08 お疲れ様でした

(@DISPLAYDRIVER) June 30, 2019

#ワイもくにて motomi さんの魔法が！ pic.twitter.com/YZ0rnnPjod

— Arduinoファン@7/20(土)もくもく会開催(Yahoo! LODGE) (@arduinofun_jp) June 30, 2019

無事動いた！！#ワイもく #OTTO #Clova pic.twitter.com/4LwQXorQHC

— 田中みそ@LINE API Expertになりました！ (@miso_develop) June 30, 2019

新入り（白）はまだ動きがぎこちない#ワイもく #OTTO pic.twitter.com/TybsytZ7Fa

— 田中みそ@LINE API Expertになりました！ (@miso_develop) June 30, 2019

obniz用OTTO筐体、ディスプレイも見えるし、スイッチも使えるし、ESP32の殻も露出してて熱対策も完璧で機能性ハンパない！！#ワイもく #OTTO #obniz pic.twitter.com/rRe2zeLwr7

— 田中みそ@LINE API Expertになりました！ (@miso_develop) June 30, 2019

賑やかな開発環境#ワイもく #OTTO pic.twitter.com/lTIvhp95Ly

— 田中みそ@LINE API Expertになりました！ (@miso_develop) June 30, 2019

光るは正義！#ワイもく pic.twitter.com/9umsyGjHrP

— Arduinoファン@7/20(土)もくもく会開催(Yahoo! LODGE) (@arduinofun_jp) June 30, 2019

マッキー小澤さんの作品。静電気を使って一つずつ飛ばすんだそう。デザインも良い！#ワイもく pic.twitter.com/l5Ry8UlIJ5

— Arduinoファン@7/20(土)もくもく会開催(Yahoo! LODGE) (@arduinofun_jp) June 30, 2019

光って回るは正義！#ワイもく pic.twitter.com/ObLxHxfiYs

— Arduinoファン@7/20(土)もくもく会開催(Yahoo! LODGE) (@arduinofun_jp) June 30, 2019

ニキシー管を再現。

チップキーボードも良い！#ワイもく pic.twitter.com/L2NjMQKn7E

— Arduinoファン@7/20(土)もくもく会開催(Yahoo! LODGE) (@arduinofun_jp) June 30, 2019

小学生エンジニアの @cooyamc 君が登場。今日はArduinoとFlashAirを繋げるそうです。#ワイもく pic.twitter.com/xYbAQ6zBti

— Arduinoファン@7/20(土)もくもく会開催(Yahoo! LODGE) (@arduinofun_jp) June 30, 2019

#ワイもくと合同で開催中の #html5j エンタメ技術部のもくもく会、そろそろ自分も手を動かそうかと思い、このあたりに着手。

●DFRobot micro:bit ロボットプラットホーム Maqueen を使ってみた – 電子工作 – HomeMadeGarbage 　https://t.co/svdsv3FjQy

— you (@youtoy) June 30, 2019

お昼ご飯カレーポンスさんは番長#ワイもく pic.twitter.com/lHZQbeo256

— 夢ノ島越前公園 (@yumenoshima) June 30, 2019

AUTO LABさん(@autolab_jp)の新作プロトを見せてもらいました。カッコいい！#ワイもく #SPRESENSE pic.twitter.com/6O2XHr72hL

— Arduinoファン@7/20(土)もくもく会開催(Yahoo! LODGE) (@arduinofun_jp) June 30, 2019

豊田さんのガジェット展示会大盛況…！#ワイもく pic.twitter.com/THb7PccP5s

— 田中みそ@LINE API Expertになりました！ (@miso_develop) June 30, 2019

ファンに歌わせた#ワイもく pic.twitter.com/C8xOqtJ58U

— ぴゅーた (@cooyamc) June 30, 2019

E2D3でデータ可視化する方法教えてもらった！ろりあえず100m走を何秒で走れるかのデータを可視化！！すっごぉぉ～い

#ワイもく pic.twitter.com/pMRb7UAqOP

— ポンス@RPA犬 (@Hellomy432) June 30, 2019

#ワイもく #html5j お誘いいただき初めて参加しました！自分はReactもくもくしてましたがいろんなガジェットやLT等々とても刺激になりました～ありがとうございました！

pic.twitter.com/grCPZXAGOO

— ほりえ (@hrim710) June 30, 2019

LTタイムで発表された資料も公開されています。

プレゼンでゴールを伝えよう (広高幸信)

構文解析入門 (すとまと:斎藤基樹)

ワイもくについてを知ってもらうプレゼン (ワイもく！主催・瀬尾敦生)

今回もいつものようにバリエーション豊かな会となりました��

ハードウェア・ソフトウェア以外の関連領域として教育、リサーチ、マーケティング、エンタメ、UI/UXデザインなどに携わっているかたもいらっしゃって、回を追うごとに参加者の幅の広がりを感じます。

