この辺は、AIでなくなる仕事の(ランキングの)けっこう上の方にきていると言われているんですね。今いろんなニュースが出てるんですけど、原点は何かというと1つの論文が起点です。これは、マイケル・A・オズボーン博士が、2014年に学会に出した『雇用の未来』という論文の中に書いてあることです。Network)というデータベースがあるんですが、その中にある職業をクリエイティビティ、社会性、知覚や細かい動きとか、それぞれの職業に必要なスキルを洗い出して、その中のいろんなものを分析して、マシンラーニングによって置き換えできそうなものを分類していった。すると、10年後には半分くらいの人が機械に置き換えられるだろうね、みたいな話がその論文にありました。それが転じて「半分の人が10年後に仕事ないよ」と、日本のメディアが盛んに言ってるんですが、もともとはそういう話でした。具体的にその筆頭になっているものは、例えば窓口業務とかですね。銀行窓口の事務作業をまわすところ。あとはコンビニのレジとか。ネイリストも分類に挙げられていましたね。ロボットでビュッとするんでしょうね。プリンターみたいなものでやるんだと思うんですが。いったものが機械に置き換わること。これは職業のオートメーション化のことを言っているわけですね。何かタスクを自動化することを主軸に置いている職能スキルは置き換えができるよ、という話だと思います。ルーティン化できる仕事ですね。これはデータ処理可能な仕事が該当していて、単純作業だけじゃないんです。アカウンティング、会計だったりとか、最近でいえば臨床検査技師やレントゲンをみる人とかですね。learning)による進化が激しいので、「この人、癌っぽいよ」みたいな確率や、単純な位置の所見は、今たぶん機械のほうがかなり上がっているんじゃないでしょうか。僕も脳ドックを受けてきたんですが、1次審査は機械、AI、ディープランニングでやっていると。そこで改めて医師がもう一度チェックするようなことをやっています。あとは、法律系ですね。実際に法律の弁護士さんは違うスキルなので置き換えられないでしょうけれど。いわゆる判例を調べたりとか、特許などの知的財産。事例をデータベースから引いてきて、該当するかどうかというのはパターンマッチングです。いったものはディープランニングが得意だし、ミスがなくなるような未来がすぐやってくるということです。テクノロジーの概要を理解していないと仕事にならない時代にでは、何だったら代替されないんだという話ですね。これはさっきの(オズボーン博士の)論文でも指摘されていたんですが、創造性、クリエイティビティというのは人間しかできない、できなさそうだと。言っておきますけど「できなさそうである」ということです。さっきの自動化というもの。ある作業を機械にお任せする、またはロボットにお願いしますと。お刺身にタンポポを乗せ続けて下さいみたいな話ですね。それは機械がやりますよ、ということなんですが、何を自動化すればいいのかは、当然機械ではできない。これはやっぱり人間がいろんな現象を取りまとめて、作業化できそうなものを実際に作業化して、ルーティンにして、プログラミング可能な状態にした上で渡すということです。この仕事はどの時代になろうともなくならないですね。それはやっぱり機械には難しいです。将棋で勝っていますとか、囲碁で勝っていますといっても、やっていることは単純で、ひたすら今までのデータを読んで、次がきたら次の手を、次に何を出せば勝つ確率が高いかを膨大なデータから引っ張っているだけなんですよね。将棋の羽生善治さんがいるじゃないですか。彼はすごく昔からAI将棋を研究しているんですよね。彼が言っていた面白いことがありまして。要は大昔ですよ、まだ人間が勝っていた時代です。いつだったか、羽生さんが「棋士は、AIが将棋に勝つような事態になればどうすればいいんでしょうね」という問いをされた時に、彼は笑いながら「いいんですよ、その時はルールを変えれば」と言ったんですね。要は歩が一歩ずつ進まないのを、飛べるようにしたりした瞬間に、機械はもう一度全部学び直しになるので、ルールを変えれば勝てるんで大丈夫ですよと、言ったんです。これはかなり本質を突いていると思っていて、つまり(機械は)パターン化したものにしか対応できない。今ルールが変わったよ、と言ったらもう1回データを全部まわして、データがなければ終わりですから。その時点では、そういったルールのゲームは0ですから、その時点でまた人間が圧倒的に勝つわけです。そんなものなので、AI恐れるに足らずという話なんですね。「ひらめき」のベースは過去の経験や知識ただ、アイディアが作業になった時点では、もう今後すべてオートメーション化ができるので、これに関してはみなさんは積極的に利用すべきだと思います。圧倒的に楽ですし、ミスがなくて生産性が上がるわけですから、機械に任せられるものを探すという能力、これこそが先ほどのビジネスとテクノロジー、テクノロジーが教養になってきているよという話ですね。何ができるか、何ができないかというのを、別に詳細は知らなくてもいいですよ。そのマシンラーニングのアルゴリズムのなんちゃらは専門家に任しましょう。それで何ができる、何ができないんだというオーバービュー(概要)を理解する。テクノロジーのオーバービューを理解することは、すべての社会人ができないとたぶん仕事にならない時代がもうすぐやってきます。