2018年11月8日100%印刷?クリップクリップしました今日紹介するのは、誰もが気になる「自分の仕事はなくなってしまうのか」という問いについての、興味深い実証プロジェクトだ。仕事を1つひとつのタスクに分解してみようミクロ実証的な1つのアプローチとしては、個々の職業を、その構成要素である各種「作業」レベルに分解して考えてみることができる。大学教授という「職業」の人は、大きく分けて、(A)研究(B)教育(C)雑用という3種類の活動に時間を使う。そこでたとえば(B)の教育活動を、さらに(B1)授業内容の立案と作成(B2)授業そのものの実施(B3)宿題やテストによる学生の評価(B4)大学院生の研究へのアドバイス......のように分解し、さらに細かく具体的な「作業」をリストアップすることができる。各「作業」(タスク)について、今後10年間でどのくらい自動化できそうか、その筋の専門家に点数をつけてもらおう。いう点数を並べれば、「大学教授という職業が何パーセント自動化できそうか」を測る目安くらいにはなりそうだ。感覚をつかんでもらうために、もう1つの例として「米国で大手監査法人に勤める会計士(専門分野は税務)」についても、業務内容をざっくりタスク分けしてみよう。(W)税務申告書の作成(X)税務申告書の確認(Y)チームのマネジメント(Z)クライアントの獲得および関係構築たとえば末端の仕事である(W)を詳しく見ていくと、(W1)試算表の勘定科目(の管理コード)を整理して、ソフトに入力(W2)税務上と会計上では費用・収益の認識が異なるので、違いを計算してソフトに入力(W3)税控除や繰越欠損金が利用できるか否かを判断するといったタスクによって構成されている。この分野はコンピューターによる処理との相性が良い。(W1)や(W2)などはソフトの活用を前提としたタスク設計になっている。いえ、たとえば「交際費はその内容によって控除の可否が変化する」といった例外処理も多いため、完全自動化は難しいのだという。アメリカにおける税務専門の会計士のタスクについては、上武愛季子氏にご教示頂いた。この場を借りて感謝したい。この記事の読者も、ためしに自分の仕事のタスク構成を洗い出してみたらどうだろう。AIによる自動化が云々という話以外にも、何か新しい発見があるかもしれない。いっても、今まさに進行中の研究だから、完成版が読めるのはまだ先になりそうだ。Osborn(2013)という論文があり、AIという言葉は使ってませんが、米国の702の職業につき機械に取って代わられる度合いのランクを報告している。Cognitve/Non-cognitiveに分けロボットも包含したり、判例調査のパラリーガルや症例のサーベイをするIBMの診断のサポートの実例を挙げている。最近までのこの手の議論をするには一度目を通したほうがよいと思う。人とのインターフェースが必要なコレオグラファー、セラピストなど代わられにくい。ロボットでもスペース効率では人間の手に及ばないなどなるほどという事が検討されています。自分としては英語の職業名をいろいろ知る事が出来たのがおまけでよかったです。いう意味で予想はしてましたが物足りなかったです。19:15予測が的中するのは、過去のデータに基くものに限るのであって、それを越脱すれば「大外れ」になること、まごう事勿れ、である。大昔のデータに基く原発爆発につながる「ソーテー外」とも言えるが...(そんな昔は......)。視点を変えて、「AI」を「コンピュータは仕事を奪うのか?」に置き換えてみれば良い。たしかに部分的には奪いましたよ。その後、凸版印刷から(確か?)コンピュータの印刷へと印字が変遷。当時、コンピュータは仕事を奪うのか?確かに奪った、が...新たな仕事も生み出した。?AIに奪われた職場の人間に応用力は??もっと具体的に言おう!日経の記者に次の職場を探せるのか?である。そこの視点に立って、取材して欲しい。したら、有料でも購読しますから。21:23まず根本的な問題として、未来予測はほぼ当たりません。専門家の予測であるほど当たらないことは歴史が示しています。あろうという未来を決めてしまうのは大変危ういです。それはどんなアプローチをとった予測であっても同じことです。