AIに駆逐されないために僕たちができること
おはようございます。ドドルあおけんです。
DXの木曜日。今日はグーグル子会社のCEO、AIのエキスパートであるアンソニー・ゴールドブルームさんのお話から、AIがどんどん賢くなっても人間強みを発揮できるのはどんな仕事かを探っていきたいと思います。
Kaggle創業者アンソニー・ゴールドブルーム氏
2016年、TEDで5分弱の興味深い話をしてくれたのはKaggleという会社の創業者でCEOです。まずはグーグルの子会社であるKeggleについての説明をWikiから少し拾ってみます。
Kaggleは企業や研究者がデータを投稿し、世界中の統計家やデータ分析家がその最適モデルを競い合う、予測モデリング及び分析手法関連プラットフォーム及びその運営会社である。
情報科学、統計学、経済学、数学などの分野から全世界で約95,000人のデータサイエンティストが登録しており、同社はアメリカ航空宇宙局、ウィキペディア、デロイト トウシュ トーマツ、オールステート保険等の組織と提携している。
機械学習
Kaggleという会社の概要がなんとなくわかったところで、彼の話の中に出てくる機械学習（マシーンラーニング）についても少し理解しておきます。以下が一般的な機械学習の説明です。
機械学習とは、コンピューターが大量のデータを学習し、分類や予測などのタスクを遂行するアルゴリズムやモデルを自動的に構築する技術です。
現在のAIの中核技術であり、ディープラーニングも機械学習の一部です。
大量のデータで学習する例でいうと、Googleの猫を見分ける話が有名ですね。少し抜粋してみます。
Google社の研究チームは、ディープラーニングという手法を用いて、YouTubeに投稿されたビデオの中から無作為に一千万枚の画像を取り出してAIに学習をさせました。その結果、AIが「猫が写っている画像を見分けられるようになった」と発表したのです。
この研究で特に注目されたのは、人がAIに「猫」という概念を教えたわけではない、という点です。1000万枚の画像を学習・パターン分析しているうちに、AIは画像内の特徴を認識し、自発的に分類できるようになったのです。
大量のデータのパターンを解析して、それをもとに予測ができるようになるというのがAIの強いところです。
それではここから本題です。アンソニーの話からポイントを抜粋してみます。
今ある仕事の半分はAIに駆逐される？
オックスフォード大学の2013年の研究によると、今ある仕事の2つに１つはAIによって自動化されるリスクがとても高いという結論が出ています。このディスラプション（破壊的な変化）は、主に機械学習の技術によってもたらされます。
Kaggleは最先端の機械学習を実践する会社です。そして我々のソリューションを通じて、何千もの専門家が産業界、学術界の重要な課題の解決にあたっています。そしてそのような活動の中で、機械学習というもので何ができるのか、何ができないのか、我々はユニークな視点を得ることができます。
AIの最先端を行く会社。そこのトップが、AI・機械学習でできること、できないことを教えてくれるのはとてもありがたいですね。
機械学習の威力
最初は簡単な分析しかできなかった機械学習も今では、眼科医と同じ精度で糖尿病性網膜症の診断が可能になっています。
大事なのは、人間の眼科医はその生涯のキャリアを通じて5万人の患者を診断するかもしれませんが、機械学習では何百万という症例を1分以内に学習することができるとういうことです。
私達人間は反復的な仕事でAI・機械学習に勝つことはできないということです。
たくさん覚えて、クイズに答える、という今の受験のシステム自体が完全にAIの得意領域です。そのクイズ脳を鍛えることはどうやらAIの時代に価値のある戦い方ではなさそうです。
AI・機械学習ができないこと、人間ができること
機械学習は以前たくさんのデータが既にあることが基本的な制約条件で、そのようなデータがないときちんと機能しません。
一方で、人間は脈絡のない事柄を組み合わせて、これまで経験したことのない問題を解決する力があります。
パーシー／スペンサーは、第二次大戦中にレーダー開発に取り組んだ物理学者ですが、彼はマグネトロンがチョコレートを溶かすことに気づき、彼は自身の電磁力による放熱の知識と料理の知識を組み合わせて電子レンジを開発しました。
これは人間の素晴らしい創造力の一例ですが、このような小さな組み合わせは私達の生活の中で日々起きていますよね。
組み合わせ、発展させる、というのは日本人の得意領域と思います。カレーとかラーメンという概念や基本様式はインドや中国から来ていますが、それをあらゆるものと掛け合わせてとんでもないバリエーションを作り上げます。
つじ田のつけ麺やたかはしのあごだしラーメンを食べながら、日本人ってすごいなー、と思います。なんでも道にして極めていってしまう。
新しいチャレンジ、それが人間がAIに勝つ方法
未来の仕事を考える時にシンプルな問いは、どれだけ反復的・定型的な仕事を減らし、新しい仕事に取り組む時間を増やせるか、その1点にかかっています。反復的・定型的な仕事については、AIがどんどん賢くなっていきます。今、AIは生徒が書いたエッセイの採点もえきるし、病気の診断もできる。近い未来に企業の監査もできるようになるだろうし、契約書のチェックもできるようになるでしょう。
でも、大多数の中から抜きん出るためのキャッチコピーを考えたり、まだ解決されていない課題を発見し、ビジネスプランを作るようなことは人間にしかできません。
一番大事なのは、日々新しいことにチャレンジできる環境に自分を置くことです。そうすることでいつもAIより先を行くことができるのです。
やったことのないことをやってみよう！という気持ち。それはAIに持つことはできません。チャレンジをする、し続ける、それがAIに勝つための唯一の道です。
結果は大事ではありません。チャレンジ自体に価値がある、と僕は思います。
ジャック・マーの言葉を改めてご紹介して今日は終わりにしたいと思います。
失敗してもいい。転んだらまた立ち上がればいい。
失敗から得るものは宝です。
お金を追わないでください。お金は人についてくるものです。
そうではなく、人は夢を追うべきなのです。
日報
昨日の備忘録。
・会社概要資料構成検討（AM）
・PとAPI関連mtg (4PM) @AJT
・プロジェクト進捗会議（5:30PM）@AJT
・親睦会 ＠AJT
一歩一歩ハンカチ最高。大人のじゃんけん、沖縄、ダナン、バーチャル展示会話面白い。水菜そば最高。
明日は、グローバルの金曜日。先週に引き続き、異文化理解力の本をもとに日本人の特異性の客観的評価を試みようと思います。
マーケティングの月曜日
経営戦略・事業開発の火曜日
EC・ロジスティクスの水曜日
DXの木曜日
グローバル・未来の金曜日
ライフハック・教養の土曜日
エンタメの日曜日
それでは今日もよい一日を。
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