経営学部木原ゼミ

2019年度卒の大学生に対する経団連加盟企業の面接選考が1日解禁され、大手企業の面接が一斉に始まった。採用競争は一段と激しくなり、同日に内定を出す企業が目立った。他社の面接を受けるのを防ぐため、内定者を囲い込む企業もある。関西学院大の女子学生は1日午前に内定を取得。面接は5分で終わったといい、これから内定者懇親会に参加すると語った。19年卒学生の求人倍率は1.88倍と7年連続で上昇。複数の内定を得た学生の内定辞退も増えており、来年4月の入社にどう結びつけるかが課題となる

政府は経済財運営の基本方針をまとめた。高齢化で増える医療費を賄うため、医療機関の外来受診に定額負担の導入を検討すると明記した。世代間の公平性に配慮し、自己負担が３割になっている高齢者の対象拡大も盛り込む。また、介護分野では保険サービスを使う際に作成する介護計画の有料化や、要介護度が低い人への生活援助サービスの給付見直しを盛り込んだ。しかし、高齢者らの反発に配慮して外来受診の定額負担などは20年度降になるとの見方が強まっている。

日本経済新聞　2018年6月5日　5面

米アップルは4日、サンノゼ市で開いた世界開発者会議で「スマートフォン(スマホ)中毒」への対策を発表した。アプリ別に1日の利用時間を決めたり、時間が迫れば通知したりする。スマホ中毒の多くは交流サイト(sns)などが主因だが、機関投資家はアップルにも対策を求めていた。アップルのスマホ「iPhone」などの一週間の利用状況を見られるようにするほか、どんなアプリの利用頻度が高いかもわかるようにする。この中毒対策は、デジタル系事件の中核企業として社会的責任を負う姿勢を示した格好。若年層を中心とした利用者保護の徹底はブランディングにも重要と判断したようだ。
(日本経済新聞 夕刊 一面 2018／6／5)

五月末、中国雲南省の省都・昆明の駅で、行き交う人々を銃を手にした武装警察がやぐらの上から見下ろしていた。民族対立を背景とするテロなどで治安が悪化する中、中国当局はハイテク眼鏡などを取り入れ警備体制を強化する。上側のフレームが暑い眼鏡を掛けて相手の顔を見ると、即座に警察のデータベースと照合され、容疑者の疑いがあると警告音が鳴る仕組みだ。
中国はネット空間の掌握を国家の安全ととらえ、「サイバー主権」を唱えるが、インターネット技術を生んだ米国が持つ、ネット空間の自由さと開放性を根本とする考えとぶつかっている。
(2018／6／4 朝日新聞 朝刊 一面)

・知識処理と第二次AIブーム

1980年代、しばらく低迷していた人工知能の研究が息を吹き返し、第二次の人工知能ブームが起きた。

第一次の人工知能ブームのキーワードが「論理」だったのに対し、第二次のキーワードは「知識」であった。人間は問題を解決し意思決定を行う時、たしかに筋道を立てて論理的に考えようとするが、それはあくまで過去の社会的経験に基づく知識を踏まえたものである。つまり、「論理」だけでなく、「論理プラス知識」が必要であるという発想が出て来たのである。

また、1980年代には集積回路の規模と密度が向上し、かなり大きな記憶装置と強力な処理装置をそなえた汎用大型コンピュータが登場していた。これを活用して「論理プラス知識」の人工知能を実現しようという試みが第二次人工知能ブームとして開花し、これは「知識工学」という名前で呼ばれた。

しかし、人間の知識の大半は絶対的な正確さを持っているわけではない。とすれば、曖昧さの残る知識に基づいてコンピュータで厳密な演繹推論をしても、下手をすれば「風が吹くと桶屋が儲かる」といった珍妙な結論を導いてしまう恐れがあるのだ。コンピュータで知識と論理を組み合わせればどんな問題も解決する、といった発想は安易すぎると言えるだろう。

・第五世代コンピュータ開発プロジェクト

1980年代、当時の通産省のリードのもと、第五世代コンピュータ開発プロジェクトが実行された。これは「人間の言葉を理解し、人間とコミュニケートしながら問題を解決するコンピュータ」の実現を目指したものだった。しかし結果として、第五世代コンピュータ開発プロジェクトは大失敗だと位置付けられてしまう。

それはなぜか。ここでの難問は、人工知能には文脈がつかめず、問題の論理的なフレームが明確にできないという点である。にもかかわらず、当時の関係者、特にリーダーたちは知識や論理、そして言語コミュニケーションというものに対する洞察を欠いていた。そしてひたすらに、推論の効率向上のための、並列推論マシンの実現というコンピュータ工学的な技術課題に取り組んでしまった。このように明後日の方向にスタートを切ってしまったことから、第五世代コンピュータ開発は失敗であったと位置付けられたのである。

同志社大学の小山大介教授らは厚さ1・5ミリの極薄液晶レンズを試作した。この試作した液晶レンズは振動に強く故障しづらいという事からスマホのカメラや車載カメラへの応用を期待されている。例として、4~5枚のレンズが重なっている現在のスマホにこの極薄レンズを搭載する事で現在のスマホに搭載されているレンズより大幅に薄くなる見通しも出ている。国内のスマホメーカーや自動車メーカーと2年後の実用化を目標に共同開発を進めている。

(2018/06/04 日本経済新聞 9面)

