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 特集で取り上げた「AI人材」は、捉えどころがなく、定義が難しい人材像です。習得すべきスキルも数学の素養や統計、機械学習など幅広く、全てを満たすAI人材はまれです。ただ優れたAI人材が例外なく身に付けている素養があるとすれば、「問題発見・解決力」でしょう。政府はAI人材を年25万人輩出する計画を掲げていますが、Pythonや深層学習の座学より前に問題発見・解決力を磨く実習こそ必修にすべきだと思います。(浅川)

 米グーグルの開発拠点で、量子コンピューターの実機を使った「プログラミング」を体験しました。私の操作によって量子ビットにパルスが当たり、量子ビットの値が「0」か「1」になる「確率」が少し変動したり、他の量子ビットと「量子もつれ」が発生したりした、らしいです。量子コンピューターの「機械語」を使って「Hello World」を体験したわけですが、出力されるのは文字ではなく謎の「確率」。あぜんとするばかりでした。(中田)

 10月に米国で開催されたモバイルとFinTech関連のイベントを取材しました。2つに出て驚いたのは、運営のシカケの巧みさです。朝の講演は朝食が提供され、丸テーブルに座ります。座るにも「ここいいですか?」、座ったら「何してる人なの?」など会話が広がります。そこからビジネスにつながったり、有力な情報が得られたり。有料でも多くの人が集まるワケが分かった気がしました。(松浦)

 小売業にとって需要予測システムを活用した自動発注は古くて新しいテーマです。スーパーのベイシアの取り組みで印象的だったのは、同システムを業務プロセス改革の中心に据えた点です。自動発注がないと業務が回らない仕組みを作り上げ「逃げ場」を無くしたわけです。同システムの活用の徹底度が成否を分ける大きな要因であることを実感しました。(山端)

訂正:2019年9月19日号43ページと2018年10月25日号69ページに記載したシステム障害の影響範囲について、大和銀行(現りそな銀行)の「ほぼ全ての店舗」とあるのは「一部店舗」の誤りです。2019年10月31日号48ページの図の説明文に「日本郵政」とあるのは正しくは「日本郵船」です。おわびして訂正します。
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