確かに線形代数までやったことはやったが、その当時は何に使えるのかが全く意識せずにやっていた。使い道が分かったうえで勉強すると、もっと身についていたと思う。
SQL,Pythonを一度なぞってみる。パケット通信の原理を調べる。自然言語処理のアルゴリズムを理解する。大学1年の基礎数学をきちんと理解する。そういったことが最低限必要。データを用いた特徴量の算出ができそうかどうかを見極められる、感覚的についていけるようになることがリーダーには重要。
AIの分野に関する教養を学べた。
▪️心に残ったことのメモ
SQL、Python
一度使ってみることでコンピューターにいかに正確に指示を出さないとかが動かないかを知れる。
→上司が部下に指示を出す訓練にもなる
ツールよりもAIの本質を理解するには数学の理解が必要（n×nの行列）
サイエンスの本質はパターン化して未来につなげること
概念理解をする必要（市場、エコシステムなど）
ムーアの法則とベルの法則
安宅さんは以前テレビで見た時にとんでもないことを言っていたけど、単純にぶっ飛んでいて面白いし、ロマンさえ感じる。現実的にも考えないといけないけど、数字などを用いた瞬時の切り返しには勝てないなと思う。
大学レベルの数学ができなくては話にならないという部分は絶望的な気分になりましたが・・・人間に対する洞察力やそれを言語化する力がなければ、AIを利用した自動化も意味のあるものにはなりえないということを学びました。
また、エンジニアが言っていることをある程度理解でき、コンピューターができることできないことを理解していなければ、正しい方向性にジャッジできないということも学びました。
専門家に任せるにしてもマネジメントする側、意思決定する側として基本的な知識は全方位で持っておくことの重要性を痛感した。
数学勉強しようと思います。
安宅さんは本当に面白い。ゲームチェンジをすでにしている世界。妄想が価値を生む。生んでいる。GAFA4社の時価総額合計は、東証一部上場企業の総合計を超えた。そして中国、アリババ、テンセント、バイドゥ、さらにどんどん次から次へ生まれる。エピックもアップルに正面から喧嘩売りにいった。
では、自分が何をすべきか。悲しくなるぐらい基礎素養がない。情報基礎、と、統計の勉強をする。目安として簡単な資格取得（２つ取得済）からG検定E資格まで。学んだデータ利用を同僚と試行錯誤しながら利用開始する、権限者に説明を続ける、データを利用し結果を積み重ねる。
濡れ手で金！
サイエンスと数学を学ぶことの重要性を認識できました。一方で日常業務の中にそれをどう還元するか、の接続が多くの人には難しかったりする(自分も含め)と思っており、継続的学習のモチベートの観点でも考えるべき点と感じました。
数学の基礎知識が重要。
サイエンスに対して真摯に考えたいと思います。
AIにあり、人間にあるもの、知恵、意志、これからの技術革新が進む世の中においてもゆるぎないものと思いました。
中国の技術革新力は凄まじいことを実感しました。
基礎的な情報科学の知識を持つことを怠らず、業務で実現したいこと、それにはどんなデータが必要であるか、それをデータとして取得出来るのか、順を追って考えて、スピーディーに行動していきたいです。
数学を学ぶこと、そのうえで、事業領域でどのような価値を生み出したいか、数学的に明確に語れること、そうすればツールで実装できる。なお、事業領域でなりたいことを思いつくには、基礎科学および、情報科学の理解がないと、データをみてもアイデアが思いつかないとのこと。なおツールはベルの法則で１０年１５年で１０００分の一になる、すなわちまったく想像もしていないものに変わる。そのためリーダが大事なのは、どの分野で何を実現すべきかを明確にすること。時間が経ては今できないことも技術的にはできるようになると思っていて間違いないということ。以上を学んだ。改めてＮ×Ｎの行列と偏微分を学びなおし、物理、生物化学、化学で何が起こているかについて、サイエンスの分野の情報収集をするようにした、また、企業動向として、米中、特に中国のアリババグループの動きを注目したいと思います、あと安宅さんのことをもっと知りたいと思いました、いずれにしても貴重な話を聞くことができました、ありがとうございます
数学の基礎知識が必要であるというところは、大変共感しました。
数学、サイエンス、テクノロジー、科学といった自分の苦手と勝手に思っている分野の学びも最低限身に付けないと、AIの活用も出来ないと感じ早速実践しようと思う。
