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AIで大失業時代が到来するってホント?

August 21, 2017

AI(人工知能)やロボットによって大失業時代が到来する?

 

人間同士での競争ではなく、コンピュータとの競争に人類が負けて、多くの人の仕事が奪われる?そんな恐ろしいが本当に起こるんでしょうか?

 

 

 

その前に、AI(人工知能)って何?

 

ウィキペディアには次のように書いてあります。

 

「人工的にコンピュータ上などで人間と同様の知能を実現させようという試み、或いはそのための一連の基礎技術を指す。」

 

わかります??? わかりませんねw

 

とりあえず、ドラえもん、鉄腕アトム、アーノルド・シュワルツネッガー主演の映画ターミネーターに出てくるサイバーダイン社が開発したスカイネットなどがAIの具体的なイメージだと思っておくことにしましょう。

 

では、なぜ最近、AIが騒がれているんでしょう?

 

それは2011年頃から技術活用が始まった、IBMのワトソンやディープラーニング(深層学習)が今回の第3次AIブームの立役者だと言われています。

 

IBMのワトソンとは、「話し言葉を理解し学習、予測するシステム」と定義され、IBMはワトソンをAIとは一線を画し「コグニティブ(認識的な)コンピューティング」と表現しています。

 

一方、ディープラーニング(深層学習)とは、「機械が物事を理解するための学習方法」で、間の神経細胞(ニューロン)の仕組みを模したシステムであるニューラルネットワークがベースになっていて・・・・・難しいですね。

 

具体例をあげて説明しましょう

 

 

コンピュータに猫の写真を大量に流し込むと、コンピュータが画像から特徴(特異点)を発見します。ここで重要なのは猫を理解しようとしているのではなく、あくまでも画像を解析し特徴を見つけ出そうとしているだけです。その学習を繰り返すことで、猫の写真が送られた際、「それは猫の写真」だと答える(アウトプット)ようにするための仕組みの事を、ディープラーニング(深層学習)と言います。

 

そして、AIを説明する際に出現するキーワードとして、ディープラーニングと合わせて良く出てくるのがマシーンラーニング(機会学習)です。

 

その違いは、人間が「猫の特徴は・・・」と条件を与えていたのがマシーンラーニング(機会学習)で、条件を与えないのがディープラーニング(深層学習)という点です。

 

実はこの違いがとても重要なんです。

 

モノづくり大国日本を支えてきたのは職人の技で、誰でも再現できるようにマニュアル化やコピーするのは困難だと言われてきました。それは微妙な感覚や勘などが理由だとされていました。

 

従来であれば、気温が何℃以下で、湿度が何%以上の場合、トルクは・・・・・、などと細かい条件設定をしなければならなかったのですが、ディープラーニングの場合は、条件を設定しなくても自ら学習し、職人の技をコピーしてしまうことができてしまうと言われているのです。

 

これがAIで大失業時代と言われる所以です。

 

2017/8/17付日本経済新聞朝刊にこんな記事が掲載されていました。

 

「職人技 AIで代替 キリン、ビールの味・香り調整」

 

繊細な香りや微生物を扱うため、熟練職人の技に頼ることが大きかった醸造や発酵の工程をAIで代替させる。新商品の開発期間短縮や若手を効率的に育成することが狙い。

 

「一人前になるには10年はかかる!」「お前は修行が足りない」などと言われていた職種、職業がディープラーニングの普及によってAIが取って変わる可能性がありますね。

 

 

あなたの現在の仕事について考えてみてください。

  • あなたの仕事は本当に必要な業務ですか?

  • あなたの仕事は人間がすべき仕事ですか?

  • あなたは同じ仕事を同じやり方で何年も続けていませんか?

  • あなたは事務の職人になっていませんか?

  • あなたは自分の仕事を職人の技にしてしまってはいませんか?

一つでも当てはまると、あなたの仕事は近い将来、AIに奪われるかもしれません。別の能力を身につける必要があります。自分の仕事以外において、「無駄」「非効率」だと思う事って多々あり、注意深く見ていると気がつくことがあり、そこが新たなビジネスチャンスだったりします。

 

例えば、自動車税を納付するシーンで考えてみましょう。

自動車税は送られてくる振込用紙を使って銀行またはコンビニで納付することができます。

 

【銀行の場合】

 

銀行の受付?お客様担当?の人)「今日はどういったご用件ですか?」

 

私)自動車税の振込に来ました。

 

銀)承知しました。この用紙にお名前と住所、電話番号をご記入ください。この番号が呼ばれたらカウンターに起こしください。

 

私)番号が呼ばれカウンターに行って椅子に座り、先程記入した用紙、振込用紙、現金を渡す。

 

銀)自動車税の納付ですね。少しお待ち下さい・・・手続きが完了しました。ありがとうございました。

 

銀行では2名の人とやりとりをし、1枚の用紙に記入をした。いずれもコストですね。

 

また、条件として、銀行の営業時間内に窓口に行かなければなりません。

10日、20日などは銀行の窓口が混んでと待たさせる場合があります。

 

ではコンビニの場合はどうでしょう?

 

【コンビニの場合】

 

コンビニの店員さん>いらっしゃいませ。お振込ですね。バーコードでスキャン。xxxx円です。スタンプを押して、半券を切り取って渡す。

 

以上。

 

私は何もしないどころか、一言も話をする必要もありませんでした。

 

銀行の窓口担当の人は専門的教育を受けた行員さんなのに対し、コンビニはアルバイトでもできます。要するに、専門職であるはずの銀行の窓口の仕事がコンビニのアルバイトの人に仕事を奪われてしまっているということです。

 

それだけではありません。銀行と違ってコンビニは24時間開いていますから、いつでも税金の納付に行くことができますし、銀行よりも圧倒的に店舗数が多い。利便性の面でも既にコンビニの方が上ですね。

 

 

 

AIの進化によって多くの仕事が奪われ、大失業時代が来ると一部のメディアや書籍で言われていますが、銀行とコンビニにおけるケースのように、AIというよりIT化することで、削減、利用者が便利になる業務がまだまだたくさんあるということです。

 

コンビニの場合は、誰でも税金の納付の処理ができるようマニュアル、標準化することで、スピードアップ、24時間受付を実現することができました。

 

つまり、職人化してしまって、人に付いてしまっているような業務はAI(大義でIT)によってデジタル化されてしまう可能性がありるということです。その業務の利用者にとって何が重要で何が課題なのかを再興し変えていく必要があると警笛を鳴らしているのです。

 

その昔、車で旅行に行く際、助手席に地図を読むのが得意な人をナビとして座らせると重宝がられましたね。いわゆる地図職人ですね。しかし、カーナビの登場によって地図職人は不要になってしまいました。そして、スマホの地図アプリがそれに取って代わろうとしています。ビッグデータを使って専用のカーナビを超える最短ルートを案内してくれるようになってきています。一方で、地図が読めない人が増えています。(ネットにつながっていれば差し支えはありませんが、通信障害が発生したら迷子になる人が大量に発生するかもしれませんけどw)

 

モノづくりのローコストで大量生産するために、新興国に生産を移転することで実現してきました。今度は事務業務や生産管理などの管理業務の生産性の向上が求められているのです。

 

そのためには、今まで囲い込んできた仕事、人に付いていた仕事、職人化している仕事を標準化、IT化することが必要なのです。

 

  • あなたの仕事は本当に必要な業務ですか?

  • あなたの仕事は人間がすべき仕事ですか?

 

今一度、ドローンに乗ったつもりで、自分の業務や仕事を頭上から俯瞰をしてみてみましょう。

 

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