AIを内製するハードルは高くない ── アイデミー直伝、AIエンジニアを社内育成する3つのキー

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レッジは7月26日、大型AIカンファレンス『THE AI 2nd』を六本木アカデミーヒルズで開催。「未来ではなく、今のAIを話そう。」をテーマに、さまざまな業界のスペシャリストたちが「今のAI」について語りました。

THE AI
株式会社レッジが「未来ではなく、今のAIを話そう。」というテーマで主催する、大型のAIビジネスカンファレンス。具体的すぎたり抽象的すぎる話ではなく、ビジネスにおいてどの程度のコストで、どこまで活用可能か? という視点で、AIのスペシャリストたちが語ります。

THE AI 2ndの詳細はこちら

Stage Cでは、今もっともアツいといえるAIプログラミング学習サービス『Aidemy』を提供する株式会社アイデミーCEO 石川氏も登壇。「人工知能エンジニアを社内で育成するのに重要な3つのこと」と題し、なぜAI人材を社内で育成しなければいけないのか? そのためのノウハウは? といったことを語っていただきました。

石川 聡彦
株式会社アイデミー / CEO
東京大学工学部卒。研究・実務でデータ解析に従事した経験を活かし、日本No.1のユーザー数を誇る人工知能のオンライン学習サービス「Aidemy」を提供。著書に『人工知能プログラミングのための数学がわかる本』(KADOKAWA/2018年)。

AIは今までのシステム開発の延長線上ではなく、戦略レイヤーで考えるべき

――石川
「先日おこなわれたソフトバンクワールドでも孫さんが言っていた『AIを制する者は未来を制する』という言葉通り、AIはもはや単なるシステム開発ではなく、企業の中長期戦略のなかに位置づけられるべきものです。」

講演の最初にこう切り出した石川氏。ソフトバンクワールドでおこなわれた孫 正義氏の基調講演では、ソフトバンクが各産業にAIを主軸としたキラーカンパニーを作る「AI群戦略」を発表し、大きな話題になりました。

――石川
「AIを今までのシステム開発の延長線上で考えるべきではありません。社内でAIを開発できるメソッドを持っておく必要があります。」

開発をAIベンダーに外注する場合、そもそも高額な開発費(ITシステムの約10倍)が必要だったり、ソリューションの縛りによるベンダーロックで、トラブル発生の際に簡単にリプレイスできないリスクがあることは大きな懸念となってくるとか。

確かに……。AIの実装を戦略レイヤーに位置づけるのであれば、外部に依存する状態はリスクがあります。確実に社内でノウハウを蓄積したいものですよね。

人材は不足しているが、AIを内製するハードルは高くない

一方で、AIエンジニアは常に人材不足。石川氏は、一部の企業がAIエンジニアを独占状態にあると語ります。

――石川
「理想はさまざまな企業が、独自のデータを使って機械学習モデルを内製できる状況です。現在は一部の企業がAIエンジニアを独占状態にあり、彼らの給料も高騰しています。」

さまざまな企業が、独自のドメイン知識をベースとしてAIを活用していく……。健全な状況ですね。石川氏も、もともとは大学で水道のビッグデータ分析をしていたそうで、ドメイン知識×AIが求められているというのはかなりの説得力があります。

一方で、AIを内製するハードルは確実に下がっている、と石川氏は説明します。

――石川
「AIプログラミングのハードルは一見ものすごく高そうに見えますが、実はほんの10数行のシンプルなコードで『手書き数字画像の自動認識』が実装できてしまうくらい簡単なんですよ。だからこそ、社内でAIエンジニアの育成を進めるべきだと思っています。」

そう言って石川氏が提示したのが以下の3つのポイント。順番に見ていきましょう。

  • リーダーを抜擢して育てる
  • 継続的に学習できる環境づくり
  • 成功体験の蓄積

リーダーを抜擢して育てる

まずはよくある失敗パターン。短期間の集合研修をひと通り受けて最低限の知識はついたものの、実務に活かせるほどではない状況、心当たりがある方も多いのではないでしょうか。

――石川
「この場合の成功パターンとしては、たとえばAI推進室のような専門の部署がある場合、そのメンバーがまずはプロになることです。数人でも、社内にスペシャリストを作ることが重要です。」

より具体的に噛み砕くと、以下の方法があるそう。

AIに関わる全メンバーのうち

  1. 5〜10%をプロジェクトリーダーに抜擢
  2. まずはそのメンバーの能力を実務レベルにまで引き上げる→教える文化ができる
  3. 時間がない場合はプロジェクトリーダーを業務委託で採用。熱意ある副業エンジニアに数ヶ月〜1年スポットで依頼する手も