AIに関して勉強になりました。
大正8年から始まっているらしい文系と理系の分割は、社会に出てから本当に意味をなさないと実感しているので、カテゴライズすること自体がどうかと思った。また、AI等の最先端の情報技術について、アルゴリズムの組み方等のテクニカル的なことを今から学ぶのは有限な時間の中で無謀だと思う一方、それらがどんな仕組みで、どんなことに活用できてというような最低限の理解なくしては、今後のビジネスはできないと思った。
AIという言葉もなくなるのですね
AIを人間の知的活動の機械化と捉えるという視点がわかりやすく目から鱗でした。
ツールを使いこなすため、その本質を知ること、基礎知識の習得が大切と感じた。学生時代の恩師の言葉を思い出す。数字（簿記）、マネジメント、コンピュータ、英語をまず身につけてから前に進みなさい。
数学の重要性をはじめ、経営者にとって必須な知識は何か。そして課題発見に必要なものの見方等、大変面白く聞くことができた。
行動目標に組み込み、スキルを高め、データをもとに先を見れる経営者になる。
か
人間だって説明できないのに、なぜAIにはそれをもとめるの？ひびいた
効率よく勉強していくための指針のなりえると思いました。
数学を今一度勉強し直し、リーダーとしてAIをを身に付けたい
数学から学び直したいと思います。
AIリテラシーをある程度高めないといけないな、と実感いたしました。
最近最も注目している論客だが、今回は以下の２点が心に刺さった。
・今の世の中で課題の解決策は指数関数的に高度化されていくので、今の常識的に不可能だと感じていることは必ず未来では可能になるという前提で考えるべき。
・世の中のほとんどの事は実は未だ人間には説明出来ないことの方が多い。なのに何故今の世の中で各種説明責任がこれほど問われるのか？（講演ではAIとの関係に絞られてついましたが、もっと一般的・本質的な問いとしても捉えられると思いました。）
どのフレーズを聞いても今の自分や部署には、全く足りていないものばかりでした。今後AIが使われない未来がなく、これを理解し使えないと淘汰されることも理解できました。まずは自分の生活や仕事でAIを使い倒すことを考えていきたい
リーダーはテクニックを駆使するのではなく目標を描く存在であるが、それを実現するためにデータ、ツールの素養がないと的確な指示ができない、というところは、業務においても心当たりがある。こういうことを実現したいというオーダーに対して、出されてくる提案がイメージと合わないのは、オーダーする側にも相当の説明不足があるのだと思う。
AIだデータだというものに恐れず、それをどう使い倒していくか、そしてそもそも何を目指すのかをしっかり考えたい。
数学の知識をつけることが必要であって、AIを業務に使用するのは当たり前になっていくため、基礎部分を抑える必要性をつうかんした。。
Googleの検索の例で示されたように、AI活用により今まで人間がしてきた仕事・作業が内容によっては数万倍、数億倍の速さと規模で出来るようになること、更に「今までのやり方」に縛られない新しい企業の方がAI活用の柔軟性が高いことから、大企業は「AIに何が出来るか」を正確に理解して速やかに戦略に結びつけないと命取りになると実感した。更に「AIに何が出来るか」を理解するには線形代数・微分・統計・確率といった「数学」の理解が最も重要であることを理解出来た。
非常に興味深い講演であった。
文系と理系の知識の乖離は非常に問題で
基礎教養を何とか国がしていかないとと思っていました。
ただその中で国にはもう期待できないというお二人のコメントも
非常に興味深く感じました。
これからの世界に向けてより視点を広げ
学習を継続していく必要性を感じました。
ものすごい先と思っていましたが、それではあっという間に遅れてしまう危機感を感じてしまいました。人生100年時代の働くことを考えて、避けていたSQLやPythonの勉強を本気でしないと感じてしまいました。あと数学ですかね。
数学の重要性を再認識した
できないことは無い。
改めてそう思いました。
スピード感は本当に日々違ってきている。
最先端のつもりでも方向を間違うとただの日常になってしまうかも？
信念を持ちつつ俊敏に軽快に！
これからのリーダーには新しい技術を勉強し、本質を理解することが必要。理系とか文系という分け方ではこれからの世界についていけない。中国に注目し、新しい技術やサービスを見ておくこと。
多くの学び気づきがありましたが、とりわけ数学に関しては、学び直ししようとしていたのでわが意をえたりと言う思いでした。
