2023年06月Part.01データのじかんを閲覧頂いているみなさま!!こんにちわ!!【データのじかんNews】担当の畑中一平です。【データのじかんNews】では、読者様がより便利に、より活用しやすく【データのじかん】を閲覧頂けるよう、過去1週間に公開された新着記事の短信をニュースとして、みなさまにお届けしています。編集後記データのじかんとは?6月に入り紫陽花の花が咲き始めましたね。梅雨に入ると通勤の負担が増したり、週末の行楽の予定が入れづらかったりで、何かと憂鬱な時期が続きますが、みなさまいかがお過ごしでしょうか?ここ3年、新型コロナ対策により、ほぼ100%在宅で仕事をしており、雨具の準備やいつもより早く家を出たりする必要がなくなったため、快適な世の中になったなぁと思っていた方も多いのではないでしょうか?今年は4月、5月あたりで在宅ワークを終了にした企業が多いらしく、また例年の梅雨に戻っている方もいらっしゃると思いますが、どうぞみなさま、気を取り直して、心身ともに健やかにお過ごし頂ければと思います。それではまず、今回紹介する記事のダイジェストの一読下さい!!■トレンドホフステードの6次元モデルは、人々の価値観が国民文化によってどのように異なるかを6つの次元(ものさし)でスコア化したものです。グローバルなスケールでデータを扱う際、特に人々の意識や動向に関わるものの場合は必須のデータベースといえます。異文化間のコミュニケーションや組織マネジメントといった観点からも大きな示唆を与えてくれます。(第5回)今回のホフステードの6次元モデルは、「不確実性の回避(低い/高い)」です。大ブームとなっているのが、ChatGPTなどの会話型AIです。その能力は、アメリカの司法試験で優秀な成績で合格できるレベルにまで達しています。本稿では、どのようにしてコンピュータがその能力を獲得したのかを、できるだけ易しく解説してみます。前回の記事では、企業と個人の間に「共犯関係」が存在し、企業主導のトレーニングにキャッチアップするのが精一杯な個人が見え隠れし、現状のままだと、リスキリングが想定するDXと不可分のビジネスモデルに対応できる人材を生み出すことは困難、という問題意識を提示していました。そこで、第2回、第3回では、従来と異なる「学び」を企業主導でどのように個人に提供できるのかについて見ていきたいと思います。・「裸の王様」から検証。GLASS株式会社」を訪問しました。GLASSの社長の現在から「意外な展開」が見えてきたといいます。週報のキーワードになりつつある「翻訳者」に関連する話とご一緒にどうぞ!・板ガラス業界で起こった変革と業界の意外(?)な反応。2023」について紹介します。TIMESが2021年末に発表した“企業の流行語大賞”で、「コロナ」を凌駕し、1位を獲得したのが「DX」でした。2019年からの3年間でその順位は「577位→16位→1位」と爆発的な勢いで上昇しており、もはや「DXについて知らない」では済まされない状況です。受験料、実施機関などの基礎情報だけでなく、試験の位置づけやDXリテラシーを高める方法についてもご紹介します。受験前に試験範囲や合格基準、『DXリテラシー標準』との関係などを押さえようみなさんは、構造化データ・非構造化データの違いを把握していますか?データ活用において、その違いを理解しておくことは重要です。両者の違いを理解しなければ、データ活用の難易度や方向性、必要なデータサイエンス人材の質・量などを適切に策定することはできません。構造化データ・非構造化データの違いを押さえていきましょう。それぞれどう活用すればいい?■テクノロジー2023年6月12日開催のデータのじかんSeminarsは、「実務家が知っておきたい!生成系AIの現在地点」と題して、AIの広範な分野の中でも話題をさらっているChatGPTをはじめ、画像生成型のMidjourneyやDALL·E2など、さまざまな生成系AIの現状の立ち位置を確認しながら、実務におけるAI活用の最新動向について解説します。今回のテーマである「不確実性の回避」のスコアですが、日本はこのスコアのもっとも高い国のひとつに位置付けられます。これらの国々では、人生につきまとう不確実性は、脅威であり、取り除かれねばならないと考えられています。ホフステード博士によれば、不確実性の回避とは、「ある文化の成員があいまいな状況や未知の状況に対して脅威を感じる程度」を指します。