なるほど……。何よりも「コミットする人を決める」こと。まずは決めで「あなたに任せる」とリーダーを抜擢してしまい、一点突破で能力を実務レベルに引き上げれば「教える文化」ができる。勝手に自走する仕組みづくり、重要です。

――石川
「また、よくやられている例として、外部のAIのプロフェッショナル月2回のミーティングを持つのもおすすめです。」

月に2回がいい理由としては、月1回だと忘れられてしまうことが多く、月に4回だと多いといわれてしまうことが多いとか……。そのため、隔週でのミーティングがベストだそう。AI人材が引く手あまたな状況ということもありますが、確かにそうですね。

継続的に学習できる環境を作る

ほかにも失敗パターンとして、社内で短期研修をやっただけで、継続して学習を続ける体制がないために身につかないというケースも挙げられました。

――石川
「この場合は継続的に学習できる体制を整えることが最重要です。たとえば、ある企業ではプロジェクトリーダーを中心に週次でAIに関する本を輪読し、プラスアルファでAidemyを使っていただくことで自主学習をする体制を作っていたそうです。」

AIに限った話ではないですが、やはり知識は継続的に学習しないと身につかないもの。こちらもよくあるケースです。

輪読や、メンバー全員で取り組める学習サービスは、自分だけでなく他人と一緒に取り組むことでモチベーション維持にも効果的です。今年6月にアイデミーがローンチした『Aidemy Business』は、Aidemyの全講座を受講でき、かつ各メンバーの進捗管理ができるので、ぴったりですね。

ほかにも、日本ディープラーニング協会の資格取得を全員で目指す、社内でミニコンテストを開催するのも効果的なんだとか。

――石川
3ヶ月〜半年かけて機械学習についてじっくり学べば、独自のデータを活かした応用開発に必要なスキルはちゃんと身につきます。ぜひ継続的に学習できる環境を作って、みてください。」

ちなみに、石川氏の輪読におすすめな著書は下記の2冊だそう。これから社内で体制を作っていく企業は、社内で輪読してみるのもいいかもしれません。

社内プロジェクトで成功体験を蓄積

最後に挙げられた課題は、一番最初の取り組むAIプロジェクトはどう進めたらいいのか?というもの。確かに、いきなり会社の上層部からAIで何かやろうと言われてはじめた担当者は、この問題で困っていそう。

――石川
「まずは社内プロジェクトを立ち上げて、成功体験を積み上げてください。たとえばアイデミーでは『Aidemy Tech Blog』を立ち上げ、書いた記事がはてなブログで100シェアを達成するとお肉をおごる、といった施策もおこなっています。」

自社サービスに沿ったAIプロジェクトを立ち上げて、それをSNSで発信までしてしまうのが重要とのこと。そうすることで成功体験を作るだけでなく、外部に対してAIに積極的に取り組む企業、というブランディングもできることが利点だといいます。

実際にアイデミー発の情報は、よくツイッターなどで頻繁に話題になっていてよく耳にします。実際に学んだことをアウトプットする場として社内プロジェクトはいいかもしれません。発信はSNSやブログで無料でできますしね。

――石川
「スタンフォード大のアンドリュー先生もおっしゃっているとおり、応用領域にはまだまだホワイトスペースがあるので、それはまだまだバズりやすいネタが眠っている、ということです。みなさんもぜひ社内プロジェクトを立ち上げ、それを発信してみてください。」

AIに臆することなく、まずはやってみよう。Aidemyはスタート地点として「アリ」な選択肢

石川氏の話を聞いていると、どれもが担当者の巻き込み力しだいで簡単に取り組めそうなものばかり。

どのみちAIが当たり前になる未来が見えているなら、AI開発を外注するか内製でやるかを考えている時間でさっさと石川氏が語った社内育成メソッドを行動に移してみる。社内でまとまった時間を取って、みんなでPythonのもくもく会をやってみる、などでもいいかもしれません。

そうして手を動かし、メンバー全員がある程度のAIリテラシーを持った上で、はじめて戦略も意味のあるものになってくるのではないでしょうか。

その第一歩としてAidemyをはじめるのは大いに「アリ」な選択肢。これからAIをはじめる企業はぜひ検討してみてはいかがでしょうか。

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講演資料は下記からダウンロード可能

今回の講演資料は、下記からダウンロード可能です。