作成者別アーカイブ: 浅野 侑

1.【参考書籍】 「AIにできること、できないこと」 →現在のAI技術では何ができて何ができないのかを実際のビジネスの事例とともに述べられている。 AIは人間を助けるために生まれたため、AIの長所と短所をよく理解し、共同作業していくことが大事だと学んだ。 「HUMAN＋MACHINE　人間＋マシン　AI時代の8つの融合スキル」 →人間がAIをどのように活用すれば、社会で活躍できるかが書かれている。AIは人間を置き換えるものではなく人間の能力を高め、これまでに不可能であったレベルの生産性向上まで実現できるということを学んだ。   2.【言いたいこと】 ・現状、AIが人間の仕事を完全に奪うことは無いということ。 ・AIを活用することによって、人間ができなかった生産性の向上、社会課題の解決ができるようになる。 ・AIと人間のできることの違い。そこから、AIを活用するための方法。 3【アウトライン】   1.はじめに 2.AIとは（歴史、長所、短所） 3. AIの活用の成功例 4.AIの活用の失敗例 5.結論

本書では現在のAI技術では何ができて何ができないのかを実際にAIをビジネスで活用している事例とともに解説している。全5章で構成されている。 第一章「そもそもAIとは何か」では、ＡＩの過去の歴史と今活躍するＡＩを解説している。ＡＩの歴史では、ＡＩの思考の向上にアプローチした第一次ＡＩブーム、ＡＩに専門家の知識を入れようと力を入れた第二次ＡＩブーム、大量のデータとそれを高速に処理することで知能を向上させた第三次ＡＩブームとして、各時代でできることできないことを説明している。今活躍するAIでは、石油の場所を調べ費用の効率化をはかる「予測系AI」、ペッパーのような人間とコンピュータの情報交換を可能とした「言語系AI」、自動運転や監視カメラなどの画像情報を扱う「画像系AI」、チェスや将棋などのAIの情報処理能力の高さを証明する「ゲーム系AI」といった4つのAIの種類とともに説明している。 第二章「AIの実態」では、著者が、AIが人間よりできること、できないことを解説している。今のAIが人間よりできることは、チェスや将棋で証明された正解へ導く力であると著者は述べる。反対に人間よりできないことは、解決する課題を探す力、何が正解かの判断能力、計画を立てる能力だと言っている。このことから、AIが人間よりできることのほうが少ないと述べている。 第三章「AIの中身」では、近年の主要技術であるディープラーニングと一章で触れた様々なAIについて説明している。ディープラーニングは判断の理由が人間には理解できない、学習に膨大な時間がかかるという課題があげられた。一章で触れた様々なAIでは、AI設計者が正しくプログラミングしないと、AIが仕事をサボったり暴走したりする危険性を述べている。 第四章「AIのビジネスの活用」では、「AIは人間の仕事を奪えるのか」ということに焦点を当てAIのビジネスの活用法について述べている。著者は「AIに仕事を奪われる」という研究結果は9つの技能（手先の器用さ、手先の素早さ、不安定な環境下での作業実施能力、独創力、芸術的能力、 他者に対する洞察力、交渉力、説得力、他者へのサポート能力）の観点からAIに置き換えられやすいということであり、本当に人間の仕事がAIに奪われるかを評価してないと言う。また、このことから、著者は、芸術家のような正解が無い職業が存在する中でAIが人間の仕事を完全に奪うことはないという意見を述べている。 第五章「未来」では、新たな分野から集められた知見が今後のAIの進化を加速させるとし、それによりAIがどんな進化を遂げるかを解説している。脳科学では人間の脳をそのままロボットに繋げる方法が実現されている。また、量子コンピュータという分野では今までのコンピュータにはできなかった複数の選択肢を同時に調べることが可能になり、近いうちにそれがAIにもできるようになると述べる。このことから、著者はAIが人間の仕事を完全に奪うような要素はまだなさそうだが、これから技術発展していく中で人間にとって代わる範囲を広げていくことに間違いはないと述べている。また、あくまでAIは人間を助けるために生まれたため、AIの長所と短所をよく理解し、共同作業していくことが大事だと述べる。 人間にできてAIにできないこと、AIにできて人間にできないことを知りたいと思いこの本を選んだ。AIを正しく理解し、人々が安心できる使い方をすることがAIとの向き合い方だと改めて感じた。AIは悪い方向にも良い方向にも使えるので使い方を間違わないようにしなければいけないと思った。 藤本浩司　著　日本評論社　2019年2月25日発行

