経営管理者のためのAI/機械学習/データマイニング導入コンサルティング

経営管理者のためのAI/機械学習/データマイニング導入コンサルティング

近年、マスコミなどの影響で、企業活動に人工知能(AI)や機械学習、ビッグデータ分析、データマイニングなどを取り入れようとする動きが活発になっております。「データサイエンティスト」と呼ばれる新しい人材を採用して、それを推進しようとしているのですが、そこで重大な問題が明らかになりつつあります。それは、経営者・管理職層とこれらの新しい技術の間のギャップが埋まらない!という問題です。

経営者・管理職の皆様には、最先端のデータ分析技術はきわめて難解です。従来的な企業経営では、経営者・管理職が技術の詳細を知る必要がありませんでした。それは技術者の仕事でした。経営者・管理職は、技術がどのような価値をもたらすかという結果を理解してさえいればよかったのです。しかしながら、近年起こっているデータ・ドリブン型の企業経営へのパラダイム・シフトは、従来のような経営と技術の関係性を大きく変えようとしているのです。

なぜなら、高度なデータ分析技術によってもたらされる結果が、企業の意思決定そのものになろうとしているからです。つまり、データ分析の結果が、どうしてそのような結果になっているのかを経営者・管理職が理解していないとすると、もはやその企業は、コントロール不能の状態に置かれているということになるからです!

あなたは、あなたの会社の経営を、大学や大学院を出てきたばかりの若いデータサイエンティストたちに任せるおつもりですか?

それは、いくらなんでも無謀です。あなた方に必要なのは、データサイエンティストを管理するための新しい能力です。もちろん、難解な数学やアルゴリズムの詳細を理解する必要などありません。しかしながら、少なくとも

  • データサイエンティストがどのような仕事をしているのかを知っていて、
  • 彼らの技術にはどのような可能性と限界があるのかを正しく知っていて、
  • 彼らが出してきた結果が経営的観点からみて正しいかどうかを判断できる

という能力が、これからの経営者・管理職には求められます。

データサイエンティストは、さまざまなプログラミング言語や機械学習ライブラリなどの技術的ツールを駆使して仕事をしています。経営者・管理職にとってはチンプンカンプンな世界です。これでは経営者・管理職の皆様は、彼らの仕事にまったく立ち入ることができません。仕事を丸投げするしかありませんよね。

それではダメだ!と考えられる経営者・管理職の皆様には、いったい何が必要でしょうか?データサイエンティストと同じように、統計学から始まり、機械学習、ニューラルネットワークの勉強をしますか?これらを真面目に勉強していたら、それだけで何年もかかってしまい、肝心な仕事がおろそかになってしまいます。もちろん、書店に行けば、素人向けの入門書のような本も山ほど出ています。しかし、そんな本を読んだところで、まったく実践的な場面で役立つスキルは身につきませんよね。

ズバリ言って、経営者・管理職に必要なのは、データサイエンティストとの共通言語、コミュニケーション基盤です。

つまり、経営者・管理職の皆様も、より簡単な方法で、データをそこそこ分析することができれば、データサイエンティストと対等に議論することができますよね。データサイエンティストが作成したモデルが、どのような振る舞いをするのかを視覚的に理解できれば、それを経営的観点から判断して、指示を出すことができます。

それには何が必要か? ――それがSOMデータマイニングです。

ここ数年のディープラーニング・ブームで、コンピュータが出した結果が、「なぜそうなるのかわからいない」という問題に直面しています。説明可能AI(XAI:Explainable AI)の議論が巻き起こっています。そもそもディープラーニング・ブーム以前から実用化されていたSOM(自己組織化マップ)やベイジアンネットワークなどの技術は説明可能AIです。ただし、ディープラーニングなしで、これらの従来技術を使って判断モデルを作成するには、適切な特徴量を抽出するという技術的作業が必要なので、ディープラーニングほどのブームにはならなかっただけなのです。

この数10年かけて洗練されてきたデータマイニング用のSOM技術を使えば、ディープラーニングやさまざまな機械学習モデルの答え合わせが可能です。つまり、モデルの振る舞いをSOMで可視化することによって、人間がモデルを理解し、モデルの良し悪しを判断することが可能になります。

SOMデータマイニングは、データサイエンティストが作成したモデルを経営的観点から評価することに役立ちます。

 

 


経営戦略の策定にも活用できます。

Mathematical Approach for Strategic Management

ビジネスにおける《戦略》とは、ビジネスを構成する諸要素に優先度をつけることと言い換えることができます。つまり、どの資材、どの技術、どの製品、どの市場、どの顧客、どのチャネル、どの取引先、さらには、どの従業員などが、他と比較してどれだけ重要であるかの優先度を決めることです。この優先度に沿って、それぞれの要素に、どれだけの経営資源(資本や人員および時間など)を投入するべきかを決定していくことになります。

従来の戦略マネジメントの手法は、SWOT分析、PPM、マーケット・ポジション、各種マトリックス分析などを使用して、この優先度を決定するプロセスなのですが、ほとんどすべての分析が一貫して定性的な分析であり、戦略を定量的に表現するという視点に欠けていました。したがって、

  • たとえば、製品Aが製品Bよりもどれだけ重要であるかの定量的な結果が得られないので、経営資源の定量的な配分に直結していない。
  • さらには、外部環境の急激な変化に対して、戦略をどのように修正するべきかがすぐに出てこない。たとえば、ある法規制が施行されるリスクが何パーセントあって、それが現実化すると経営資源の配分を何にどれだけ変更するべきかという計算ができない。

などの問題があります。


 

かつて隆盛した日本の家電・電子産業が今日は見る影もなく衰退してしまいました。さらには今後、自動車産業までもが同じ憂き目に遭うのではないかと懸念される昨今です。日本の企業は勤勉な努力の末、一旦は大きな成功を手にしたものの、その成功の上に胡坐(あぐら)をかいている間に、海外からの「ゲームのルールを変更する」という逆襲にさらされて、あえなく敗退するという負けパターンが定着しつつすらあるかのようです。

地球規模で大きく時代が変わろうとしています。日本企業がこの負けパターンから抜け出す処方箋は、戦略を素早く修正できるマネジメント手法に切り替えることです。もはや定性的なアプローチでは限界があります。戦略を数理的なモデルで表現することにより、戦略を日々の業務遂行に直結させることができ、さらには外部環境の変化に応じて、「いつ」「どの要素を」「どれだけ増減させるか」という精緻な修正が素早くできるようになります。

マインドウエア総研では、自己組織化マップ(SOM)とベイジアンネットワークを使用して、企業の戦略をモデル化する手法を提供致します。「数理的」と聞いてひるんでしまうマネージャやビジネス・パーソンも多いことかと想像します。ご安心ください。数理的な計算はすべてソフトウェア製品がやってくれます。数学的知識は一切必要ありません。導入支援プロジェクトを通して、考え方、モデル作成の方法、結果の見方、実際の業務へのつなぎ方を学んで頂くことにより、全員参加で貴社の戦略を劇的に革新できる道をご案内します。