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AI人材に必要なもの[5] リクルートテクノロジーズ 石川氏 - 「失敗前提でも経験させる」

AI人材に必要なもの[5] リクルートテクノロジーズ 石川氏 - 「失敗前提でも経験させる」

[2018/02/27 08:00]山田井ユウキ ブックマーク ブックマーク

有効性を疑われたら、人にもやらせてみる

――ディープラーニング活用をうまくやっていくための組織体制の作り方を教えてください。

石川氏 : むしろ僕が聞きたいくらいです (笑)。

先ほども申し上げたように、ディープラーニング活用では導入の前後が大事です。「何のためにディープラーニングを使うのか」というビジネス判断と、「運用の仕組み」を作れる人間を一人は置かないと破綻してしまいます。一人ではなく、チームでもかまわないと思いますが。

――導入を成功させるためのポイントは何かありますか?

石川氏 : 少ないデータでよいので、とりあえずスモールスタートしてみることです。

チューニングもせずにとりあえず結果を出すと、最初は精度が低いんですね。初めて経験するユーザーは期待値が高いので、ここで不満が出てくることが多いです。

そんなときは、同じことを人にもやってもらうことにしています。そうすると、だいたい似たような精度になるんですよ(笑)。

ディープラーニングであればここからチューニングできるし、しかも人が休んでいる間もずっと動いてくれます。こんな順序で説明すると、過度な期待を抱くことなく、現実的なディープラーニング活用に目を向けてくれるようになります。

――ディープラーニングの使いどころも体で覚える必要があるんですね(笑)。開発側でも未経験者に何か体験させていますか?

石川氏 : ひとまずやらせる、ということを重視しています。やはり自分で考えながら進めないとわからないことが多いですから。

ただし、どんなエンジニアでも必ずと言ってよいほど最初は失敗します。なので、組織としてバックアップする体制だったり、担当者をフォローする環境だったりが不可欠ですね。

――最後にAI担当者に向いているスキルや知識について教えてください。

石川氏 : ビジネス視点、分析設計、エンジニア、インフラ運用……AIにはすべて必要です。すべてを身に付けることは難しいですが、それらが「必要であることを知っている」のがもっとも重要です。

その上で、自分はどこが強くて何をやりたいのか、それ以外を誰にやってもらうのかを判断できる力が必要になります。

――プログラミングができるというだけではダメということですね。

石川氏 : 今はAIもかなり気軽に使えるようになりましたが、それでも活用という点で考えると、事業開発やサービス開発と何ら変わらないと思います。

*  *  *

石川氏曰く、AI活用で重要なのは導入の”前後”だという。

「何のためにAIを使うのか、そもそもAIは本当に必要なのか」という俯瞰した目線を持ち、人に依存しない運用体制を構築することがAI活用を成功に導くポイントになりそうだ。

※ 本記事は掲載時点の情報であり、最新のものとは異なる場合がございます。予めご了承ください。

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