今後もワイもく！では新たなコミュニティの参加を募集していますので、興味のあるかたはぜひ一緒にやりましょう。

またワイもく！のSNSもありますのでイベントの情報などはこちらをチェックして下さい。

ワイもく！Twitterアカウント

ワイもく！Facebookグループ

・関連資料・記事 Arduinoファンもくもく会利用スペース + 参加者関連情報 Arduino初心者向けのオススメ製品と各種情報源

元記事はこちら

「「Arduinoファンもくもく会#035」開催しました(Yahoo! LODGE)」

July 18, 2019 at 12:00PM

#AWS #Official #Blog

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hiyoko-channnel · 3 years ago

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【GAS】GoogleAppsScript リファレンスの読み方！これで脱コピペ！

リファレンスを使いこなしていますか？？非エンジニアにとっては慣れない形式のリファレンス…実はそんなに難しくありません🙆‍♀️ 今回はそんなリファレンスの読み方を解説します🎉 これが分かれば脱コピペ！自分でコードを組み立てられるようになります。 ◎リファレンス ◎後編はこちらゆっくりめに話しているので、好みに合わせて再生スピードを調節してください。（動画再生画面の設定＞再生速度で変更できます） ——————————————————- Twitter： note： #GoogleAppsScript #GAS #プログラミング #業務効率化 #業務改善 #業務自動化 #RPA #リファレンス

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itunesjap8 · 6 years ago

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#Computers

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nalanda-academy · 4 years ago

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AIがもたらす未来の仕事

未来の仕事が、企業、政府、社会にディスラプション（破壊的変革）を引き起こす。仕事のディスラプションはすでに、ビジネスモデルのイノベーションを引き起こしています。企業は将来、人材をより効率的に活用するようになるでしょう。このディスラプションを受け、仕事はソリューションとタスクに分離され、タスクはそれぞれ最も効率的な方法で遂行されるようになります。