本書はアクセンチュア社最高技術責任者でありながら、長年においてAIの研究に携わってきた著者がAIを業務の自動化だけでなく、協働することで、業務プロセスやビジネスモデルの進化につなげている企業の事例に加え、具体的な変革のためのフレームワークや必要となる８つの「融合スキル」とは何なのか8章にまとめて述べたものである。 第1章『自己認識する工場』では製造、サプライチェーン、流通の観点からこれまでのAIの歴史を振り返り、人間とマシンのチームが工場をいかに変えつつあるかを述べている。人間とマシンがそれぞれ持つ強みがコラボレーションした時、経営陣は業界を一変させるようなイノベーションを起こせると述べている。 第2章『会計業務をするロボット』ではAI技術が情報をフィルタリングして分析することを可能にしているバックオフィスについて、扱いにくいITツールや非効率なプロセスに苦しむ「第三の波」のAIを「第二の波」の自動化と人間の想像力が合わさることで、効率性と成長の両面に対して可能性が開かれると述べている。 第3章『究極のイノベーションマシン』ではR&Dの主要なステップにおいてAI技術が効率化と成果の飛躍的向上をもたらしていることを言い、人間とマシンは補完的立場にあると主張する。また、企業がAIツールを導入することで、研究開発プロセスのあらゆるステップを節約できるとし、製品開発者は物理的なプロトタイプを準備するためのコストや時間を節約できるようになったら、そのコストや時間を革新的なアイデアや製品を追求することに充てなければならないと主張する。 第4章『フロントオフィスにボットがやってくる』ではアップルのSiriや、アマゾンのアレクサのような機械学習技術を例に挙げ、企業のブランドを具現化するAIが大きな成果を上げているマーケティングとセールスの分野に目を向けている。さらに、著者は企業は最初に適切な土台の整備を行わなければ、人間とマシンのコラボレーションから利益を得られないこと、ユーザーインターフェースと顧客体験をデザインする人の存在がAIをベースとした製品やサービスを成功させるキーマンになっていることを主張する。 第5章、第6章では AIが持つ力をフル活用するためには、企業は従業員の新しい役割を検討したり、人間とマシンの新しい共生関係を確立したり、経営に関する従来の概念を変えたり、仕事そのものの概念を一変するなどして、ミッシング・ミドル（金融サービスにアクセスできない中間層）を埋めることの必要性を提言している。 第7章では経営上の課題と経営者の5つの重要な活動について、第8章では仕事そのものの未来と8つの新しい「融合スキル」について考察している。なお、人間とマシンの「共存関係」の世界を「第3の波」として、その波に乗ってきた様々な業界のリーディングカンパニーが採用した原則を「MELDSフレームワーク」として5つに整理し、第7章で最初の「MELD」の4つ、第8章で「S」について深く掘り下げている。 人間とAIのコラボレーションによる革新についてを知りたくて、この本を選んだ。 それについては、AIシステムは人間を置き換えるものではなく人間の能力を高め、これまでに不可能であったレベルの生産性向上まで実現できることよいうこと。人間とマシンの「共存関係」は人間とマシンが協力して、ビジネスにおけるパフォーマンスを桁違いに改善していく（ミッシング・ミドル）ということをこの本から学べた。しかし、人の言語をしゃべるロボットや日に日に賢くなるAIについては、プライバシーや倫理観の問題について気を付けなければいけないと感じた。 今後はAIとの協働意識の国際比較、日本のAI活用の方向性についても調べたい思う。 ポール・R・ドーアティ、H・ジェームズ・ウィルソン著 東洋経済新報社 2018年12月6日発行

