人工知能（AI）がもたらすのは、祝福された世界だろうか？それともさまざまな要素がもたらす当惑による呪われた世界だろうか？その答えは、ものの見方によって変わってくる。
AIの冬は過去のものとなり、われわれはAIや機械学習（ML）を実現するアルゴリズムだけでなく、データやインフラも手にしている。そして参入障壁を引き下げてきてもいる。クラウドの普及により、高性能コンピューティング（HPC）クラスタを保有できる企業で仕事をする必要がなくなっており、オープンソースのおかげで、アルゴリズムを実装する際に「車輪を再発明」する必要もなくなっている。さらに、厳選されたクラウドサービスが登場しているおかげで、ML機能の組み込みは「Microsoft Visual Studio」でアプリを作成するのと同じ手軽さで実現できるようになっている。
では、どこでつまづく可能性があるというのだろか？冷徹な観点から卓越した観点に至るまで、AIに関する警鐘が鳴らされない時など今までになかった。
他のテクノロジと同様、幸運な一打を放てる場合もある。また、特別なプロジェクトを遂行し、ブレークスルーとなる洞察を見出せる場合もある。次善の策を提示する新たなアルゴリズムによって、10％のコンバージョン向上を達成したとしよう。その快挙を繰り返そうというのであれば、人とプロセスという側面に注意を払うことになる。
手始めにチームを作り上げる必要がある。これは言うほど簡単ではない。PwCは、米国の人材市場においてアナリティクスのスキルを有する人材が2018年までに290万人に達するという予測を発表していた。ただ、ここでのアナリティクスとはデータエンジニアリングや可視化までも含んだ幅広いものとなっている。そう、世の中には数百万人のアナリティクス関連のスペシャリストがいるのだ。しかし、専門学校や大学がデータサイエンス専攻の卒業生をどれだけ多く世の中に送り出しても、その需要は当分の間、供給を上回り続けるだろう。
ここで重要なのは、PwCがアナリティクスというスキルを複数のスキルからなるものとして位置付けている点だ。同社は、データサイエンティストが業務知識から可視化、データの統制、エンジニアリング、データソーシング、アナリティクス、MLに至るまでのすべての先進的スキルを身に付けた万能のスーパースターのような人材と仮定している。現実に目を向けてほしい。たいていの場合、1人の人間がこれらのスキルをすべて持ち合わせていることなどほとんどない。このため、各人が持つスキルで互いを補完しあうチームが必要となる。