ギグエコノミーであるスタートアップ企業は、ホテル、レストラン、タクシーなどの事業に適用される規制に対応するための取り組みをすでに行っています。現在のアルゴリズム経済の下でこうしたトレンドが強まるにつれ、各国政府には、将来に向け、ビッグデータやスマートテクノロジーを活用して、迅速かつリアルタイムで対応できるよう設計された規制制度が必要になります。所得格差が大幅に拡大するかもしれません。というのも、単純労働者が失職するとともに、社会的セーフティーネットの主要素が瓦解し、新たな社会ソリューションが必要になるからです。アルゴリズム経済は、かつて経験したことのないレジャーや家族との時間を実現し、社会に多大な影響を与えることを約束します。 AIは、企業の役割を完全に再定義するほどの影響力を持っています。このような勢いのあるテクノロジーによって、かつてない組織的効率性が実現し、その結果、新世代の優れたサービスと商品がますます増加します。しかし、多くの企業は、AIの真のポテンシャルをまだ完全に引き出せていません。トランスフォーメーションを実現するには、技術的障壁よりも先に、高い心理的障壁をクリアする必要があります。この点の重要性は、数年後に明らかになります。なぜなら、AIトランスフォーメーションのための基盤を築いている企業と、これを行っていない企業との間には明らかなギャップがあり、このギャップは確実に大きくなっていくからです。企業がAI戦略を試行するにつれ、人間労働者の仕事は、完全に時代遅れになっている一部のケースを除き、これから進化していきます。労働者にとって幸いなことに、AIによって、多くの業務で人間が不要になるのと同時に、新たな事業機会も創出されます。多くの研究者が仕事は純増すると予測しており、新たに創出された仕事は、もはや繰り返しの日常業務ではなく、より魅力的なものになると見込まれています。 AIの影響を受ける労働力は、ますます多くの契約社員、フリーランサー、リモートワーカーで構成されるようになります。また、そこでは創造的な問題解決、分析的思考、対人スキルなどの人間固有のスキルセットが重要視されるようになります。しかし残念ながら、教育システムや社会的セーフティーネットはもとより、今日の労働者の大部分がこの変化に対してまったく準備できていません。 AI時代に向けて、人間の労働力を変革させるため、多くの戦略が生まれているものの、いまだに最良の方法についてのコンセンサスは得られていません。AIにおいて優勢に立つための競争が激しくなる中、将来への準備を今始めることは、企業、労働者、政府にとって非常に有益なことです。雇用機会と仕事の変化に対する影響力。人間味のある労働者、クロスドメインナレッジのある労働者、教育者/解説者、デジタルエリートの仕事は、成長していくでしょう。一方、シングルドメインナレッジしかない労働者、肉体労働者、特定の能力のナレッジしかない労働者、ロケーションベースの労働者、コーディネーター、デスクごとに仕切りで区切られたオフィスでの仕事は、縮小していくでしょう。ビジネスチャンスとギャップに対する影響力。自動化によって、報酬はデジタル知識のあるリーダーたちに流れるため、収入の不均衡は拡大し、十分な速さでスキルアップすることができない非デジタル労働者にしわよせが来ます。世界経済と世界各国に対する影響力。自動化は、オフショアリング/アウトソーシングにディスラプションを引き起こし、変化する世界需要を相殺できる国内需要を創出するよう、各国経済にさらなるプレッシャーをかけます。人間と機械の融合に対する影響力。仕事は、人間と機械の間の共生的関係によって決まることになります。この関係は、人間が主導し機械が実行する、という関係ではなく、ロボットと人間の間でリーダーシップ、意思決定、実行タスクを調和させることによって最もうまく所望の成果を実現する、という関係です。 AI連合国の状況数十年の間、人工知能は、ビジネスの手法や人間の働き方にディスラプションを引き起こすことを通じ、その能力を示してきました。 AIは現在、すべてのメトリックスを上回っています。今日、50カ国が人工知能に投資しており、米国、中国、イスラエル、英国、カナダが主要国となっています。アルゴリズムだけでなく、あらゆる種類の��ースケーステクノロジーに関する、500件以上の特許が2016年と2017年に公開されています。 AIに関しては、米国が多くの指標でいまだに世界をリードしていますが、急速に台頭してきているのは間違いなく中国です。現在、AI企業の11%が中国に拠点を置いています。中国のAIに対する野心を過小評価することはできません。同国は2030年までに、AIに関する主導権を握ろうとしています。そのため政府は、北京や天津で多額の資金を研究開発に投入しています。AI分野における中国の急速な台頭は、潤沢な資金に支えられています。ホワイトペーパーや北京市経済委員会によると、同国には現在、4,400社以上のAI企業があります。北京市内だけでも、1,000社以上のAI関連企業の本拠地があります。人材グローバルなAI競争は、企業の意思決定者に対し、確実に影響を与えているだけでなく、何十億とは言わないにしても何百万人もの人々の暮らしに対し、根本的な影響を直接及ぼします。AIによって、以前人間を必要とした多くの職務が間違いなく時代遅れになるものの、幸いなことに、同時に新たな機会も生まれます。課題は、新たなスキルセットを評価することではなく、労働者を確保しエコシステム全体を整備して、技術的なパラダイムシフトに備えることです。 AI人材に対する需要は、24か月間で2倍になりました。人材の数は増加しているものの、いまだに不足しています（2つの職に対してAI専門家は1人）。テクノロジーサービス企業や金融サービス企業がAI人材全体の60%を吸収しており、学術界からの「頭脳流出」を引き起こしています。企業は、専門家のモチベーションに合った雇用機会を再調整することで、人材を呼び込むことができます。企業家にとっての重要課題は、人材獲得競争、トレーニングデータの利用制限、困難な実稼働対応テクノロジーの開発です。世界経済フォーラムによると、必要なスキルには、聞く能力、話す能力、批判的思考力、読解力が含まれます。これらの能力は基本的なものですが、今後数年間、非常に有効な能力になります。逆に、修繕、インストール、トラブルシューティングといった業務は、将来性があまり高くありません。このようなスキルの多くは、機械に置き換えられることになります。こうした変化は、労働者の役割に直接影響を及ぼします。さらに、企業、政府、その他の機関が今後下す決断にも影響します。課題は、各企業または各国にとっての利益だけでなく、人間全体にとっての利益に貢献する最良の戦略を決定することです。国連（UN）は、ヘルスケアや交通輸送の分野において、AIが備えている「人間の幸福を加速する」能力によって、新たな事業機会が生まれるとしています。しかし、こうした機会には、潜在的なリスク、特に労働市場のディスラプションというリスクが伴います。国連（UN）は、これに対するセーフティーネット、諸制度、国家戦略を構築し始めるよう、加盟国に強く奨励しています。技術スキルに大きなギャップがあることが間もなく顕在化するにもかかわらず、こ��ことは十分に認識されていません。中でもトップエンジニア、機械学習人材、AI人材を求める争奪戦は、激しさを増すでしょう。未来の仕事における「スキルギャップ」は、教育システムに関する課題を反映するため、現在の教育システムを改善する必要があります。Google、Microsoft、Amazonなどの企業は、AIに多額の資金を投入しています。世界をリードしているテクノロジー企業の多くは、トップレベルのデータ科学者やエンジニアに対し、多額の報酬を支払っています。

生涯学習/生涯教育 AIによって、教育が拡大し自動化されるだけでなく、人間の創造力や思考力も高まります。企業が、生涯にわたるトレーニングプログラムを従業員に提供し、その従業員がAIテクノロジーに関する重要スキルを習得できるようにするのは大事ですが、同時に、教育従事者や学生を始めとする学術界の人員との関係を築き、AIに関するこの包括的アプローチがカリキュラムに最初から組み込まれるようにすることも重要です。まだ少数しか存在しないAI人材を育てるためのパイプラインを築いたり、AIは世の中のためになることに使用するという基本原則を教え込んだりすることによって、将来のAI思想家やリーダーを教育することも重要です。このような政策課題をサポートしたり、次世代のAIリーダーを教育したりすることにより、人材のためのパイプラインを築き始めることは、ビジネスリーダーの利益になります。

