AI活用の肝は負けられる環境があるかどうか

元将棋棋士の加藤一二三さんの本『負けて強くなる ~通算1100敗から学んだ直感精読の心得』を読みました。加藤一二三さん(通称ひふみん)が通算1,100敗を達成した後で、「負けて強くなる秘訣」「敗れてもなお積み重ねていくことの大切さ」を語った本です。

この本を読んで、敗北について考えることはAI活用、あるいはビジネスの現場でも大いに生かせることだなと改めて思わされたので、AI活用と敗北というテーマで書いてみたいと思います。

次につながる負け方

「失敗は成功の母」の言葉にもある通り、成功のためには失敗が必要であることは誰しもが認めるものだと思います。しかし、ただたくさん失敗すればよいかというともちろんそんなことはなく、ひとつの失敗から次の成功に繋げるための材料を確保していかなければなりません。

同じ負けでも次につながる負けを考えるのです。見込みがない場面でも最善手を指し続けることができた、という自信を持てるかどうかの差は大きいのです。

『負けて強くなる』加藤一二三

最初から成功できればそれが一番良いですが、将棋であってもビジネスであっても都合よく成功し続けることは稀です。成功するつもりでやりつつも、もし失敗したときにはその結果を元に次につなげることを前提に戦うことが大切です。
わざわざ言葉にしなくても当たり前のことですよね。

ところがAI活用においては失敗が許されないシーンが多く存在している現状があります。

AI活用は失敗しにくくなってしまっている

新しいことをやろうとするときに必要になるのが「ヒト」「モノ」「カネ」です。ことAIにおいては、この「ヒト」「モノ」「カネ」のリソースを多くつぎ込まないと始めの一歩を踏み出すことができない現状があります。

ヒト……専門スキルを持ったデータサイエンティスト

モノ……AIを稼働させるための設備・環境

カネ……人材、システム、その他外部ベンダーへの委託費用

社長肝入りの数千万・数億円をかけたAIプロジェクトで失敗したいかと言われれば当然失敗したくないですよね笑
そのためいざAI活用をやろうとすると、石橋を叩いて渡るような進め方になってしまいがちです。負けたら自社でのAIプロジェクトがなくなってしまうような、まさに「負けられない戦い」です。

負けられない戦いをしている時点で負け

実際のところ、負けられない戦いを強いられている時点ですでに負けていると言えます。AI活用などの新規プロジェクトでは、どのような結果が出るのかわからない中、試行錯誤を繰り返しながら行うものです。

やってみなければ結果がわからない以上、データ分析を行った結果、「このデータでは効果的な活用はできない」が正しい答えとして返ってくる可能性もあります。これは一見すると失敗ですが、次のチャレンジが可能ならば、次のトライでは条件を変えて試してみるための必要不可欠な材料になります。

小さな失敗を繰り返すことを前提にプロジェクト推進を行っていくことが、将来の大きな成功に繋がっていくものです。
(といったようなことをひふみんが書いていました)

短いですが今日はここまでです。

 

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