データサイエンス、AI（BIも）、普通に使われる言葉になっていますね。８年程前、SASさんとセミナーさせて頂いていた頃、データ分析・統計解析の本が書店のベストセラーになっていたことがあって、それなのに、ちっとも営業の引き合い増えないね、などと言っていました。しかし今や、ITと言えばAIみたいな時代になってしまいました。
自動運転もそうですが、将棋に加え囲碁でもコンピュータが人間に勝つというニュースはインパクト大きかったですね。また誰でも手軽に試せることも人気を後押ししています。手元のPCでもGoogleクラウド（GCE）とかでも、すぐに試せます。
大学で、脳の記憶・認知の仕組みを研究していたこともあって（ほんの入り口ですが）、最近のブームは、以前のように一時的なもので終わるのか、ますます発展していくものなのか気にはなっていました。
ようやく最近になって、 ニューラルネットワークと深層学習 読みました。面白いですね。基礎から順を追って最近の発展まで持ってきてくれているので分かりやすいですね。なるほど、大きいところでは昔と変わっていません。最近のブームは多層神経回路の逆伝播学習を加速するコスト関数が発展のキーだったということで、納得です。まだまだ試しみるべき工夫、アイデアは尽きていないようです。発展の余地あり、安心しました。
さてニューラルネットの発展は待つことが出来ますが、目の前の経営課題は解決を急いでいます。発注予測があたらず、品切れと残在庫のまだら模様が相変わらずだったりします（だいたい忙しい中、間違いなく発注するほうが難しくて、誤発注もあったりします）。AI君たちがてきぱきさばいてくれたらと思いますよね。業務の自動運転！
まずは地味ですが情報分析系、マスター整備、自動データ収集＆クレンジングからでしょうか。自動発注のAPI,Webサービスも整備しておけばタイムリーに実用検証できますね。
永島志津夫
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※私はCが母語なのですが、遅ればせながらPythonをキャッチアップしています。