ギグエコノミーギグエコノミーの台頭を受け、フリーランサー人口が急増しており、その結果、大量の予備人材プールが形成されています。フリーランサーは、次の仕事はないかと絶えず目を光らせています。正規社員よりも一生懸命働くフリーランサーも少なくありません。ギグエコノミーの発達によって、私たちは従来型教育の価値や、仕事に対するアプローチ方法を見直すようになりました。近い将来、アンコンシャスでAI制御された自律システムが、人間による人的業務や職場での貢献に取って代わるかもしれません。 Uber、Airbnb、Etsy、Didi TaskRabbitなどのプラットフォームが生み出され、ギグエコノミーが形成されました。ここでは非雇用のフリーランサーが、割り当てられた一定期間、労働力を提供しています。米国におけるギグエコノミーは、すでに5,730万人のアメリカ人で形成されています。つまり、同国の労働力の36%が今やフリ��ランサーだということです。ギグエコノミーのノマドワーカーにツールやフレームワークを提供することが必要です。そうすれば彼らは、生産性の高い方法で革新を起こし役割を果たせるようになり、その結果、国や経済が発展します。ノマドワーカーは、テクノロジー企業で単に楽な仕事を求めているだけではありません。リスクも負っています。米国政府は、このリスクに報いなければなりません。私たちは、革新的なアイディアや技術開発の実現は四半期ごとの損益計算書に基づいているという進歩のない考え方を改め、その代わりに将来を見据えたイノベーションや技術的進歩を重視しなければなりません。

ユビキタスなアルゴリズム経済次の段階のディスラプションは、アルゴリズム経済、すなわちAIとロボットによって引き起こされます。労働力の大規模ディスラプションが起こり、アルゴリズム経済が台頭します。金融セクターでは、アルゴリズムが顧客サポート、ポートフォリオマネジメント、高頻度取引を行うようになり、��ワイトカラー業務がなくなってきています。また、ヘルスケアセクターでも、アルゴリズムによって、モバイルヘルスアプリの利用、ロボット外科手術、診断が行われています。自動化が未来の仕事に与える影響は、無差別的であり、同時に合理的でもあります。ただし、この変化によって、まだ準備ができていない経営者が窮地に立たされたり、会社が危機に陥ったりする恐れがあります。この新しいタイプの自動化ソリューション（ロボットから機械学習やAIまで）により、きわめて広い範囲の機能が実現すると考えられます。グローバルなビジネス環境は、必然的にデジタル化され、AI、ブロックチェーン、IoT、ロボティクスなどのディスラプションを起こす要因によって促進されます。これらの要因はすべて、強力な5Gワイヤレスネットワークによって接続されることになります。今年だけでも、1兆7,000億ドルがデジタルトランスフォーメーションに投入されますが、この数字は前年に比べて42%高くなっています。2021年までに、デジタル経済が世界経済の50%をけん引することになります。特にAIによって、企業のビジネスへのアプローチ方法が、インテリジェントな自動化を通じて大きく変化しています。日常業務の自動化が普及すれば、今までの技術時代にはおそらく不可能だった、ビジネス遂行のまったく新しい方法が可能になります。例えば、AIにより、企業は販売時点以外でも、顧客との関わり合いを持てるようになり、その結果、ブランドも顧客もメリットを享受することができます。顧客は今後、ブランドのAIを活用できる機能を期待するようになります。ちょうど今日の顧客が、主要ブランドに対し、質問に答えてくれたり、商品別の問題を解決してくれたり、新製品を提供してくれたりするウェブプレゼンスやソーシャルプレゼンスを期待しているのと同じです。新たな時代では、AIによるコグニティブAIエージェントによって、ユーザーとの対面業務が自動化されます。こうしたコンバージェンスの盛り上がりを受け、ユーザーは、高度なサービスを通じてメリットを享受するようになり、一方、業務効率は最大化されます。

自動化された世界人工知能はますます、生活の多くの部分で利用されています。例えば、ロボット、ドローン、自動走行車は、AIを活用することで、これまで人間が担ってきた機能を自動化します。自動化されるものが増加するにつれ、スタンドアロンのインテリジェント機能は、共同的なインテリジェント機能に移行していくことが予測されます。そこでは、複数のデバイスが、人とは関わりなく連携され、あるいは人間のインプットを介して連携されます。自動化は、引き続き革新的なアプローチであり、すでにさまざまな産業で導入されています。技術者不足やオートメーションの点から、自動化は、特に運送、小売、ヘルスケア、バンキング・金融のサービスに幅広く採用されてきています。2019年には、バックオフィスの自動化や日常的な管理業務において、大きな進展がみられるでしょう。ソフトウェアロボットや人工知能労働者の概念は、特にクラウドが成熟するときにこそ普及します。多くの企業において、ロボティクスプロセスオートメーションのおかげで面倒な作業がなくなり、そこから解放された従業員は、もっと重要な仕事に集中できるようになっています。自動化の要であるロボティクスプロセスオートメーション（RPA）は、面倒なバックオフィス業務を行うために開発されたものです��こうした業務は、反復的なものであり、ロボットによって自動化することができます。また、RPAとは包括的な用語であり、例えばデータ入力からコンプライアンス、トランザクション処理、顧客オンボーディングまで、幅広い作業が含まれています。RPAは今日、各業務や自動化ジョブを変革させるテクノロジーとして評価されています。2019年には、近くにいる人間からの指示によって動作する半自動ロボットの数は、いっそう増加します。さらに、公共部門におけるRPAは増加し、各国政府はRPAから新たな事業機会を見出すでしょう。すべてのRPAがAIをベースとしているわけではありませんが、その多くが、画像認識と言語処理をそのソリューションに統合し始めています。機械学習のインテリジェントベースのワークフローソリューションが、いろいろなセクターで、さまざまな度合いで導入され始めています。 WorkFusion社は、本人確認やマネーロンダリング対策（AML）のプロセスのようなバックエンドオペレーションを自動化しています。ユニコーン企業のUiPath社のサービスは、世界各国において、金融業から製造業や小売業までさまざまな業界で、700以上の企業クライアントに利用されてきました。主なクライアントには、DHL、NASA、HPなどが含まれます。 RPA界のもう1つのユニコーン企業がAutomation Anywhere社です。同社は、あるグローバルバンクとパートナーシップを結び、機械学習を利用した、人材資源管理の自動化サービスを提供しています。上記Automation Anywhere社の「IQ Bot」は、さまざまな国のいろいろな言語で記述された各種フォームからデータを抽出してクリーニングし、次いでそのデータを人事管理システムに自動的に入力することができます。

