AI時代に求めらる人材の特徴。「AIインストラクター」

AIを活用したDXマーケティングが進んでいます。

DXとは、顧客に新しいUX（体験価値）を提供することです。

そのためには、DXによって得られたデータ分析によって顧客自身がまだ気づいていない「未開拓の欲求」を見出さねばなりません。

更にSDGSでは貧困や環境悪化からの脱却が謳われていますが、貧困　幸福　安全の概念は国や人によって異なります。

異なった価値観をどう合わせていくのかも、今後AIが担っていく時代が来るかもしれません。

今日は、未開拓の欲求を、AIによってどのように見出していくかついてお話しします。

　※DXはデジタルトランスフォーメーションの略語
　※UXはユーザーエクスペリエンスの略語。

1．AIは「未開拓の欲求」を見出せるか？

最近、AIのディープラーニングを活用して「未開拓の欲求」を見出し始めていますが、現段階ではまだまだAIの学習レベルが足りないように思えます。

AI研究の第一人者。
東京大学の松尾教授は、こんな学習をAI内蔵ロボットにさせています。

【学習内容】
目の前の机に、一つのボールが置いてある。
そのボールを後ろの机の右端に置く作業をさせる。

旧来のAIでは、以下のプロセスを繰り返す　
　①目の前のボールの位置を計測する　
　②ボールを掴む位置を計測する　
　③持ち上げる高さを計測する、　
　④後ろにある机の右端の位置を計測する
　⑤アームを動かして、ボールを掴み、移動させる。
　⑥上手くいかなかったら、人が原因を分析してデータ化する

最新のＡＩは、AIに沢山の失敗させてデータを蓄積させる　
　①AIが成功したら、点数とかポイントとか何某かの報酬を与える
　②報酬を貰ったらモチベーションが上がるアルゴリズムを覚えさせる　
　③習熟度が上がったら報酬が貰えて、さら嬉しいと思わせる　
　④習熟度があがるまで、何度も失敗と学習をさせながらデータを溜める

これを繰り返して行くと、最後には人の能力を超えていくそうです。

近い将来、ＡＩは画像や動画を認識しながらトライ&エラーを繰り返し、習熟度を上げていくと、「文章から映像化」、「映像から文章化」の両方出来るようになるそうです。

つまり、言葉の理解ができるということです。

もしAIが言葉の理解が完璧にできるようなったら、人類の知能を越えるシンギュラリティーがやってきて、私達は職を失うことになるかもしれません。

怖！　怖！　怖！　怖！　怖！

2．本当にシンギュラリティーがやってくるのか？

私は、AIのプロフェッショナルではありませんが、このまま技術が進んでいけば、いつかはAIが人類を越えるシンギュラリティがくると思います。

しかし松尾教授の実験のように、AIが成長するためには何度も失敗を繰り返し、学習しなければならない宿命があります。

以下の事例は以前の記事に掲げたものですが、ここに出てくる「大丈夫」は、「肯定の大丈夫」と「否定の大丈夫」が混在しています。

どんな状況だったら、肯定の大丈夫なのか？または否定の大丈夫か？は、言葉を正しく理解していないと判断できません。

【あるレストランの電話予約受付の場面】

【お客】
「もしもし。〇〇日の予約したいのですが、こちらで大丈夫ですか？」

【担当者】
「はい、大丈夫です」
「お時間と人数をお伺いできますか？」

【お客】
「はい、〇〇時に4人でお願いしたいのですが、大丈夫でしょうか？」

【担当者】
「あいにく〇〇時は、お席がいっぱいでご用意できません。」
「△△時であれば、大丈夫ですが如何でしょうか？」

【お客】
「ああぁ。。。それであれば大丈夫です」

【担当者】
「またのお問い合わせお待ちしております。」

この大丈夫の意味を各々理解するには、言葉の理解と話の流れを分かっていないと難しいですよね。

これを効率良くAIに学習させるには、行動心理学やプログラミングなど広範囲の知識が必要になってきます。

3．未来の仕事、「AIインストラクター」

いずれAIが言葉の理解ができる時代がやってくると思いますが、人が求める価値観や欲求も、どんどん変化していきます。

AIの課題はここにあります。
変化していく人の価値観や欲求に、AIが追随することはそれほど簡単ではありません。

なにせ人の心はうつろいやすく、人間自身ですら予測不能だからです。

そうであれば、これから求められる人材は事例「大丈夫」のように、AIに「未開拓の欲求」を効果的に学習させることができるインストラクターではないでしょうか？

皆さんは、如何お考えでしょうか？

4．AIインストラクターになるための必須能力

AIインストラクターに求められる能力とは、

自分の知識を体系化できる能力です。

人が喜んでいることがあったら。。。
人が困っていることがあったら。。。
人が悲しんでいることがあったら。。。
人が曖昧なコミュニケーションでも、人間関係が成り立っていたら。。。

素早く
What
　Why（仮説、課題）
　How
　Result
に分解し、ロジラテ思考で分析して知識を体系化する能力です。

このデータを使って、未開拓の欲求や、各々の人に合わせた幸福になる価値をAIが導き出す時代が来るかもしれません。

今のうちから、ロジラテ思考で分析し記録してデータベース化を考えてみてはどうでしょうか？

必ず役に立つときがくるはずです。