カテゴリー: podcast

ゲストプロフィール：株式会社エルデシュ代表取締役 データサイエンティスト　岩永二郎さん

今回のキーポイント：
・株式会社エルデシュのコーポレートカラーはコーヒー！
・大学で純粋数学をやっていたけれど、仕事は数理最適化へ
・数理最適化とデータサイエンスの関連は？
・数理最適化の専門家は「モデルの概念」が強い
・数理最適化の応用のファーストステップは制約の洗い出し
・「Pythonで始める数理最適化」は増刷決定！（本についての詳細はhttps://www.ohmsha.co.jp/book/9784274227356/）
・Pythonで数理最適化ができるようになって何が変わったのか
・商用ソルバーとオープンソースソルバーはどう違うの？
・数理最適化を応用した商品レコメンデーション
・仕事を頼みに来るときは「本気」で来てほしい
・シバタはなんでQosmoに行ったのか
・「動き続ける」ことで生まれる新しい価値観

ゲストプロフィール：データサイエンティスト協会スキル定義委員会副委員長　佐伯

今回のキーポイント：

• 早期退職して一人ブラック企業みたいなフリーランス生活
• データサイエンティスト協会と、日本ディープラーニング協会と、情報処理推進機構とデジタルリテラシー協議会が始まった
• スキル定義委員会の熱量はすごすぎる
• データサイエンスの流れはリアル産業に移りつつあり、人材も動きつつある
• Cookieが使えない中でどうやってデジタルマーケティングしていくの？
• データポータビリティーの世界では自分のデータを取り戻すことができる
• 個人情報保護法で「厳しくなる」よりも「こうやったら大丈夫」が増える
• 今年始まったデータサイエンティスト検定リテラシーレベルは、“最低限“の基礎知識
• 検定ができるまでに協会ができてから8年の歳月がかかった
• データサイエンティストの役割はどの様に変化・分化していく？
• ミッションクリティカルなサービスに落とし込むことができるDSは少数
• 文系人材もAIをプロジェクト化し、KPIへのインパクトを出せるようになるには
• 資格を取っても仕事を見つけるまでには経験の壁がある
• AI・データ活用で世界を変えたいと言うより、単純にやっててオモシロイ
• クリエイターはオリジナリティーがあるのではなく通底するものがある

ゲストプロフィール：Tractable株式会社　日本カントリーマネージャ― 兼 APAC統括責任者　堀田 翼さん

今回のキーポイント：
・コーヒーの価格ってどうやって決まるの？
・Tractableはロンドン本社のバーチカルAIの会社、堀田さんはその1号社員
・ヨーロッパの会社だからこそ日本展開が早かった
・一つの領域に絞った提供価値を全世界に展開するビジネスモデル
・人手不足が深刻化している保険業界で、事故から保険金支払いを2日に短縮
・バーチカルソリューションの強みは価値を訴求しやすいこと
・明確な答えのない課題だからこそAIでの解決が求められている
・AI現場導入の現場ではAIも人間も正しいけど相容れない状況が生まれてしまう
・Dx（変革）という言葉を毎日聞くけど、チェンジマネジメントこそ課題
・コンサルティング経験者はAIチェンジマネジメントの主役になれる
・まるで私達はAIの手先になっている？

ゲストプロフィール：滋賀大学データサイエンス学部教授 河本 薫さん

今回のキーポイント：
・27年間「サラリーマン」をした後に滋賀大学のデータサイエンス学部の教員に
・エネルギー需給政策をデータを元に作るための研究に関わった
大阪ガスにはどうして先進的なデータ活用部門ができたのか
・河本さんの新しい本はどんなテーマ？
・「企業は意思決定の工場である」というダニエル・カーネマンの言葉に触発された
・データを使ってどのように意思決定に反映させていくのかを体系化したい
・「自社の課題をデータ・AIで解決したい」をもっとブレイクダウンする必要がある
・今年初めて「データサイエンス」という学位を持った学生が卒業
・データ系の仕事が細分化されていく中で大学のデータサイエンス教育はどのように変わる？
・企業が必要としている課題解決のための「一気通貫」型人材を育てていく河本道
・経験のあるデータサイエンティストを採用したい企業と、データサイエンティストになりたい人のギャップ
・大企業は安心感はあるかもしれないがゼネラリストに支配されていて、技術者の地位が低い
・大企業でデータサイエンティストを目指すことのジレンマ