AI2nd＃７ふりかえり（経営判断と財務）
day5+6と実技コーナー多めでしたが、久しぶりに座学ライクな内容です。
どうやって組織の意思決定にAI技術を取り入れるのか？というテーマです。
（実際の組織内での活動にも役立つ内容でした）
01 質問回答
その前に、技術的に追いつけなくてリアタイ全然できないというつぶやきがありましたが、リアタイ自体は講義内容の理解を大幅に進めることにつながるので、可能な限りリアタイしてください。
A1：確かに定常性の判断はいずくね先生でも１００％正解できるわけではないです。ただ、下記の２点について着目してみると見えやすくなります。
・季節性の影響が大きいか
・どの区間をとっても平均値が変わらないか
最初にAIで試してみるのが最も早いかもしれません。
A2：訓練vsテストを7vs3にすることが多く、8vs2のこともあります。あくまで慣例です。この割合によってプロジェクトが頓挫することまではない。
A3： 将来予測は「正解」があるのではなく、精度をあげて因果関係をグレンジャー因果検定で明らかにしていくことが目的です。いずくね先生も、最初のモデルから正解がでないので、少しずつ精度をあげていくそうです。試行回数を増やしてだんだん精度を高めていきます。
（受講者のみなさんがバラバラの結果になるのはある意味当たり前です）
因果関係を明らかにすることで、実際の行動に移していくことが大事です。
A4：ユーザーの分析を行って行動に結びつける点でヒートマップの分析ツールが非常に有効です。
WEBでは順番に「どこから流入して」「サイトのどのボタンを押して」「どの商品を選んで」「あきらめたり」「購入したり」「SNSに転載したり」するのかを可視化することができるのがPTengineのような解析ツールです。
AARRRモデルを紹介します。
（このうちのどこが弱点化を分析・対策）
獲得⇒活性化⇒継続⇒収益（紹介）の５つの要素に対して、弱いポイントであるボトルネックを見つけ出して改善していくのです。
（ここをしっかりされてたマルカメ果樹園さんはグーンと伸びました）
A5：遅くなることはありません。くらいついていきましょう。
具体的なおススメはやはりTwitterです。
A6：グラフを見せるのが説得しやすいはずです。追加で、精度がどんな感じとまで説明できれば意思決定に使えるのではないでしょうか。
02 経営判断と財務
とはいえ、経営権限をもつ意思決定層に「企画を通せる」ことができないとどんな素晴らしいアイデアも実行できない。実際の業務の現場で講座の内容が使わせてもらうためには、権限をもつ人からの承認が必要です。
何を理解できたら説得できるのか？成功しそうと思わせることができればぐっと近づくのではないでしょうか？
みなさん自身がなぜこの講座を受けてもらって利益を上げてもらいたいのかというと「自分の業務を最もわかっている」のは、みなさん自身だからなのです。
まず効率化のためには、業務の棚卸しを徹底的にしてボトルネックを洗いだすこと。その中で、本当は不要な業務にも気づけることができる。明確にしたボトルネックに対して解決方法を考えていきます。
現場のみなさんがそれを直接行うことが外部にお願いするよりも圧倒的に早く的確に課題についてリーチできます。
ここで、役所だとどう表現しようか悩んでいたところ、こんなアドバイスをいただきました。ありがたく使わせていただきます。
（おそらく3月までにピッチすることになります。）
時間で考えても良いですよ！
— なかまこ@SUNABACO (@nakamakoko) January 27, 2025
これだけ時間かけて作るけど、このくらい時間が削減される！！ https://t.co/xcZpJGUshg
03 何を機械に任せるか
ＡＩにやらせるポイントはどこなのかを解説していきます。
そもそも、組織は毎日たくさんの意思決定を行っています。
人よりも効率よく、判断するためにＡＩを活用していくのです。
企業でなくても、人間は35,000回/日も決断しています。
フィードバックを繰り返して成功できる確率をあげていくことができるのが、達人の正体なのです。
そのために選択の手助けになるようなことをＡＩにやらせるのです。
名医といわれるお医者さんも、何が優れているのかというと目に見えている情報から的確な判断を行って正しいお薬を処方したり処置されるのです。
ＡＩを使っていい結婚相手を見つけてお見合いってできますかね？
カンパ先生＆いずくね先生「 」
「いい結婚相手」を言語化して説明できないと難しいですが、性格や趣味嗜好を数値化してＡＩがおすすめできる技術はすでにあるようです。
理想的なのは、「仲人実績MAXのおばちゃんから属人性をなくすこと」
複雑な要因から判断するのが苦手な人間に対して、ＡＩが分析してアシスタントする。あくまで、ＡＩが人間の仕事を奪うわけではないのです。
【ＡＩを活用できる人材】が、【それをできない人材を駆逐】するのです。
ＡＩが今現在、人間の仕事を直接奪える事例は少ないと思います。判断の責任は人間がとらないといけないという点が壁になっていると思います。
「他人の困りごとについて気づいて判断すること」は人間が最後まで残せる仕事だと考えています。
よく一般論でAIを使いこなせない、という意見を目にしますがその大抵の課題は「人間が責任をとれないような使い方」をしようとしているからです。
ＡＩの回答を鵜呑みにしようとするから、自分自身で判断できないような身の丈を超えるような要求をＡＩに求めているのです。
（そんな使い方ではその人自身がＡＩにとって代わられますよね）
Q：o1-miniのように、AI推論の出す結論に対してのファクトチェックはどのようにすれば？未知の領域に対して推論モデルのAIが出す結論に対して、ファクトチェックできる自信がないです。
A：広告を出すかどうか決めるときを想定してください。推論の出した方法で広告をだすのかどうかは、あなた自身が決めることになるので、意思決定の参考にするものとして考えるとよいと思います。
試しに頭痛の症状について音声入力して相談してみましたが、上がってきた数種類のお薬を選んで処方できるのはお医者さんです。患者自身が決定するのでは、責任が取れません。
AIの回答をお医者さんに提示して決定の参考資料にすることは十分可能だし、それがお医者さんの省力化につながりますよね。
04 業務理解とデータの収集（因子をどこからみつけるのか？）
経営者がどうやって利益率の高い商品を見出して「多めに発注する」判断をくだせるのか、ということを考えます。
当然店長だけの人間的判断だけでは、判断材料を１つずつ比較している時間は足りないので、どこかで「なんとなく」の判断に頼ることになってしまいます。そこでデータの分析という点で機械の活用を考えるのですが、どこからデータをとればいいのか、が難しいところになりますよね。
そこでデータの可視化に大きく役立つのがスイムレーン図です。
スイムレーン図の前に、自らの業務について粒度高く可視化してスイムレーン図の構成項目を把握する必要があります。
（AI１ｓｔでも、スイムレーン図において明らかなボトルネックを洗いだして解決にとりかかっているチームが多かったそうです。）
05 同期のみなさま記事リンク
全員読ませていただいてます。
（毎回自分より詳しく書き上げられてる、要点まとまってる・・・）
↑音声配信もおススメです！↑
グスク先生デザインコースも同時受講だなんて・・・
（肉体いくつあるんですか（褒め言葉））