【こんな方に、ぜひ読んでいただきたい】
① 企業におけるデータ活用や生成AI導入を担う経営企画、DX推進、情報システム部門の責任者・担当者。
② AI時代に必要なスキルやリスキリング施策を検討する人事担当者、研修責任者、教育機関関係者。
③ データサイエンティストやAI人材を目指す学生、若手技術者、研究者。
【前編のエッセンス】
東京藝術大学でピアニストを目指した異色の経歴を持つ竹村彰通学長。現在は、日本を代表する統計学者としてデータサイエンス教育を牽引している。インターネットやスマートフォンの普及によって、データが社会や経済を動かす時代となり、データサイエンスは「価値創造」の学問へと進化した。生成AIの急速な発展はデータサイエンスの活用を容易にする一方で、AIの判断を無批判に受け入れる危険性も孕む。だからこそ、データを客観的な事実として捉える統計的な視点と、AIの出力を正しく評価する基礎知識が不可欠だという。AI時代であっても、人間の教育や経験の積み重ねは決して不要にならず、むしろその重要性は増していると語った。
【前編のキーメッセージ】
キーメッセージ①
データは21世紀の石油とも言える重要資源であり、その活用力が企業や国家の競争力を左右する。
キーメッセージ②
生成AIはデータサイエンス活用を加速させるが、結果を理解・評価できる人材は依然として必要である。
キーメッセージ③
AI時代でも基礎教育や経験の蓄積は不可欠であり、人間の学びの価値は失われない。