ヘルスケア業界 AIが最も効果を発揮する業界は、ヘルスケア業界だと思われます。ロボット「外科医」から、スマートデータベースまで、AIや機械学習がもたらす可能性には目を見張るものがあります。成長し続けるIoTエコシステム、膨大なデータ、生活を一変する可能性のあるアプリケーションを考慮すれば、AIは今後もヘルスケアの進化を促進していくことでしょう。この業界のデータ量は、2013年には500ペタバイトでしたが、2020年には25,000ペタバイトまで爆発的に増加すると予測されています。このテクノロジーがヘルスケアにもたらす主な効果の1つに、効率性の向上があります。例えば、米国テキサス州のヒューストンメソジスト研究所のAIプログラムでは、人間の30倍の速さで、何百万ものマンモグラムを検査することができました。しかも処理された診断情報は、99%の高精度を示しました。 AIは人命も救います。Cloud Pharmaceuticals社のような企業は、このテクノロジーを利用することにより、新薬を発見し、パーソナライズされた治療法を市場に短期間で投入しています。さらに、IBMのワトソンは、がんの診断を人間よりも正確に実施できることを証明しています。東京大学のある医師によると、人間の医師が発見できなかった稀なタイプの白血病を、AIシステムが見事に見つけたという事例もあります。ヘルスケアにおいて、最も驚くべきAIの能力はおそらく、テクノロジーと人間の生態とのさらなる融合です。ハイブリッドヒューマンが生まれるのももうすぐです。　AIが進歩することによって、埋め込んだチップが体内の自律システムをコントロールする道が開かれようとしています。脳内反応によって作動するチップにより、バーチャルリアリティーを通じて視覚を拡張したり、記憶機能を拡張して記憶能力を改善したりできるでしょう。

農業業界 AIによって仕事が増える可能性のあるもう1つの分野が農業です。新たな作業カテゴリーである「精密農業」では、AI（ドローン、スマート農機、GPS）を活用して、土壌組成、水分レベル、肥料の必要量に関する特定農地のデータを収集することにより、収穫量の最大化を図っています。ドローンテクノロジーのスキルだけでも、その需要は14%上昇しています。精密農業におけるドローン市場は、2021年には29億ドルに達すると見込まれています。ドローンは、農業従事者のために農地の地図をつくり、サーマルイメージングにより水分含量をモニタリングし、病害虫に犯された農作物を特定し、農薬を散布することできます。スタートアップ企業やエンタープライズ企業は、サードパーティのドローンが取得したデータに対し、アナリティクスレイヤーを加えることに注力しています。また、コンピュータービジョンを使って衛星写真を分析することにより、農作業の状況をマクロレベルで把握することができます。地理空間データを利用すれば、世界中における農作物の分布パターンや、気象変化が農業に与える影響に関する情報を得ることができます。

労働力戦略の拡張 AIに依存したこの新しい環境は、企業やその従業員に対し、さまざまな問題を提起します。進化する技術的環境内における労働者のニーズに応えるには、拡張戦略が不可欠な手段になります。企業は、自動化ポートフォリオを管理する方法、リーダーシップスキルを構築し磨く方法、従業員の価値を最大化させる方法、ロボット工学指数を高める方法を検討すべきであり、また、未来の仕事に備えるために、自ら学習していく企業体を創出することができます。これから到来する技術的未来に向けた技能の再教育についてみると、従業員の54%が何らかのトレーニングを必要とし、そのうちの10%が1年間以上のトレーニングを必要としています。また、世界経済フォーラムの調査により、ある問題が存在していることが分かり分かりました。それは、雇用者は、イノベーションによって作業が著しく妨害される影響を考え、該当する従業員に対するトレーニングに資金を投じないということです。実際、優先的にトレーニングの対象となるのは、大きな利益を生み出す職務についている者や、リーダーや仕事の第一線にいる者です。では、この問題を解決するにはどうすればいいのでしょうか。拡張戦略によって、解決することができます。拡張的アプローチでは、人が持っているスキルを十分活用するため、業務計画を人間に合わせて立てなければならない、と考えます。拡張戦略では、自動化ベースの労働コスト削減に集中的に取り組むのではなく、テクノロジーによってしばしば補完される、人間労働者によるさまざまな創造的活動を考慮に入れます。反復的な日常業務から開放されたとき、人間独特の能力をもっと有効活用できるようになります。