労働力不足が加速する日本において、人手不足を解消するには、AIの活用は必須である。一方で日本の労働現場では自らの業務がどのようにAIで変わるのかイメージ出来ておらず具体的なアクションを取っていない人も多いように見受けられる。日本でAIの導入を進めるためには、具体的な導入イメージを提示する必要があると考え、人間とAIのそれぞれの役割を主軸に明らかにしていく。そしてその役割をふまえ、人間とAIの協同についても論じていきたい。

北陸３県の寺社で先端技術を使って参拝客を呼び込む動きが相次いでいる。人工知能（ＡＩ）がインバウンド（訪日外国人）の質問に答えたり、祈祷（きとう）料にキャッシュレス決済を導入したりして増加する外国人観光客を取り込む狙いだ。能登半島にある気多大社（石川県羽咋市）は１２月、神社の敷地内で使える無料Ｗｉ―Ｆｉの通信容量を増やした。参拝客がスマートフォンなどで接続すると、自動で気多大社のホームページを起動する。多言語で神社の歴史や背後に広がる原生林の説明が見られる。三井孝秀宮司は「インバウンドが増えると国内での認知度も上がり、国内客への相乗効果も期待できる」と語る。 (2019/12/07 日本経済新聞8頁)

日本経済新聞社が有力大学１５２校に実施した学長アンケートで、人工知能（ＡＩ）やデータサイエンスに関する教育を全学部で実施している大学が全体の２割にとどまることが分かった。日経新聞は９～１０月、国内１５７校に調査票を送った。回答した１５２校のうちＡＩやデータサイエンス教育を「既に全学部で実施」としたのは２３％で「既に一部学部で実施」が４４・１％だった。「今後実施する」は２５・７％、「実施する予定はない」は６・６％。残りは無回答だった。文部科学省は先進的な大学のノウハウを全国に広げるため、２０年度には優れた教育プログラムを認定する制度を始める。 (2019/12/04 日本経済新聞16頁)  

京都市観光協会と京都市はサイト「京都観光Ｎａｖｉ」で「観光快適度」の表示を始めた。ヤフーの人工知能（ＡＩ）を使ったデータ解析サービスで混雑の度合いを予測した。観光快適度はスマートフォン利用者の位置情報や天気、曜日、時間などのデータをヤフーがＡＩで解析して算出する。「多くの観光客でにぎわう」から「ゆっくりと観光できる」まで５段階で予測として表示する。京都市観光協会の堀江卓矢ＤＭＯ企画主幹は「予期しない混雑に巻き込まれると満足度が低くなる。たとえ混んでいても分かって訪れるなら、納得してもらいやすい」と観光快適度に期待する。 (2019年11月25日 日本経済新聞6頁)

日本オラクルが発表した世界１０カ国・地域の企業の人工知能（ＡＩ）の利用状況調査によると、日本の職場におけるＡＩの利用率は２９％で、１０カ国・地域で最下位となった。調査は米オラクルと米フューチャーワークプレイス社が７月から８月にかけてネット上で実施した。日本のほか米英仏、中国、インド、オーストラリアなど１０カ国・地域が対象。職場でのＡＩの利用率はインド（７８％）が１位で、中国（７７％）とアラブ首長国連邦（ＵＡＥ）（６６％）が続いた。ＡＩがよく使われる業務は「従業員や顧客のデータ収集」「顧客への応答」、社内業務の補助などの「デジタル・アシスタント」が上位だった。 (2019年11月26日 日本経済新聞14頁)

後発薬の共和薬品工業（大阪市）は投資ファンドのユニゾン・キャピタル（東京・千代田）傘下で、事業モデルの転換を図る。人工知能（ＡＩ）を使い最適な治療法を提案するサービスなどを開発する。従来は親会社のインド後発薬大手ルピンの戦略に合わせ医薬品に注力していた。国内の医薬品市場が伸び悩むなか、収益源を多角化する。対策として中枢神経系疾患の治療・早期発見サービスに注力。患者の睡眠傾向などをＡＩで分析し、患者に適した治療方法を提案する。３年以内の実用化を目指す。早期発見サービスも２４年までの提供開始を想定している。ユニゾン傘下の調剤薬局や病院などとの相乗効果を引き出し、新事業を収益の柱に育てられるかが問われそうだ。 (2019年11月19日 日本経済新聞9頁)