データとその分析、それに基づくオペレーションの最適化といった操作が自動化する時代が到来し、各国がデータサイエンティストの育成に励んでいます。日本は、人財の育成では周回遅れと言われていますが、データによる問題発見、原因究明、問題解決の標準プロセスは、人工知能を人間が使いこなす際にも有効だと考えています。先端的人工知能の知と喧伝されているような技術も品質管理や品質工学の中でずっと使われてきた原理が進化したものに過ぎないものが多々あります。もう一度そういうものを見直したうえで、人つくりやコトつくりを考えてみたいと思います。