5.具体問題を対象としたサービスディスカバリーとAIによる価値創出

どのような企業でも常に新しい価値を産み出し個人や社会の問題を解決し、ワクワクするサービスや新しい市場を創造していくことが求められています。AIやIoTによる超高齢化少子化時代に対応した国家戦略の資料をみるステートメントで終わり、現実問題解決には大きなギャップがあります。そして具体的に如何すればいいかは民間任せになっています。民間も戦略投資が不十分で米国、最近は中国との先端技術の格差が問題となっています。ではこの問題を解決するには如何したらいいでしょうか。それには現実の社会で問題を抱えている当事者を中心に問題の構造と実態を示す全体像の画を描き、関係するエビデンスデータを準備し徹底的な検討を加えリアルなサービス行為に変換する処に教育やインフラ整備う、運用にいたるまでの責任母体を作り、実際の社会問題。個人の問題を解決することに当事者として参加することが必要です。産学官連携もこれまでの出来レースではだめで、社会システムを変えるようなイノベーションプログラムには当事者である市民の参画がマストです。「それぞれのAI物語」では、この産官学民連携の形で、生活者レベル、CIVICTECHを含めた新しい学びと創造のイノベーション創生に注力して行きます。

エビデンス=データはその当事者が持っていて実情をわかっているからです。そしてその問題を解決にはAIの利活用が有効なシーンがどこにあるかのアセスメントをきちんとすることです。それにより今まで事業として成立しなかった問題も解決し新しいサービスが産み出され社会コストもお菊下げていくことが可能な領域がいくらでもあります。そしてそれをプロトタイピングを経て本番に移行することが有効です。従来それは「実証事業」という形で多く繰り返されてきました、それがうまくいかないで税金を食っておしまいというケースを繰り返してはなりません。それには実証チームだけでなく評価チームを作り市民参加の新しいプロジェクト運営や経済圏を創るイノベーショナルなテーマとチームを公募して、予算と権限と責任を持たせることが必要です。AIの活用その前提となるデータの整備、データの情報化と竜津交換機構の整備が社会インフラとして必須になります。そしてその対象モデルを1枚の画にして徹底議論が必要です。


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