この感情は、神経質になってストレスがたまる程度や、不確実性を排除するために成文化された規則や、慣習的な規律を重視するという態度に現れます。現在の日本社会の空気そのもののように筆者には感じられますが、皆さんはどう思われるでしょうか。不確実性の回避の高い国は、日本や韓国、ロシア、ラテン系ヨーロッパとドイツ、ラテンアメリカ諸国などが挙げられます。公開まずコンピュータが言葉を「どのようにして扱えるようになったのか」という基礎的な話から始め「言葉の意味とは何か」という哲学的話も含めて、図を多用しながら解説していきます。講師と受講生が会話しながら解説する形式によって、ChatGPTや画像生成AIなどの仕組みをより深く理解することが可能となるはずです。自然言語と聞くと不自然に聞こえるかもしれませんが、近年C言語とかPythonのようなプログラミング言語が登場したので、日本語や英語などの言語と区別するためにできた言葉です。Processing・NLP)とは、この自然言語をコンピュータで扱うための分野というか手法となります。ここで難しいことは、コンピュータは計算機なので原理的に数値しか扱えないことです。「裸の王様」から検証。今回は、企業が充実した学びを提供できない理由にさらに踏み込み、誰もが知っているアンデルセン童話「裸の王様」を切り口にその本質的な原因を検証してみたいと思います。社会心理学者であるF・H・オルポートらは、この「裸の王様」に登場する人たちが誰も「王様は裸だ」と言い出せない心理状態を「多元的無知」と呼んでいます。多元的無知とは、「集団の多くの成員が、自らは集団規範を受け入れていないにもかかわらず、他の成員のほとんどがその規範を受け入れていると信じている状態」のことです。多元的無知を引き起こすのは「誤推測」と言われており、それぞれが他者の予期を誤って予期してしまい、それが次々と重なることで、誰もが望んでいない方向へと組織や集団が動いていくことになることが指摘されています。板ガラス業界で起こった変革と業界の意外(?)な反応。GLASS株式会社は、元々はいわゆる工務店や建築会社がお客さんの「ガラス屋さん」でした。BtoBのお堅い仕事をしていたのですが、2005年にスタートした施主向けのガラス・鏡のインターネットオーダー販売をきっかけに、業界の常識だったサプライチェーンや商流、商習慣をガラッと変えることに成功しました。CEOの大壁さんとはずっとお会いしたかったのですが、ようやく実現でき、面白い話をたくさん聞けました。「LocalDX」にピッタリの方ですよね。data.wingarc.com2023.06.02板ガラス業界で起こった変革と業界の意外(?)な反応。公開コロナ禍が明け、これから景気が上昇すると思いきや、今度は「人手不足」に阻まれて、企業や個人事業主が売り上げ向上を目的とした業務拡大や新たな取り組みに踏み切れないという問題が表面化しています。運輸・物流業界がこれから直面する「物流の2024年問題」は深刻です。業務」に対し、年間の時間外労働の上限が960時間に制限されることで、運転手一人当たりの走行距離が短くなったり、長距離でモノが運べなくなる、それに伴い物流・運送業界の売上減少、トラックドライバーの収入の減少にまで波及したりするという様々な問題の総称を指します。(TDBC)が、年1回、ワーキンググループの実証実験などの1年間の活動や成果を発表するイベントです。公開DXアドバイザー検定は、2018年7月に創設された「DXを推進できる人材になるための」検定です。テストセンターでパソコンを使って受験するCBT方式の試験で、「ITリテラシー」「DXリテラシー」「ビジネスアナリシス」「情報マネジメント(個人情報保護等)」の4ジャンルから合計80問の四択式問題が出題され、DX人材としての能力が測られます。知識レベルの「スペシャリスト」、実務レベルの「エキスパート」、実践レベルの「プロフェッショナル」の3段階の検定が用意されており、2022年11月末現在受験可能なのは最も基礎的なレベルの「スペシャリスト」のみです。そこで問われるのはDXの第一歩ともいうべき「デジタイゼーション」の知識です。セキュリティー推進協会は、DX推進事業者を認定するDXマーク認証制度を運営しており、DXアドバイザー検定合格者がいることで、その認定要件のひとつをクリアすることが可能になります。構造化データ、非構造化データの違いは、“データの構造が明確に定義されているか、定義されていないか”です。