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2019年6月に、内閣府の統合イノベーション戦略推進会議が「AI戦略2019」を発表後、日本政府がAI（人工知能）の政策を提言した会議が注目されました。

AIの社会実装において優先すべき分野などを示していたが、今となってはどれだけ成果が出ているのでしょうか？

「教育改革」という分野で、AI人材の育成について触れられている。

面白いのは、ここで目指されているのは技術者の育成だけでなく、AIを利活用する側の知識やスキルも高めようとしています。

　AI時代、マーケターはどのように関連知識を学んでいけば良いのだろうか。

AIを活用するに際した日本企業の課題は、データ活用できるほど準備が整っていないのかもしれない。

データは確かに社内に存在していますとしても、特定の用途にしか使われていない状態です。

AIに食べさせることができる状態にない。

また、データを作る時点で、活用するための想定がされていないため、活用するうえで耐えられるデータを収集しているのか疑問です。

活用目的から逆引きしたデータ作成やデータ格納をしていかない限り、AIを使って成果を本当に得られるのか不明です。

データにまつわるリテラシーはプライバシーの観点を含めより求められていく領域です。

意味のあるデータを目的に合わせて最小限で集めることがマーケティングには求められています。

技術的な理解だけでなく、法律や社会変化など複数の要素から最適解を出していく事が必要になります。

現状ではAIと世間的にはたくさん言われてますが、AIの範囲は限定的なもので、汎用性が高いものではありません。

人間が限定的な範囲内で有効に使うこと、そして学習のさせかたなどには注意を払う必要があるのかもしれません。

今後汎用性の高いAIが生まれるなら、大きな飛躍、人の生活が根本から変わるようなことになりそうです。

使う側もAIについて学習しておかないと、学習アルゴリズムがブラックボックスの状態では、意味がない気がします。

機械学習は万能ではないとは期待はしたいです。

人が行う初期のパラメーター設定が大きく影響を与える。

精度を見ながらチューニングすることで求める結果に近づけていく過程も求められる。

深層学習の過学習等を特徴的な弱点を理解し、回避するためのデータの拡張、サンプルデータの多様性を確保するなどの手法もあります。

AIはまだまだ人間によるチューニングを前提とした仕組みであることを理解することが重要だろう。