統計的なリテラシーを身に付けたリーダーになります。
さて。どうしたものか。
AIの活用にはリーダー層は最低限の数学の理解が必要。また、細かなアルゴリズムではなく、大局としてどう使うか想像と指示出しできる人が求められる。最後に、市場が技術革新によって変わる前提で、組織運営しないといけない。
AI との共生がこれからは必要で、数学を学び直したい。
・数学、SQL、Pythonを勉強
・中国のテクノロジーに関する動向をチェック
アリババの凄さが際立つ。
便利がリスクを超えるとビジネスは自由だと感じた。
そのためにAI等のテクノロジーを存分に活かすべきだと感じた。
その為にはまずはテクノロジーをいじってみる事が必要だと感じた。
AI・データなど、知らないとことで物凄いスピードで社会を変えているのだと感じそれについていけるのか不安を感じた。
AI は、インフラの様に日常に入り込むものであり、
理解し使い倒していくことが大事。
ツールも最低限知っておく必要はある。
その上で、何をしたいかが重要。
AI活用において、基礎的なリテラシーは学んでおく必要があると感じた。
またツールに関しても、多少なりとも振れておくべきである。
そういった意味で、文系/理系といった分け方をしている日本の教育体系に関しての疑問の投げつけというのは、確かにその通りかもしれないと感じた。
一方で、文学的な分野に居る人にとって、数理的な知識がどこまで必要かと言われると、あまり必要ではないとも思われるので、結局は見る視点次第ではある。
ただ、いまのビジネス環境において、数理的素養が有用な場面はかなり多そうではある。
数学が大切、言語処理能力が大切、良く理解出来ました。デジタルマーケティング活用提案していきたいです。
AIとデータ利活用はこれからのビジネスの常識と認識しました。
数学的素養のなさを痛感。
明快な語り口で興味深く視聴できた
将来の構想を考える上で、技術的に今、不可能な事はほとんど可能になるという想定でいるべき、という意識は忘れないようにすべきと思いました。また、事象や課題を数理学的に取り扱うのは専門家に任せるとしても、数理学的に取り扱えそうかどうかの判断ができるために基礎的知識、経験は習得すべきであると思いました。
既に業務には使っておりますが、デジタル、AIで何をしたいかが大切であり、何ができるかを知るために試すことも重要と感じます。
学生時代に数学を疎かにしていた分、これから必要最低限の数学や言語処理について学び直す必要があると感じました。
数学は重要ですね。地歴公民も
★広い意味でのサイエンス＆情報科学の基礎素養が必要
★安宅氏「AIは“コンセプト”。人間が行っている知的活動の自動化するとAIと呼ぶ」
★鈴木氏 福沢諭吉 学問のすゝめ 人間「身体、知恵、欲、良心 意志」
★数学、インターネット、バイオテクノロジー、環境問題の本質のを理解できていなければ、何がボトルネックになっているのか発見できない。
日本に閉じず、世界に開いていこうと思いました。
あっという間に聞き入ってしまった。
ホリエモンと安宅さんが言っていることが似ている。
正直少し前にシン・ニホンを読むまではこのようなことを考えたこともなかった。今後の時代を生き抜いていけるよう、この動画のなかで伝えられた能力を一つずつ獲得していきたい。
AIは、単なるツールやアルゴリズムではない。脳の情報処理の自動化の再現に過ぎない。ということを認識して、うまく活用すべき。
新たにデータサイエンス学科が立ち上がり、何十倍の倍率で応募があった、というぃとは若い人たちはそれだけ重要性を見込んでいるということだろう。そして、中国を筆頭に実装が進んでいる事も理解されているのだろう。今私たちがそれに応えるだけの事をしているか？人材を引き付けるためにすべき事も考えないといけない。
身体がある、知恵がある、欲がある、良心がある、意思がある。AIなどない時代にこれを考えていた福沢諭吉は凄い人だと改めて感じました。
AIに何をやらせるかを考える際に間違いなく重要な要素だと思います。
記憶の限りさかのぼてみると世の中はほんとに大きく変わったなと思いました。やらない企業は潰れるだけ、ドキッとした言葉でした。
ベルの法則、変化の速さ、アリババのロボティクス関連など、非常に興味深かった。
定期的にロボティクス関連も動画で見られるといい。
AIはツールとして時々使うより、システムに組み込んでルーチン化するほうが向いていると感じた。使い道を考えていきたい。
