地元富山での初仕事で感じた 東京と地方のニーズの違いについて

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6月28日の日曜日に地元の富山で初仕事をしてきました。

仕事内容は、AI(人工知能)の現状というタイトルで一般の方達に講演です。

地元での初仕事と仕事を頂いた経由が学生時代の先輩からだったためなかなか新鮮な形で進めることができました。

資料作成と講演後に感じた東京と地方における技術のニーズについて感じたのでまとめていきます。

 

 

 

セミナー内容

 

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仕事の都合上、資料を全部あげることができない状態ですが、講演の概要は下記の流れで話しました。

  • 人工知能とは?
  • 教師あり学習〜強化学習
  • ニューラルネットワーク
  • ディープラーニング
  • 企業における利用例と導入の懸念点

学生時代にニューラルネットワークを利用した研究をしており、ディープラーニングについては、まだまだな部分が多かったですが、資料作成時にいろいろ学ぶことができました。

ディープラーニングやニューラルネットワークについては、Pythonでいろいろライブラリもあるため、それも別途紹介できればな〜と思っています。

 

 

ポリテクセンターとは?

 

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ポリテクセンターとは、職業能力促進センターの別名のようです。

今回の仕事で初めて知ることができました。全国の各場所で求職者や在職者にむけて訓練としてセミナーや研修を行なっている独立行政法人です。

その中の基礎的ITセミナーの題目としてAIが選ばれました。

セミナー内容は受講者の方達のニーズによって決まるようです。VRやARなどもありましたが、今回は採択されませんでした。

 

 

講演を終えての交流にて

 

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受講者は、企業に勤めている人がほとんどで人工知能を自社で利用する目的として参加されている方がほとんどでした。

そのため講演内容の後半部分で質問も多く、その中で多かったものは既存のサービスに対してAIを適応するために何を使えばよいのか?また、コンサルタントに頼むべきか?などがありました。

私自身、資料の最終着地がAIの基礎を知り自ら学び進めることで自社のプロダクトへの反映の最適解を探していって欲しいという方向性で出していたつもりでした。

歯がゆさもありつつ、富山に20年近く住んでいた自分を振り返ると、ここのポイントが東京と地方のニーズの違いかと感じました。

 

 

地方と東京のニーズの違い

 

情報量と速さの差

まずは、環境の違いとして勉強会や情報交換の頻度が大きく関わってきます。

個人的な感覚として東京でいくつかの導入事例が上がって、技術の議論がある程度成熟してから地方がその技術の情報を求めるくらいの情報の速度感の差があります。

つまり、東京では新しい技術で「何か」を改善するために試行錯誤し、地方では「今ある業務」に成熟し出した技術を導入して、現状の不便さを解決したくなるようでした。

確かに、これではコンサルタントの話が出ても不思議ではないです。

 

改善のコスト差

また改善のコスト感の高さも原因かと思います。

地方では、webサービスのみを運用している会社も少なく製品を取り扱っている会社が多いです。そこには製造ラインや営業など昔から続けている方法が沢山あり、新しい技術への抵抗感や導入までのコストがとても高い印象を受けます。

一方で東京では、現状のままだと競合に負けるかもしれない危機感がいつもあり新しいことへの挑戦が優位性に変わる可能性を潜在的にしっているため、ドンドン取り入れている印象です。

ここの違いが各社員の働く姿勢にも影響を与えているのではないでしょうか?

 

 

 

そのために自分がすべきこと

 

だからといって、地方をなめているわけではありません。しかし、素晴らしい技術を持ちながら少しの改善を逃して大きな損失を失っている可能性が高いと思いっています。

これらを少しでも改善するために、セミナー時には導入するときの交渉材料となりそうなスケジュール感やコスト感などを少し具体的に算出してから講演していきたいと思います。

 


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