和田 崇
ワダ タカシ
株式会社Laboro.AI 執行役員CBO（最高ブランディング責任者)
立教大学大学院経営学修士（マーケティング論・消費者行動論）。立教大学大学院ビジネスデザイン研究科博士後期課程中退。KDDI株式会社に入社、コンシューマ向け商品・サービスのクロスメディアによるプロモーション施策の立案・企画運営に携わったのち、全国漁業協同組合連合会を経て、2019年にLaboro.AIに参画。マーケティング／ブランディング業務に従事する傍ら、NewsPicksプロピッカーとして活動するほか、日経クロストレンドなどメディア寄稿多数。
和田 崇が担当した記事（2件）
-
AIオーケストレーションとは？仕組み・設計方式と導入でつまずかない進め方
AIオーケストレーションとは、複数のAIを1つの業務フローとして統括する仕組みです。単体の生成AIやRPAとの違い、設計方式、導入がつまずく要因を整理します。
-
MVPPとは？AI開発がPoC止まりで終わる理由と、ゴールの置き直し方
AI開発プロジェクトが前に進まなくなるとき、原因は技術力の不足よりも、ゴールの置き方にあることが少なくありません。「精度95%を達成する」という目標を掲げ、そこに届かないまま検証だけが積み重なっていく。よく見られる光景です。 本コラムでは、AI開発プロジェクトのゴールをどこに置くべきかという論点を扱います。当社Laboro.AIが提唱しているMVPP（Minimum Viable Process & Product：実用最小限プロセス＆プロダクト）という設計単位を軸に、PoC止まりから抜け出すための発想の転換を整理します。なお、MVPPは当社が独自に提唱している概念であり、業界で一般に定着した用語ではない点をあらかじめお断りしておきます。