ディスラプションの理解に関するギャップ LinkedIn社の調査によると、2022年までに、テクノロジーの発達により、世界中で7,500万人分の職がなくなるとみられています。しかし、その同じ期間内に、テクノロジーの力によって1億3,300万人分の職が創出されると見込まれています。 McKinsey社は、労働者全体の30%が、テクノロジーの発達によって仕事を失い、ほかに14%が仕事を変えることを余儀なくされると報告しています。 ZipRecruiter社は、AIは中間層の仕事を奪っていないと分析しています。同社のレポートによると、一部の技術職のスキル水準が上がる中、2016年から2018年の間、低所得層の雇用機会よりも中間所得層の雇用拡大の方が上回っていることが分かりました。また、2017年から2018年の間、学士号を必要とする雇用の伸び率よりも、高校の卒業証書さえあれば就ける雇用の伸び率の方が高かったことが分かりました。 ZipRecruiter社の調査では、AIが創出する仕事数よりもAIが奪う仕事数の方が多いと考えている求職者が58%に上ることが分かりました。同社は、2018年中、AIによって奪われた仕事数の約3倍の仕事が創出されたことを明らかにしました。　調査によると、雇用者はAIツールをすでに利用しているものの、その81%が、完全な自動化システムを導入するよりも、人間を雇うことを希望していることが分かりました。こうしたトレンドが示しているのは、雇用市場におけるAIによるディスラプションは、さらなる収入の二極化にはつながらないということです。しかし一方で、Forrester社は、AIによるディスラプションにより、2030年までに29%の仕事が失われ、その間わずか13%の仕事しか創出されないと考えています。AIスキルに対する需要が拡大し続ける中、ジェンダーギャップや不平等を引き起こすリスクが生じています。アルゴリズムは暗黙のバイアスを反映している場合が多いため、インテリジェンス自体が、それぞれの分野や環境の間で、不平等を拡大させる可能性があります。 BloombergとNew America（ワシントンを拠点とするシンクタンク）によって組織された調査委員会であるShift Commissionによれば、AI業界のウォッチャーや専門家は、自動化の進行に起因するディスラプションによく精通していますが、ディスラプションの影響が最も強く感じられるコミュニティ内では、この問題はあまり明確に定義されていません。「Automation 101」のリソースとされているこの委員会は、地域自治体のリーダーたちとの議論やシナリオプランニングセッションを通じ、自動化とAIの仕事への影響について調べており、また、フェニックスとインディアナポリスの両都市とともに試験的な研究プログラムを実施しています。国内のコミュニティリーダーとの会議の際に報告された委員会の暫定的な調査結果によると、各リーダーのシステムのほとんどは、実際のリスクを理解していませんでした。さらにやっかいな問題は、全員が最初の印象としてディストピア（暗黒郷）を思い描いていたことです。2030年の仕事像に関するストーリーラインについて尋ねたとき、最も多い答えがハンガーゲームでした。委員会の各セッションの中でも、このことは非常に印象深いことでした。この委員会は、教養が高く、高い権限を持っている人たちで構成されていたにもかかわらず、未来についてディストピアを思い浮かべる傾向があったからです。また、「白人男性社会」では、AIを十分に活用することはできません。この委員会の調査から得られたもう1つの知見は、自動化による影響に対して最もうまく対処できると思われるコミュニティ組織が、必ずしも、大学やコミュニティカレッジのシステム、NGO、市役所のように基礎部分から統合されているわけではないということです。こうした一連のシステムそれぞれにおいて何らかの取り組みがなされていますが、この問題についての認識には若干ずれがあります。必ずしも次のステップが明確化または計画化されているわけではありませんが、現在の状況はどうなっているのか、これから何を実行できるのかについての情報を提供することが、本当の意味での最初のステップです。

企業内での個人用AIの成長企業は、従業員がAIを活用して創造的、効率的になれるよう、支援しなければなりません。100年の歴史を持つ象徴的なブランドは、テクノロジーを利用してイノベーションを起こすことに関して、柔軟性と活力にやや欠けるとみなされています。事実こうしたブランドは、失敗するリスクを恐れるあまり非常に用心深くなっているため、変化することを避けています。教訓として、会社の資源を目先の業績のために投入するのではなく、従業員のために投入すれば、従業員は失敗を恐れずに挑戦できるようになります。組織が直面するもう1つの大きな課題は、「現状満足」シンドロームです。AIによってプロセスを改善できる大きな余地があることを進んで認めるようになるまで、企業は、革新的なデータ主導型プロセスを構築、実施するための権限を従業員に与えようとはしません。企業は、傍観しているわけにはいきません。 Forrester社によると、AI、IoT、ビッグデータを活用する企業によって生み出される経済的変化は、2020年までに年間約1兆6,000億ドルに達します。これは、世界の歴史の中で最大の経済的変化であり、その規模は、ほぼオーストラリアのGDPに相当します。これだけの規模の経済が、一部の企業から別の企業に移り変わります。企業は生き残るために、AIのための投資と企業哲学の変更を開始する必要があります。さもなければ、存続できなくなる恐れがあります。企業が生き残るためにはテクノロジーベースの投資をしなければならない、ということが明らかになったら、今度は、人間がテクノロジーの上に立つ、という哲学を、経営からリーダーシップ、チームダイナミクスまで、ビジネスのあらゆる側面に適用すべきです。企業は、拡張されたデジタル労働力を先導するために使用する、次世代の管理手法を開発することに注力しなければなりません。従業員を雇用する前にも、すべての教育レベルで、AIやテクノロジーをベースとした教育を実施しなければなりません。これには、新たなテクノロジーの利用法を見つけ、仕事のために進んで学ぶことができるようにすることが含まれています。人は、雇用に基づく役割や業務に適用されるからこそ、新たなテクノロジーを学ぶのです。

