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zoom RSS 『AI経営で会社は甦る』

<<   作成日時 : 2018/01/20 21:59   >>

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『AI経営で会社は甦る』 冨山 和彦 文藝春秋
デジタルの活用で社会が動いていく今の世の中、産業革命の核心はAIの進化と「S(シリアス)の世界」だという。

AI革命の核心的な技術は、ディープラーニングにあり、ディープラーニングを働かせるには、大量のデータが必要であり、そのデータも質の良いデータが必要になる。

 しかし、個別企業経営の次元におけるビジネスイノベーションの領域では、ビッグデー
タ解析それ自体が金になる、真の競争障壁になることはそうそう多くない。あくまでもリ
アルなビジネス展開、戦略展開の意志を持ち、そこでリアルな手段としてデータ分析を活
かすスタンスがなければ”金の匂い”はしてこないのだ。

 AI、IoT、ビッグデータという三大バズワードの関係性を整理すると、IoTで
色々なデータが集まりやすくなり、そのデータを食べてAIが成長・進化する。進化した
AIが実装されたIoTネットワークや機器が進化・普及することでさらに有用なデータ
が集められるようになり、これがAIの進化を促すという循環構造だ。
 いわゆるインターネットの世界だけでは経済的な価値創造が難しくなっていること、ビ
ッグデータもそれだけではあまり”金の匂い”がしないことは既に述べた。結局、これか
らの勝負は、デジタル革命の主戦場になってくるリアルでシリアスな産業領域、「Sの世
界」でこのような循環を起こせるかにかかっている。そしてリアルな世界で、私たちにリ
アルに金を払う気にさせてくれるコア・エンジンは、AIによる「自動化」技術の大進化、
すなわち今までの人類史のなかで私たちを苦役から解放してきた数々の道具と同じ役割を
果たしてくれるAIなのである。

AIを活用すれば、なんとかなるのではないか?と短絡的に考えてはいけない。

AIは、まだまだ人間の脳の機能レベルに至っていない。人間の脳の機能のごく一部を取り出してできるようになっただけである。それは、コンピュータが数学の計算をものすごい速さで計算でき、人間の達成できない速さで計算できるのと大差ないのだ。

それでも、今AIと呼ばれているディープラーニングなどの機械学習を応用できれば、今までに実現できなかったことができるようになる。

技術開発をする人材の育成については、大学の役目が大きいが、トップの人材は、どんどんアメリカに出ていってしまっているという。

 同じ東大でも、まず理系優位は間違いない。文系はだいぶ劣位で、文Tの没落がかなり
激しい。理系は当然大学院に行くので、その中でいちばん優秀な人たちのスタートアップ
志向がすごく強くなっている。
 ポテンシャルという意味であえてランク付けするt、東大からスタンフォードやMIT
に進んでPh.Dを取りながらスタートアップも立ち上げてしまうような人たちを頂点に、
理系の研究室で学業とスタートアップを両立してしまうような人たちがトップティア。彼
らにとっては、グーグルやアップル、アマゾンでさえもはや「古くて大きな」会社で、必
ずしも魅力的に映っていないようだ。弊社(IGPI)やマッキンゼー、BCGを受けに
来るのは、その次の人たちが多い。それでも超優秀だが、モラトリアムでとりあえずコン
サルティングファームに入ってビジネスについて勉強しておこうかという感じの学生もい
る(弊社としてはそういう若者も大歓迎!)。一部は、商社志望やリクルート社志望、中
央エリート官庁志望の人が重なる。
 誰もが知っている銀行やメーカーなどに入っていくのは、さらにその次の人たちだ。残
念ながら、経団連や経済同友会の加盟企業の多くには、今や東大のトップティアはほとん
ど行かない。
 ……
 中にはこの辺の事情をよく分かっている、ある意味”冴えている”経営者もいて、「うち
にはそんなすごいヤツは来ないよ。来るわけないじゃん」と言っていた。誰がどう考えて
もそうなのだ。来てくれないから、産学連携して、大学の優秀な頭脳を拝借しようとして
いるのだ。ある意味、シーソーはもう倒れている。
 しかし、世界的に見ればむしろそれが当たり前で、今までの日本が異常なのだ。東大を
出た人が猫も杓子も大企業に行ったのは、それ以外に選択肢がなかった途上国時代の発想
で、先進国になったのに、いちばん優秀な人がいちばん古くて、いちばん融通の利かない
会社に入るのなんて、ダサすぎて話にならない。その超ダサい状況から少しずつ脱却しつ
つあるので、個人的にはいい傾向だと感じている。

