キャロライン・チャン氏は、MDアンダーソンがんセンターの副社長兼最高データ・分析責任者である。
どこを見ても、AIの導入があたかも技術的な課題であるかのように語られている。しかし、成功への真の障壁は、技術そのものとはほとんど関係がない。データとAIにおける課題の大部分は人間に関するものだ：人々がどのように使用している情報を理解し、どのように協力し合い、そこからどのように意思決定を行うかということである。
チームが共通理解を欠いていると、最も高度なモデルでさえ期待通りの結果を出せない。文化が整合していないため、影響力が実現されないのだ。すべての組織が問うべき質問はシンプルである：どうすれば人々が集まって情報に基づいた意思決定ができるか、そしてそれらの決定をどのように効果的に実行するか？これを解決するまで、データやAIの真の可能性を引き出すことはできない。
データの洪水から共通理解へ
長年、多くの人々はより多くのデータが自動的により良い決断につながると信じてきた。しかしその前提は、コストがかかり持続不可能なものになっている。「より多くのデータがより良い」という考えを超えなければならない。より良い問いは：私たちは何を達成しようとしているのか？ということだ。
それが明確になれば、本当に重要なデータの生成に集中できる。MDアンダーソンでは、データ生成地点の「ファーストマイル」から、影響のためのデータ使用の「ラストマイル」まで、データの流れる全体像を見ている。エンドポイントだけに焦点を当てると、元のソースでより良く設計できたはずのデータのクリーニングと調整に膨大な労力を費やすことになる。
AIシステムを構築する人々が、そのシステムが適用される日常業務を理解していないことがあまりにも多い。これは技術的な断絶ではなく、文化的な溝である。このギャップを埋めるには、データ生成からモデリング、実装に至るまでの連続体全体で共通言語を作り出す必要がある。
データとAI時代における文化の定義
文化を定義するために、私はその言葉を頭字語として使用している：CULTUREとは、エコシステム全体の関係を解放するための共通理解、言語、思考（Common Understanding of Languages and Thoughts to Unfetter Relationships across the Ecosystem）である。この定義は、協力が計算だけでなくコミュニケーションに依存していることを思い出させる。
共通理解とは、データの微妙な違いや不確実性、モデルや分析ツールの使用を知ることを意味する。例えば、2つの病院がどちらも「CTスキャン」というラベルの列を持っているかもしれないが、それらのスキャンはモデル、プロトコル、解像度が異なる可能性がある。チームがこれらの違いが存在することを知らなければ、バイアスやエラーが気づかれないまま忍び込む可能性がある。
言語と思考も重要だ。臨床医、データサイエンティスト、財務チームは同じ言葉を使っていても、まったく異なることを意味している場合がある。MDアンダーソンで「それはどういう意味ですか？」と尋ねることを奨励し始めると、協力の仕方が変わった。人々がついにお互いのコンテキストを理解したため、分野を超えた関係が解放され始めたのだ。
人間の理解とマシンの活用の両方をサポートするために、私は組織がデータサプライチェーンを超えて、メタデータサプライチェーンにも焦点を当てる必要があることを強調してきた。メタデータ、つまりデータの周りのコンテキストと系統は、透明性と信頼を構築する。それはデータがどこから来たのか、どのように変換されたのか、誰がそのデータにアクセスできるのか、そしてその正確性にどれだけ自信が持てるかを教えてくれる。メタデータは、データ文化を無傷に保つラッパーなのだ。
スピードと信頼性のバランス
AIは貨物列車のようなスピードで進んでいるが、すべての決断がそれほど速く動くべきではない。実際、そうはいかない。医療のような人命がかかっている重要な領域では、リスクベースの安全で慎重な意思決定を導くために高信頼性組織（HRO）フレームワークを活用している。目標は進歩を遅らせることではなく、人々がすでに理解しているプロセスに品質と安全性を組み込むことだ。
まったく新しいガバナンスシステムを導入すると、採用が困難になる。しかし、医学における品質と安全性の構造のように、それぞれの分野ですでに馴染みのあるフレームワークの上に構築すれば、快適さ、説明責任、共通理解を生み出す。これもまた文化が機能している例であり、イノベーションと信頼を整合させている。
CDOの真の役割
多くの人はCDO（最高データ責任者）の役割が主に技術的なものだと考えている。しかし実際には、それは主に人に関わる役割である。CDOは異なる文化の橋渡しをし、リーダーシップやチームの連携を図り、組織全体での共通理解を確保する。
選択する技術は、完全にあなたの文化に依存する。中央集権的な組織は連邦型の組織とは異なるモデルを必要とし、人々に合わないツールを導入しても影響力は生まれない。最も成功しているCDOは、自分たちの組織が構築しているデータストーリーの中に自分自身を見ることを助ける人たちだ。
データとAIリテラシーはそのストーリーの中心である。患者の人口統計情報を入力するフロントデスクのスタッフから、モデルをトレーニングする科学者まで、誰もがデータの管理者である。人々が自分の仕事が全体の共有ミッションとどのように繋がっているか、そして日々の仕事で彼らが貢献する価値を理解すると、彼らのモチベーションが変わる。
技術的な文化と非技術的な文化の架け橋をしようとするリーダーにとって、ストーリーテリングは私たちが持つ最も強力なツールの一つである。効果的なストーリーテリングは異なる主人公を使用するため、誰もが自分がどこに適合するのか、なぜ自分の役割が重要なのかを理解できる。
人々がストーリーの中に自分自身を認識すると、テクノロジーを恐れるのではなく、それを形作り始める。データリテラシーは組織全体の関与を促す。それは人々が積極的な参加者であることを認識させ、AIの価値を単に受動的に展開するのではなく、創造する力を与える。そして、その関与こそが、どのようなシステムやモデルよりも、AI戦略が成功するかどうかを決定するのだ。
なぜなら結局のところ、AIは文化に取って代わるのではなく、それを反映するからだ。文化を正しく理解すれば、他のすべてがそれに続く。