従業員の採用と確保に関する戦略最新テクノロジーによってビジネスの手法が変化する中、企業が従業員の採用と確保について再検討すべきときがきました。残念なことに、デジタルトランスフォーメーションをやり遂げようとしているのに、多くの企業がいまだにデジタル化以前の時代の考え方によって業務を行っています。人や組織に関する考え方は、世界におけるデジタル化の変化にまったくついていけていません。主な懸念の1つに、企業がどのようにしてテクノロジー人材をほかの業種に適合させるのか、ということがあります。こうした役割やスキルセットを交差させることは簡単ではなく、すべての従業員を同じ部屋に入れるという従来のアプローチでは不十分です。適切な人材を雇用するためのカギは、1つの才能を持つ者を雇うのではなく、代わりに複数のスキルを持つ者を雇うことです。 AI志向の人材を採用する際に直面するもう1つの課題は、人材確保の成功要因と失敗要因を再検討することです。組織は、特定の年数にわたって、人材を雇用し確保することを計画するのではなく、前世代よりも頻繁に、役割間で人材を入れ替えることを想定する必要があります。企業は、周期的なニーズに基づいて雇用活動を行うとともに、こうしたニーズが生じる時期を予測し、適切な人員配置を確保すべきです。企業は、部分的な人材プールを社内に確保したり、一部の人材をクラウドソーシングによって外部から調達することができます。企業が確保したいと考える人材は、業績を左右する人材のはずです。今日の従業員は、業務チームの一員になりたいと考えており、デスクごとに灰色の仕切りで区切られたオフィスで働きたいとは思っていません。会社とともにありたいと考えています。これは、人材確保のために最も重要なことであり、給与や職場文化よりもずっと大切なことなのです。特にミレニアル世代は、仕事を始めてから6カ月以内に、自分の業務が会社に影響を与えることを望んでいます。多岐にわたる教育を最大限に実践したり、従業員を考慮した職場哲学があったとしても、テクノロジーによって従業員を支援することが、従業員自身の頑張りと同じくらい、企業に成功をもたらす要因となります。数学的処理も、データアナリティクスも、コンピューティングも、標準的な個人の能力を超えることはできません。発生しやすい障害要因は、従業員が新しいことに挑戦せず、既存の日常業務に留まろうとすることです。進んで学び、奮闘し、何度も挑戦する従業員こそ、テクノロジーによって支援すべき従業員です。企業はそのような人材を見つける必要があります。