カラオケ事業や給食受託といったフード事業を手掛けるシダックスは先月の30日、カラオケ事業から撤退する事を発表した。カラオケ館を運営するB＆Vに運営子会社の持ち株の81％を売却し、同子会社に対する97億円分の債権も譲渡する。リストラなど立て直しを試みるも状況は厳しいと判断し撤退の選択に至った。シダックスは、一時は店舗数を300にまで拡大させたものの、一般的なカラオケ店とは異なり郊外の大型店を中心に出店してきたため苦戦を強いられていた。シダックスは今後、フード事業に力を注いでいく考えだ。

(2018/05/31 日本経済新聞 15面)

「東京ファッションクロニクル」著者　渡辺明日香 発行　2016/8/25
この本は第一部では1950年代から2010年代までのストリートファッションの歴史を、当時の写真と共に説明している。第二部ではストリートファッションに用いられてきたファッションアイテム、ヘアスタイル、アクセサリーなどの時代を象徴するものをイラストと共に説明している。パリのファッション・ウィークに代表されるようなコレクションや、あるいはアパレルメーカーやブランドが市場の流行を意図し組織的に提案するファッションであるのに対し、ストリートファッションは主に若者たちが集う街から生まれる「いま・ここ」のファッションである。1950年代戦後のストリートファッションは欧米、とりわけアメリカ文化の模倣から生まれた。焼け野原となった街の復興には、活動的な洋服の着用は利点が多く、これに戦後の洋裁ブームも相まって洋装化は発展する。街とファッションがこれほどまでに劇的に変化したのは、前代未聞のことであった。私たちは戦後70年の間に過度の産業化に邁進し、その究極段階としてのファストファッションを登場させるに至りファッションの均質化が生じた。インターネットという新たな舞台でファッションが展開される局面も生まれている現在、流行のファッションを誰もが入手可能になったことで、逆説的に、流行＝ファッションの図式に終止符が打たれようとしている。それがストリートファッションの変容を70年間通してみてきたなかでの、ひとつの結論である。

今回は日本のファッションの歴史を知りたかったため、この本を読んだ。時代の背景と合わせてファッションが移り変わっていくのをストリートファッション写真と共に説明されていたので、各時代を想像しやすかった。ファッションアイテムは、軍服由来、スポーツ競技服由来、セレブ由来などそれぞれに由来と変遷があり、これらのアイテムが組み合わされてストリートファッションを形成してきたことも想像できた。今後は、繊維素材の進化によって生まれたファッションについて研究する。

あおぞら銀行は2019年度から新入行員の奨学金返済の残高の一部を手当として支給する。大手銀行では初めて。全職種が対象で、入行時の残高の計15%を3年間で分割して支給する。若手の経済的負担を軽くして働きたい環境を整え、優秀な人材の獲得につなげる。17年度と18年度に入行した行員にも、制度開始時の残高に対して、それぞれ5%ど10%分支給する。また、19年度の新卒行員の初任給を現状から2万円引き上げて、大手行で最高水準とすることも決めている。優秀な人材を集めM&A仲介などの成長分野に振り向ける。

日本経済新聞 5月29日朝刊 7面

人工知能は切り札となるか？

近年、「人工知能が賢くなった」と喧伝している。チェスや将棋や囲碁のチャンピオンと人工知能を闘わせ、コンピュータが人間に勝ったと騒いでいるのはその典型である。が、「人工知能が進化して、人間より賢くなった」というのは誤りである。大切な点は、チェスや将棋を指すとき人間とコンピュータとでは問題解決のアプローチが全然違うことである。天才棋士は経験に基づく直感的ひらめきから、盤面の全体的展開を読んで指し手を決めるが、コンピュータは有利な局面に到達するための膨大な道筋を高速計算で調べ上げ、それらを比較して最高評価値の指し手を決める方法が基本となっているのである。人間とコンピュータの問題解決法として、情報処理の仕方が根本的に異なるのである。

しかし、人口知能が近年賢くなったといわれるのは、人間との試合に勝ったからではなく、画期的な技術的ブレイクスルーがあったとも考えられる。

興味深いのは最近の人口知能が「データ量が増すと、性能が向上する」点だ。コンピュータは論理処理を行う機械であるため、データ量が増すと処理能力は低下するのが普通だが、逆だとすれば人工知能が切り札となる期待が膨らむのである。

論理機械と第一次AIブーム

人口知能は１９５６年に米国で開かれたダートマス会議から始まったといわれている。「人間のように思考する機械」を夢見て１９４０年代半ばに作られた機械がコンピュータである。

高速で論理処理を行う機械がコンピュータなのだが、その作動が人間の思考活動に等しいとはどういうことなのだろうか。中心となったのはダーフィット・ヒルベルトである。ヒルベルトは、対象を記号で表し記号を論理規則に基づいて形式的に操作することによって、対象についての正確な知識が得られる、という「記号計算万能」という論理主義的な発想に基づいてコンピュータを作ったのだ。このような論理主義の時代精神を基にコンピュータは生まれた。コンピュータは数値計算だけでなく、公理を論理的に組み合わせ、様々な定理を自動的に証明することができる。人工知能の草分けたちはその先に「人間の一般的な問題を解決する機械」の誕生を夢見たのである。

とはいえ、挫折はすぐに訪れる。広大で錯綜した現実世界に応用しようとすれば、論理だけではとても太刀打ちできないのである。