人間の脳細胞の総量は、個人差がそんなに大きいわけではない。トップクラスだから何十倍も稠密にできているなんていうことはないのだ。細胞の総量はたぶん重さではかれば最小と最大でも差は2倍もあればいいところだ。

知識や知能が高い人は、細胞の量ではなく脳細胞と脳細胞(ニューロンという)の接続がより複雑になっている。この複雑さでみるとかなりの差が出る。1桁変わることもあるだろう。

そでもそんなものである。一方、コンピュータはどんどん複雑になって大きくなっていく。今のところ限度がない感じだ。

 石の上に3年、1万時間の熟練をすれば、普通の仕事なら1人前になれる。
トップクラスにいないからといって悲観することはない。1万時間がんばれるかどうかは人にもよるが。

 将来AIがもっと賢くなったらどうなるだろうか?

 よくAIによって人間の仕事がなくなると言われるが、産業の発展史や道具の発展史を
見てみると、人間が苦手なものは、AI以前にもどんどん置き換えられてきたことがわか
る。
 たとえば、人間には力がないから蒸気機関が発明され、人間は走るのが遅いから鉄道や
自働車ができた。では、それによって仕事が減ったかというと、逆に仕事は増えたのだ。
古い仕事はたしかになくなるが、それ以上に新しい仕事が生まれてきた。
 だから今、走って手紙を運ぶ飛脚の人はいないし、馬車も街中を走っていないが、その
代わりに郵便局ができて、宅配便で荷物も送れるようになり、自働車産業も発達した。そ
れだけではなく、人間は仕事で走ることをやめた一方、スポーツジムやランニングウェア
にお金を払って走るようになった。そのうち、わざわざお金を払って一生懸命計算をする
計算クラブができたり、検索すれば済むのに、あえて記憶だけに頼ったクイズクラブのよ
うなものができたりするかもしれない。
 もし完全自動運転が実現すると、確実に生まれそうなのは、乗馬クラブならぬ乗車クラ
ブだ。サーキットに自分の車を置いておいて、わざわざ運転するためにそこに行く。自動
運転が本格的に普及すると、人間は公道では運転禁止になるかもしれない。そうなれば、
車を運転することは高価な趣味になるだろう。馬が日常的な移動手段だった時代にはなか
った乗馬クラブが、自働車の時代になって登場したのと同じことが、今回も繰り返される
という予測である。

その昔、紙も文字もなかった時代。記憶する職業があった。過去の歴史に起きたことを憶え、必要なときに、言葉で説明し、次世代の後継者に口伝えで教え、膨大な歴史を記憶しつづけた人たちである。こうした職業は紙と文字の発明によってなくなってしまった。今でも師匠から弟子へ口述で伝える芸術は残っている。表現の仕方、伝承の仕方が記録しにくかったからである。今ならビデオがある。録画技術が3D化してそのまま再現できるようになり、そこで伝承すべきことを記録できれば、時間を超えて伝承することができるようになるだろう。

話を戻すと、今では、歴史を記憶する仕事は必要ない。歴史は、過去に何が起きて、何故そうなった、現代に
おいて将来どうすればいいのかの参考にするものかも知れない。ネットや膨大な電子辞書をひけば、参考になる物事はすぐにでてくる。

AIスピーカーのように音声で質問したら回答を探して答えてくれるようになったら、単なる記憶にたよった知識は必要なくなる。

計算式を解く力は、一部の人には必要だが、ほとんどの人にとっては、コンピュータがあれば充分である。計算だって、AIスピーカーがやってくれるようになるかもしれない。

そして著者は、

 人間が苦手なことから順番に機械に置き換えられ、AIに置き換えられていく結果、最
後に残るのは人間の得意なことばかり。つまり、美しい言い方をすれば、人間にとって苦
痛じゃないこと、快適なことだけが仕事になるのだ。
 それはまるで、ゲームで遊んでいるようなものである。事実、ディープラーニングでや
っているのは半分ゲームみたいなもので、いろいろ組み合わせて精度が上がったとか、上
がらなかったとか、ほとんどテレビゲームと同じノリである。快適、快適、結構、結構で
ある。

世の中の動きがどんどん加速しているような感じである。

世の中の歴史を考えると、文明が発展していった先は、破綻である。

超新星爆発のように、飛び散って、今までとはまったく違ったものに生まれ変わるのだ。

30年前に、インターネットが無かったように、30年後に使われているシステムは全く別の想像もできないようなネットワークになるだろう。

そして、人間にはネットワークにつながるチップが埋め込まれ、意志疎通に音声を使わない人たちが現れるかもしれない。






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