デジタルトランスフォーメーション本当に強い企業は、デジタルトランスフォーメーションに対し、すでに準備が完了している企業です。企業がテクノロジーを利用して達成したいと望んでいることと、実際に達成できることとの間には、ギャップがあります。必要な再構想、イノベーション、リエンジニアリングにはかなりのプロセスが必要になります。実際、例外はほとんどなく、電気モーターに投資した工場の99%が倒産しています。これらの工場は、投資からのリターンをまったく得られませんでした。失敗した理由は、新たなテクノロジーを活用するためのプロセスを再構想しなかったからです。古い巨大な蒸気エンジンを、新しい別の巨大な電気エンジンに置き換えただけで、製造過程は何も変わらなかったのです。企業がAIイノベーションを適切に推進するためには、変化に対する抵抗勢力に打ち勝つ必要があります。積極的関与、リーダーシップ、信頼の3つの側面は、企業文化を考える場合において、きわめて重要な側面です。企業はまず、この企業文化に関する3つの側面を周知させなければなりません。従業員が不満を抱いている、会社を信用していない、リーダーを信頼していない、仕事の方法がまったくわからない、会社とのつながりを感じることができないならば、ほかのあらゆるものがうまくいかなくなります。 AIで成功するにはまず、AIとそのさまざまな意味合いを理解しており、適切な投資決定ができる、組織のリーダーシップが必要です。AIの意味合いを理解していなければ、さまざまな場面で誤った決定を下してしまうでしょう。投資や雇用、優先順位を決定する際に誤った判断をすることになります。最新テクノロジーについてこの10年間を振り返ると、最新テクノロジーが定着するまで、イノベーションが普及するまで、イノベーションがその価値を上げるまで長い時間がかかりました。なぜ長い時間がかかったのか。端的に言えば、大抵の場合、最新テクノロジーは誰かの所有物であり、それを開発した技術者の個人的情熱から生まれたプロジェクトであり、そして技術者たちはそれ以上のことを望んでいなかったからです。私たちは時間をかけて、飛躍的に進歩する技術を理解する必要があります。仕事の質を向上させるには、技術教育を誰でも受けられるようにして、技術教育を主流化する必要があります。先進国においても発展途上国においても、政策立案者や指導者は、AIについてほとんど理解していませんでした。また、市民社会、指導者、宗教指導者のいずれもが、今よりもはるかに高いレベルでAIを理解する必要があります。AIについて、誰もが当事者意識を持つことが必要です。それどころか、企業や政府は、人々がテクノロジーから切り離されないようにする方法を考え出す必要があります。大規模企業全体にAIをスムーズに導入するには、さまざまな方法があります。最も重要なことは、最初にエバンジェリスト（伝道者）を指名することです。エバンジェリストの役割は、AIのメリットを企業全体に教えることです。エバンジェリストは、強力なビジネスケースをつくり、従来型デジタルエコシステムをオーバーホールすることによって、段階的な変化を一気に省いてくれます。　いったん企業が全面的な組織改革の実施を決定したら、縦割り構造を緩和するためにチーム構造を見直すことが重要です。情報が遅延なく速やかに伝播されるようにすれば、その企業は必要に応じて順応することができます。これにより、クイックウィンを楽に実現できます。少なくとも、行っている業務に関する信用と信頼をある程度蓄積するためには、十分な数のウィンを提示できるようになる必要があります。最終的に企業は、AIの導入によってビジネス価値が提供されていることを証明する必要があります。「どのようにビジネス価値を測定すればいいのか」ということに関して言えば、「AIは、どのような収益をもたらすのに貢献したのか」、あるいは「AIは、経費削減のためにどのような収益をもたらしたか」といった典型的な財務に関する質問に答えることになります。AI戦略を維持するためのカギは、特に、過去の測定値が直近の価値を証明しているときに、主な意思決定者との信頼を築くことです。企業のエバンジェリストが、こうした投資によって最終的にはROIが上昇することを経営幹部に納得させることができれば、経営幹部は、一般的な四半期ごとの投資戦略ではなく、より長いスパンで投資を考えるようになります。

人間とデジタルマシンの役割人間とAIが将来、チームを構成したり、コラボレーションしたりすることを考えた場合に注目されるのが、AIによって「拡張された」人間です。市場には、Amelia、Alexa for Work、Google Duplexの進化などのインテリジェントエージェントがあります。また、Alibaba、Xiaomi、それからBaiduやHuaweiのような企業も、AIアシスタントを投入し、その機能によって、人々がよりパーソナライズされた形で生活し、働き、成功できるよう、支援したいと考えています。AI搭載製品やパーソナルアシスタントは、「親交」を持てるレベルに到達してきており、AIは人間関係にまで影響を与えるようになっています。拡張された人間は、物理環境またはデジタル環境としてスマートスペースを利用することになります。ここでは、接続され、調整され、ますますオープンになってきているインテリジェントなエコシステム内で、人間とテクノロジー対応システムが相互にやり取りをします。人、プロセス、サービス、モノなどの複数の要素は、スマートスペースに集まります。その結果、対象の人々や業界シナリオのために、よりイマーシブかつインタラクティブな自動化体験が実現されます。Society 5.0では、堅ろうなスマートスペースの提供が加速される時代が来るでしょう。そのとき、従業員、顧客、消費者、コミュニティメンバー、市民のいずれにとっても、テクノロジーが日常生活の中で必要不可欠な要素になります。 AIが既存の人間の労働力に完全に取って代わるため、AIがもたらす変化はプラスマイナスゼロだ��考えるのは、あまり建設的とは言えません。現実では、ほとんどの場合、人間とデジタルの同僚とでハイブリッドチームが構成されています。この新たなパラダイムの下、本質的な事業機会が提供されるだけでなく、企業や世界に対するいくつかの課題も生じます。人間とデジタルマシンのチームを促進する際に直面する課題新しいモデル：ハイブリッドモデルと拡張には、新しい組織体制の構築と��証が必要です。バイアス：AIモデルの質は、入力されるデータの質に比例します。人々の生活に直接影響を与えるシステム内で、エンジニアの持つバイアスを取り除く最良の方法については、まだ完全な答えはありません。実行：日々の業務を中断することなく、劇的な変革を実行し、プロセスを実際に改善するにはどうすればいいのか。グローバルインパクト：実際にAIを強化し浸透させるために、誰もが情報とデータにアクセスできるようにするにはどうすればいいのか。最初に自動化するものは？最初にすべき最も重要な決断は、リソースを使って自動化する職務を決めることです。コストに基づくか、人々への影響度に基づくか、または逆選択に基づいて決める必要があります。人間は、労働力としての存在を超えるものであるということを心得ておかなければなりません。誰もがアイディア、知見、観点、深い創造的才能を備えており、これらはマシンやソフトウェアでは再現することはできません。今日の課題は、自らの戦略を再定義し活用するとともに、人間の真の創造的潜在能力を役立てることです。

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