今日ここに来ている方は非常にラッキーだと思います。今まで文系で「テクノロジー関係ないよ」と言っていたのが、今まさにここから変わっていく時代になっているので、そういう勉強をされたらいいかと思います。創造性にもう少し触れますと、創造性とはなんなのかという話ですね。先ほどからあるようにプログラミングです。あるものを組み合わせて、何か新しいものを生み出すようなこと。それで、ゼロイチ(0→1)。新規事業でもよく言うんですが、ゼロイチ(0→1)って、本当に0から始まらないんですよね。要は、「ひらめき」ってあるじゃないですか。「ひらめき」が起きる瞬間は、絶対に過去の経験や知識がベースになっています。本当に全く0から何かを生み出すことは基本的にはない。それはクリエイティブの作曲であっても、なんにしてもそうだと思うんですけどね。今まで全く音楽を知らない人が、急に音楽を作曲できるかというと違いますよね。秋元康さんや小室哲哉さんなどは、昔に聴いていた曲みたいなものがあって、それと今の時代というような雰囲気を感じ取って、ミックスして楽曲を生み出すと。創造性、すごいクリエイティビティだと思いますが、ベースとしていろんなものを知っていると思うんですよね。小室さんで言えば、昔流行ったJ-POPの耳触りが良いものと、今の最新のクラブミュージック、マニアックな音楽、サブカルに属するもののセンスをうまく持ってきて、日本のダンスミュージックのようなものを作っていったという話です。今あるもの、もしくは過去にあるものが理解できないと新しい価値は生み出せないという話なんですよね。今みなさん、どうでしょう。振り返ってみると、役立っている気がする。文字の読み書きができないと仕事できないじゃないですか。算数も基本九九ができないと(仕事が)できないし、やっぱりいろんな社会で生きていくためには歴史を知っていなければいけない。理科はどうかなと思うんですが、冷蔵庫を使ったりお湯を沸かしたりする時に役立っているのかなと思いますね。要は、テクノロジーはここ(国算社理)と同列なんですね。プラス英語だと僕は思っていますが。これはやっぱり教養としてみなさんが身につけていないと仕事ができなくなるんじゃないかなと思います。して僕が英語をプラスしたかというと、テクノロジーの最新情報はすべて英語から生まれるからなんです。これは悲しいかな、日本語はグローバルにみるとマイナー言語ですので、やはり一番話者が多い言語で情報が流通している。それは何かというと英語ですね。最新の論文も英語ですし、ニュースも英語です。その中からビジネスニュースを一つとって見ても、アメリカで売れたビジネス書の日本語版が日本で出るのは、だいたい2年遅れなんですよね。その人事の話とかティール型組織とか、最近流行っているものも、1~2年前にアメリカで流行ったものが、ようやく日本で流行りはじめたという状況です。先端を見ているほうが、ビジネス上は有利ですね。情報流通の観点から「英語」、また、テクノロジー観点から「プログラミング」。これは別にプログラマーになってくださいと言っているわけじゃなくて、体験することによって、機械って得意なこと不得意なことがだいたい分かってくる。いったものは、こんなに簡単に処理できるんだと分かれば、それを利用してビジネスに活かすことができるというわけです。ビジネスパーソン必須スキル、ABC僕はよく言うんですけど、「これからのビジネスパーソンの必須スキルは何ですか?」というと、「ABCだ」と言ってるんですね。data・Cloud」です。dataとCloud。この3つの要素に関しては、いろんな簡単な解説本も出ています。この界隈は本屋さんがいっぱいあるので、立ち読みでもしてパラパラと見て気に入ったものがあったら、ぜひお買い求めになったほうがいいかなと思います。AI機械学習というのも、言ってしまえば1960年代ぐらいに第1次のブームで、日本においては、今は第4次か第5次ぐらいのAIブームなんですよね。なんで急に進化したかというと、すごいマニアックな学問だったんですけど、それが社会にインパクトを与えるようになったのは、学習データが簡単に得られるようになったからなんです。60年代、70年代にいろんなアルゴリズム、ロジック、古くは軍事利用ですね。弾道計算とかに使っていたものの理論は、けっこうこの20~30年変わってないんですよ。それを証明するデータが不足していたわけです。そのために手でデータを一生懸命作ったりして、十分なインパクトを得られなかったんです。dataが)ほぼ無料で手に入るようになったので、それを全部(機械に)食べさせてみたらすごいことが起こった。あとはCloudですね。computingによって、1つのマシンではスーパーコンピュータでも間に合わないような処理能力を持つようになった。24時間だけスーパーコンピュータを持つのは、ここにいる誰でもできるんですよね。AmazonやMicrosoftとかのクラウドサービスを使うと、お金を払うとパコンが2時間使えるようなことは、もうみんなできるわけです。それを言ったら、iPhoneの最新版は30年前のスーパーコンピュータ並みの処理能力を持っているので、みなさん全員が手持ちのスパコンを持っていると言っても過言でもないというわけです。それで、今こういったものが組み合わさって社会にインパクトを与えようとしているところです。関する記事をまとめています。関する新着記事が公開された際に、通知を受け取ることができます。