ムーアの法則、ベルの法則、変化の速さに着いていくため学び続けなければいけないと再認識しました。
目から鱗の連続。中国とアメリカ。アリババとAmazon。目的とツール。ctoなき大企業。営業とマーケティング。
なるほどそういうことですね。
考え方の整理ができる内容だった。
「最後の学問のすすめ」について、人間の性質が印象に残った。
CS関係の話ははじめて聞きましたが大変参考になりました。営業職ではありますが、次のトレンドを考える上での予測の助けになると思います。
この２人の対話を聞くと，自分の知識が誰か（メディアなど）から聞いた形式的なAIの知識しか持っていないことに気付く。AIは脅威ではなく，インフラのようなものと考えるべきということがわかった。
とにかく日本が大きく他国に比べて出遅れている現実というのがよくわかった。途上国以下っていうのが衝撃的だった日本は今後学生含めたサイエンス、言語学、数学などしっかりとした教育が必要だと感じた
携帯電話がでてきたときのようにそれがあるのが当たり前、とはいえ目にみえないところにあるAI。目に見えないだけに意識しておくこと、自分の領域にどういかせるのか考えることが重要であると思う。
AIはツールの総称であり道具である。切れる包丁を持っていても、基本ができた人間に使わせないと猫に小判。AIツールを使うためにも基本を理解した人間が、適切な人間（職人）に使わせるべきである。切れる包丁を作る時代から、どのように使って素晴らしいものを生み出すかの時代になったと理解した。
･ビックデータ解析
･言語処理能力･精度向上
･画像認知処理能力向上
の３つの要素で当面ビジネスが変化していくことを念頭において置くこと。
CTOレベルと同じ目線でデジタルトランスフォーメーションのビジネスシーンでの活用や中期的な検討ができる素養を身につけること。
こうした社会基盤が整備されていくなかでの政治･経済･生活の変化を中国･アメリカの先例を捕らえながら予測し動くこと。
素晴らしいです。何度も復習で見直したい！
毎回思うことだが、これだけ環境が大きく変化している世の中で、我々は常に学び続けブラッシュアップしないといけない。一方で過去の経験だけを武器にしている年配者が多いなか、どうしたらこの危機感を会社内で共有できるのか、その手段について真剣に悩みます
数学や言語処理が重要とのメッセージが印象的であった。私自身文系人間であるが高校の数学を復習してみようと思った。
すでに知らずしてAIを利用している現在において、AI台頭による恐怖論は、意味がない。どうやって使い倒すのかに、知恵を集中させるべきだと感じた。
話の中で、ＡＩには感情などがないと理解しました。
ＡＩは今まで起こった知識の積み重ねによる経験（歴史）により、物事を予測する力があるのではないか。私の好きな小説の「三国志」も、約1800年前の話でも、現代に通用（男性は酒・金・異性で駄目になるなど）するのと同じかもしれません。しかし、「信じる」「愛する」ことは、人間独特のものであり、今後仕事の新たなチャレンジに対し「必ずやり遂げる」との信念で、結果を出すことは、人間としてＡＩには出来ないことだと感じました。
とてもタメになりました！
AIの現状について最新の情報が聞くことが出来てとても有意義でした。
いろいろ学びはありましたが、一番心に残ったのは、人間とAIの違いでした。
人間には、身体がある、知恵がある（ない人もいるが・・・）、欲がある、良心がある、意志がある。AIにはない。
この5つの違い（特徴）を考慮に入れれば、AIを使いこなす道が見えてくるのではないかと、そのヒントになったような気がします。
逆に言うと、これ以外の部分インついては、すでに、AIが勝っているとも言えるかもしれない。
他には、科学技術と国際政治の歴史を追うことによって、次、どうなるか？を予測しやすくなるという話。
どうしても、テクノロジーの発展とか聞くと、そのテクノロジーを身に着けられるか、諦めて、丸投げするかという2択になりがちですが、そうではなく、もう一つ上のレイヤーでものを見て、マクロの動きを予測し、それに合わせて、専門家（できる人）を使うという選択肢があることを学びました。
最後に、人間の学び、コミュニケーションには、読む、書く、聞く、話すの、4つの動きがある、ということ。
今、自分が、そのうちの、どれをしているかを意識すると、また、学びでも、どのレベルまでできればいいかということを意識しながら学んでいくと、自分の位置と目的の距離が見え、やるべきことが、はっきりするのだろうと感じました。