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Afterコロナの3シフトがAI機械学習を加速する

3ヶ月ほどブログを空けてしまいました。新型コロナで働き方、考え方が変わり
ブログを執筆する気になれなかったのが正直なところです。
ただ自宅時間が取れゆっくり沈思する機会が得られたことは良かったです。
私なりに今後のAfterコロナの世界を妄想し、それがAI機械学習をはじめ
アナリティクスに与える影響を考えてみました。

まず今回の新型コロナで世界的にデジタル化が進むのは間違いありません。
マイクロソフトではこの2ヶ月で2年分のDXが進んだと発表しました。
(リンク)

これからAfterコロナで起きる大きな3つのシフトがあると考えます。

シフト1、「ヒト移動」から「モノ移動」へ
オンラインショッピング、オンライン診療は、オンライン会議等の流れは
ヒトが移動するのではなく、モノが移動するのを促進します。
物流、省人化、自動化、VR/AR、IoTなどがより発展すると考えられます。

これらはAI機械学習の社会実装をさらに促進させます。
なぜなら、ヒトよりモノのデータの方がデータ活用しやすいためです。
モノにはIDを貼り付けて24時間センシングできます。
また個人情報保護の観点でも企業は利用しやすいでしょう。

一方で大量&多様な時系列データが生み出されることになります。
残念ながらセンサーデータは生データのままでは役には立ちません。
AI機械学習に入れるためのデータ処理(いわゆるデータ前処理)が
今後ますます重要になってくると思います。
当社のデータ前処理基盤「KSKP」が今後益々役立てるのではないか
と期待しています。

シフト2、「組織主体」から「個人主体」へ
社会全体が強制リモートワークになり、当社も含めて皆これもアリだね、
と思い始めたことで、今後急速に浸透していくでしょう。
個人的には通勤から解放され、質の高い人生を送る上で大賛成です。
ただ一方で、オフィス解約が増えたり、報酬制度を成果ベースに見直す
などの動きが広がっていくと思います。
そして個人の能力差もどんどん広がり、1割のトップ層が全体9割を養う
という状態が来る日もそう遠くないと感じます。
テクノロジーは人間の能力を拡張し、強力に支援してくれる一方で、
今まで10人、100人でやらなければならなかったことを、たった1人で
実現可能にしてしまいます。

この流れはAI機械学習の普及にプラスにもマイナスにも作用します。
一部の先進的な企業や人はどんどん学び、経験をあげていく一方で
そうでない方々は取り残されていくと思います。
ただそれは社会全体から見れば必ずしも悪いことではないかもしれません。

最近当社では、データサイエンスのオンライン教育に力を入れています。
リモートワークが普及する今こそ、多くのビジネスパーソンに自己研鑽に
励んでもらい、AI機械学習を活用できる方になっていただきたいです。

シフト3、「高コスト社会」から「低コスト社会」へ
オフィス、展示会、海外出張、外食、観光・・・多くのリアルなものが
バーチャルなものへ代替していきます。
そして、お金を使わない、場所を使わない・エネルギーを使わない etc
につながり、社会全体のコストを低くしていきます。
無駄が少ないのって、スマートで効率的だけど、何だか味気ない気も
しますが、好むと好まざるにかかわらず、世の中が変わっていくので
あれば、私たちも変わっていかなければなりません。
それらは経済的には悪影響でも、環境的には良い影響を与え、長期的には
SDGsにもつながり、メリットが大きいとも言えます。
(コロナでが人が減りガンジス川が綺麗なったとニュースになりました。(リンク)
こういうのを見ると人間が地球上に存在する意味を考えてしまいます。)

アナリティクスにとっては、この流れは追い風になります。
より効果的で効率的な意思決定を行うには、データに基づく意思決定は
欠かせません。AI機械学習だけでなく、BIや統計など総合的なデータ分析
の重要性は益々高まってくるでしょう。
またビジネス以外(公共、環境、行政)のデータ活用の流れが広がっていくと思います。

これらの中長期的な視点を持ちつつ、足元のやるべきことを、地道に進めていきたいと思います。

$$ \begin{aligned} \newcommand\argmin{\mathop{\rm arg~min}\limits} \boldsymbol{\beta}_{\text{ridge}} & = \argmin_{\boldsymbol{\beta} \in \mathcal{R^p}} \biggl[ ||\boldsymbol{y}-\boldsymbol{X\beta}||^2 + \lambda ||\boldsymbol{\beta}||^2 \biggr] \\ & = (\boldsymbol{X}^T\boldsymbol{X} + \lambda\boldsymbol{I_{p+1}})^{-1}\boldsymbol{X}^T\boldsymbol{y} \end{aligned} $$
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