AI育成講座【day7】
復習
定常性の判断は難しい。とりあえずから2点だけ注目する。
・季節性の影響が大きいか
・どの区間、とっても平均値大きく変わらないか
本編
何かしらの改善があると必ず数字に現れるから、それをもって説得をする。
相手を説得。納得させるためにこのシステムを導入することで生み出される価値が相手に理解されなければならない。それは具体的な数字を伴って財務が改善されること。
AIを作る前に業務の細分化を行って、ボトルネックはどこにあるのかを理解する。それを改善することで、どれだけの価値を生み出されるのかを相手に説明できるようにならなければいけない。
そうして初めて生成AIを使って取り組むことができる。
以下イーロンマスクの問題解決の5STEP
イーロン・マスクが提唱する5ステップは、一見シンプルですが、実行しようとすると意外と難しいものです。なぜなら、多くの組織やチームは要件を疑わないまま最適化や自動化を急ぎがちだからです。
1.要件を疑う・簡素化する
2.取り除けるものを取り除く
3.シンプル化したうえで最適化する
4.サイクルを短縮し、テストを高速化する
5.不要な複雑さがない状態で初めて自動化を検討する
この流れを意識することで、「本当に必要なものだけを、できるだけシンプルに作る」 という原則を貫きつつ、より迅速で効率のよい開発・生産が可能になるとされています。企業やプロジェクトの大小に関わらず、何かを設計・実装・運用する際に役立つフレームワークとしても応用できます。
イーロンマスクがプロセスで考えることで、AIをどこに使うべきなのか明確になる。最初からAIすべて自動化しようとするとうまくはいかない。現場を知ることで細分化できて用件を疑って取り除けるもの取り除ける。
一言一句覚えるべき重要な文章。
これが説明できて初めて
取り組むことができる。
相手を説得することができる。
その事象を理解している。
あと改善するのは金銭面でなくても時間でも良い。
時間も数字なので、これだけの時間が減らせますと示せる。
医師の場合だと、その時間をバイトの時間給換算すれば具体的な金額として提案することも可能。
職人や達人、プロフェッショナルのような人たちの判断、つまり選択をAIに支援させることで業務改善を図る。つまりAIが人間の代わりになるのではなくて、意思決定の効率化を行うことで、全体としての業務を早めると言うこと。
その過程で絶対出てくるであろうバイアスを取り除くのもAIの仕事。
意思決定をする手助けをすることができるAI。
しかし医療分野における個人情報だったり、
倫理観や責任の所在との相性を考えるかが難しい。
なので、判断を下すのはAIじゃなくて人間。
あくまでAIは判断をする手助けを効率化するもの。
最後の判断を下すのは医師であり人間。そこは変わらない。
AIは優秀なクラークを雇うってこと。
医師の代わりに診療をするわけではなくて、医師が行わなくてもいいような作業をAIでやらせて、医師しかできないことへのあるべき姿に持っていくのがAIの使い方。
既存のある情報だけでうまくいかないことがあるので、全体の業務フローを作ってそこに隠れている情報をあぶり出す。
そして情報補完する。
自分の業務の棚卸し
とりあえず形だけ出してみた内容はプライベートなものが入っているので、ぼかす。
こうやって見ると、物事を細分化して、分割するのが、いかに難しいかがわかった。
Day7が終わるわけだが、ここまで来て個人でできるようなPBLが全く見つからず、正直焦っている。学んだことをすぐ使わないと意味がないと感じてしまうことが多い。
だから身近なことでもいいから何かに応用してみなければ…….
それは自己満足に終わってしまう。