AI人材育成講座 第７回 経営判断と財務
「どんな良い製品でも、数字が有効性を示さないと売れない」
まずは前回の質問に解説
いいからAIにとかせて、その結果が良い予測かどうかを評価して比較する方が、正解の解き方を選択するより早いし、優秀
決まった数字はない。最適な割合よりは試してみて良さそうなものを選ぶ
最初のモデルは当たらないことが多い。だがそれを何回か繰り返していき、因果関係を見つけ出したり、重づけしてみたりそれぞれの要素の因果を自分なりに考察する。さらに他の因子もないか考えていく「トライアンドエラー」を繰り返していく。
AIは統計と確率論であり、明確な「万人に等しい正解」は教えてもらえない。今までの「万人に等しい正解」を目指すことばかりを目指した教育とは明らかに異なる使い方が必要。AIに正解を求めてしまうと失敗する。多様性の答えの中で、「自分の用途にちょうどいい正解」を見つけていく必要がある。
AIがどのような理論で、どう言う理屈でその結果を出したかそれを理解することで自分で自分にあった結果を導けるものを考えていく。
相手に統計を学んでもらうのは無理。
数字でわかる、グラフでわかる、一目でわかると言う成果を示すことで説明していくことが重要。
経営判断と財務
俺は本当にAI講座を受けているのか？プログラミングじゃないのか？
— コリ@私の時給は1200円です (@1042limit) January 26, 2025
推論型で20分でマスターから疾病名を参照するコードが完成したし、
時間のコストで
内製化コスト＜＜外注コスト
内製化コスト＞＞外注コスト
になってる。時代凄い。
このシステム稼働すれば年間残業代100万近く浮く。 pic.twitter.com/tCYVi1n9cm
このツイートが財務の目標を端的に表現している。
このプレゼンができるようになれば、その商品を買ってもらうことができる。
「コストに対して、「生み出されるもの」がわからなければならない
「コスト」に関しては、明確なことは言えないことが多い中で、
「生み出されるもの」に関しては、明確にしなければならない
出来ること、作り出されたものをアピールしがちだがそれは「明確に違う」
「生み出されるもの」によって、どれだけ業務が削減され、どれだけお金が浮くのかは、ものを作る段階で明確にわかっていなければならないし、人に説得するためには、必ず説明できるようにならなければならない。
これが一番よくわかるのは、実際にその仕事をやっている人が一番詳しい。だからこそ自ら学び自ら改善していかなければならない。
イーロンマスクの開発の５つのステップ
自動化は最後である。業務の仕分けをして不要な業務を削除することが最優先。
この項目を全部埋められるものを作る！
AIで利益を出すと言うのはどう言うことか？
👨「HPあったほうがいいですよ」
👩「あったほうがいいのはわかっているけど・・・」
これでは商売にならない。
買う相手のナラティブを調査して、HPがその人の収益構造を理解して、それを説明し、HPで増える収益を説明した上で、HPにかかるコストは〇〇円です。と言う納得できる構造を作る必要がある
ROI＝HP作ることでもたらされる利益（Googleからの流入の目算や、HPがないことで失われてしまった利益）/HPの運用コスト
公務員や医師は金銭的なメリットで提示しづらい→これは時間をコストとして計算していくのが良い。
達人の「意思決定」＝見えている要因から素早く的確に判断すること
AIにはこの「意思決定の支援」をするために準備する。
AIの優位性
１）目の前にある情報をAIに入れると、人より精度の高く判断する
２）膨大な判断のための決定因子をバイアスなくフラットに見ることができる（人間にはできない、経験則や見る順番などで簡単にひっくり返る）
人はたくさんの情報を並列で見て、判断することができない。
機械のように数百数万の情報を総合的に判断することができない。
AIマッチングは何をしているのか？
人間のたくさんあるプロフィールを全部見比べることはできない。
優秀なマッチングをするスタッフの仕事を拾い上げて、そのインプットとアウトプットを観察する。
それを再現できるようなAIを作る。
AIはこの状態でどうやって使っていくのか？
データを使っていって、高確率で再現性のある「意思決定」をすることができる。
優秀な人間は、その流れの中でAIの出す「60−70点(それでも合格)」を出すが、そのAIの判断から、AIの判断を理解した上で上乗せして[＋]になるよう「意思決定」を下すことになる。
人間がやるべき仕事として残っていくのは
人の前にいて、困っていることがわかって、解決のために考えることができる
AIに何を入れて何を出させるかの判断ができる事
リソースの最適化をする、省力化する。意思決定するためのにAIが代行して動いていく
高い精度でうまくやっている人の頭の中をより短時間で、より簡単なリソースで判断する。
AIを判断の支援の一つのツールとして使うことが重要
「聴診器が心臓の音を聞くために便利になるもの、AIは意思決定をサポートするのに便利なもの」として使っていく
多くの人がChatGPTを使えないと言うのは、「AIに責任を持つような行動を求めるから」自分の知らないことをAIにやらせても責任を取れないので、「使えない」と判断してしまう。
人間がやっている意思決定は何か？それを実際にやってみる 業務理解とデータ収集
ファクトチェックができると言うよりも、責任が取れるか？が大事
同じ診療のペースでもメディカルクラークがつくと倍の診療ができる→AIに置き換えることができそうですよね！
人間は全ての因子を見ることができないので、機械学習の出番になる。
しかし、今あるデータでは必ず欠損値がある。
既存のデータからでは、欠損値が出るので、まずは業務の全体を見渡す必要がある「スイムレーン図」を作る
「スイムレーン」＝プールの泳ぐレーンのこと
スイムレーン図をつくることで、どこにどんなデータがあるかをもれなく確認することができる。
AIが情報をみていて、今までの経験から傾向を判断し「多分こう言う感じだぜ」っていってくれる。そうすると、タイミング逃さず「意思決定」ができるようになる。
それでは、自分の業務のスイムレーン図を作ってみよう！
スイムレーン図の作成は、可能な限り複数の人で作っていく（自分一人でやると、バイアスがかかってしまう）
Ubieを導入するときに、業務の棚卸しとUbie入れる前後のスイムレーン図を作って実行した記録は以下
実際作って細かい業務内容はこちら
まさにスイムレーン図でかなり具体的に埋めている。
感想
AI人財育成講座も、DX人材育成講座も最終的に目指すところが同じであり、今回は同じ概念の部分が多かった。しかし、DX人材育成講座は、自分、職場の「困りごと」に向けての対応がメインだが、AI人材育成は「今後ビジネスになる」ところまでに目を向ける、そのためには人がみてわかる「目に見える成果」をどう表現するか。ここをしっかりと実行できるようになっていきたい！