AI企業のスケールにむけて
前述の通り、AI（ディープラーニング技術）でしか解決できない業界の構造的な課題を特定し、これまで職人やエキスパートが担っていた業務の変革を促すことで大きな効果を実現するというのは、非常に難易度の高いプロジェクトになります。
そこで、多くのAI企業はコンサルティング会社の出身者を多く採用し、顧客の課題を特定してその顧客にカスタマイズしたソリューションを提供するという、いわゆる“コンサル的な”アプローチを採用しています。しかし、コンサル的なアプローチの欠点は、労働集約的でスケールが困難なことです。スケールが難しいと、継続的に学習データを蓄積することができないため、競争優位を維持できなくなるリスクがあります。