データの構造とは、データ型、データの配列、区切り文字などで、「列」と「行」を持つ表形式がこれまで用いられてきました。構造化データは利用目的に従ってデータの構造が明確に定義されたデータであり、非構造化データはそれ以外のすべてのデータを指します。構造化データはデータ構造が明確であり、機械学習やデータ分析に用いやすいかわりに、事前の整理が必要なため、絶対量は少なくなります。目的に従って構造化されているため、利用の自由度には制限があります。非構造化データはいたるところに存在するため、取得が容易であり活用の可能性も開かれています。構造が統一されていないため、実際の活用時には変換・加工の手間やデータサイエンスの知識が求められます。生成系AIとは何でしょうか?生成系AIとは、与えられた情報から新たな情報を生成する能力を持つ人工知能の一分野です。クリエイティブな領域での活用が期待のMidjourney、DALL·E2など、AIの広範な分野の中でも、生成系AIは特に注目を浴びています。これらの生成系AIに加えて、予測型や認識型、分析型など、他のタイプのAI技術も進化を遂げており、今後もさまざまな分野での発展が予想されます。本セミナーでは、AI技術の全体像に触れながら、生成系AIの現状の立ち位置を確認し、実務におけるAI活用の最新動向について解説します。今年度以降の活動計画について活発な意見交換が行われました。今年2月に関連団体のDX共創ラボin九州コミュニティで開催した「福岡地域DXシンポジウム」の開催報告が上がっており講演動画も公開されています。今週は経産省から3つの取り組みが公開されました。1DX銘柄2020年から4回目で複数選出の企業が目立つようになり、賞の存在意義が問われるのではと感じました。中間とりまとめ:非常に興味深い内容となっています。個人的には「今後オープンイノベーションの用語を回避すべきではないか」という言及に溜飲が下がる思いがしました。EPFC社員総会・理事会があり、これからの体制や活動方針を議論します。プレイワークスさんのワークショップに参加します。6/12に「実務家が知っておきたい!生成系AIの現在地点」セミナーを開催します。日本企業でリスキリングが進まない理由とは」』という記事を紹介させて頂きました。記事中に“「日本企業の横のつながりーメンバー間の職務横断的な協働関係を支えてきた『助け合い文化』や『業務の相互依存性』ーが『個の新しいアイディア』や『変化を生む意思』を削いでしまう『変化抑制意識』を高めている」”と述べています。これは日本の雇用システムが「ジョブ型雇用」ではなく、「メンバーシップ型雇用」が中心だから?という点とリンクしていると筆者は認識しています。条件を明確に決めて雇用契約を結ぶシステムです。コロナ禍でリモートワークやテレワークの導入が増えると同時に、多くの企業は『ネクストノーマル』を掲げ、専門的な人材の確保などに適したジョブ型へのトライを試みてきました。低下、インシデントの増加の要因は、従業員間のコミュニケーション不足、即ち、リモートワークやテレワークで職務横断的に協働できなくなったからと判断してします。日本では「ジョブ型」はハードルが高いことが判明したため、従来の「メンバーシップ型」に戻そうという動きが活性化しているのです。これは、特に筆者が身を置くエンジニアリング業界においては、専門的なスキルや技術を持った人材が退職や海外流出等でどんどん減っており、優秀な人材を巻き込み、相互に依存しながらでないと業務が遂行できない人材の占める割合が増え続けているからです。軽視」と感じております。一平)データのじかんとは?データのじかんは、テクノロジーやデータで、ビジネスや社会を変え、文化をつくりあげようとする越境者のみなさまに寄り添うメディアです。越境者の興味・関心を高める話題や越境者の思考を発信するレポート、あるいは越境者の負担を減らすアイデアや越境者の拠り所となる居場所などを具体的なコンテンツとして提供することで、データのじかんは現状の日本にあるさまざまなギャップを埋めていきたいと考えています。データを捨てよ、未来に出よう。2023年06月Part.01https://data.wingarc.com/datatimes_news20230601-55566メルマガ登録をしていただくと、記事やイベントなどの最新情報をお届けいたします。ビジネストランスレータ。