出来るのは想像できる未来の形を複数、それも振り幅をなるべくとって予想しておき、どんな形になっても対応できるように心がけること。人間のやる仕事がほとんど無くなったとしても、今とさほど変わらなかったとしても、仕事の形が今と変わった形で残ったとしても、それに柔軟に対応すれば良いこと。変化は混乱を生むが、決して対応出来ないようなことではない。learningに関してですよね。コメントを書いてる人達の考えるAIとは全く別物です。次回は最初にそこのところを明確にしていただけたらと思います。ないと、経済学者全体が的外れみたいな間違った見られ方をしてしまいます。18:07何の役にもたたない記事でした。長文読むのが無駄です。現在のAIの能力を基準にしてではなく、将来的な発展性を予測をして判断してもらわないとダメなのでは(まあ予測を基にした判断ですが。経済でも政治でも論評は全てそうです)。人間のためにAIが働くと言う次元ではなく、AIのためにAIが働くと考えれば、評価はAIがし、経済合理性も人間ではなくAIの合理性になるかと思います。その様な時代人間はAIの道具になるでしょう。人間はホモサピエンス誕生以来20万年経ってもこれら、根本的な人間に付帯する不具合を解決できないのでしょうか。AIがAIが創る意味世界のために働く世界であれば、これらが解決できると思うのですが。作業をタスク分けしてみた」大変興味ある取り組みだ。AIで人間の仕事は無くならない。本当に分析すべきなのは「AIで無くなる人間の仕事は何か。実際にタスク分けをして分析すれば「なくなる仕事(タスク)」と「無くならない仕事(タスク)」があるという至極真っ当で当然の結論になる。筆者が議論したかったのは多くのタスクを失うことで独立した仕事(職業)としては「なくなる仕事」を議論したかったのだろう。頭のいい人が良くやる「こんなことは当然わかるよな」的論理の飛躍。人間というのはそれほど知能が高いわけではない。知能以外の優れた準知的(?)能力が案外大きな機能を持っていて,これは今後も人工知能化が難しかったりする(と思う)。安直に議論をしても得るものが乏しくなる。センセーショナルに,真剣に議論する中で本当の問題点を浮かび上がらせる努力をするべきだ。私個人として人工知能で懸念するところがあるとすれば,「誰がそれを使い,どう責任を明確化させるか。「責任」と「判断」は結局多くの「仕事」の中にあって,「人」が(果たさなければならないという意味で)必要になる「タスク」と結びついているのではないだろうか。14:41仕事の中にも定型業務と随時判断を迫られる業務があり、随時判断を迫られる業務の自動化はかなり先のことになる。定型業務も、例えば役所に届け出る書類一つとっても、入力項目が数か所だけでテンプレ化できそうなものは消滅していく可能性が高いし、逆に具体的な理由を記入させて申請の可否を判断するものの自動化は難しいでしょう。士業も業界全体が淘汰されるとは考えにくく、稼ぐ人とそうでない人との差が付き、稼ぐ人は顧問先に対価を払って貰えるように、より付加価値の高い仕事に移行していくことになるのではないでしょうか。14:26AIの経済活動へのインパクトを考えるうえで、分析手法としてのAIの有用性と、実体経済にAIが組み込まれる度合いを分けて評価する必要があるかと思います。前者については、これは経済学界の業界知識ですが、この記事の読者は「世界を代表する経済学者たち」は経済理論モデルと計量経済学による経済分析には通じていても、「世界最先端」のAI研究はよく知らないことをまず知っておくことがよいかと思います。経済学は手法選択にかんして(いい意味で)節操のないORやMarketingに比べ分析道具としてのAIの実装が遅れています。これにはしょうがない点もあって、経済学には守らなければならない「お作法」が多いのである程度保守的にならざるを得ない面があります。後者については、AIの発展を理解していない限り経済活動への影響の解釈の有用性は限られたものにならざるを得ませんが、実体経済がAIの要素を高めている昨今、経済学のレンズで理解できる範囲でモノを語る経済学者の言説に疑問をもったほうが良いということです。本稿に限らず経済学者が経済以外のことを語るときは、眉に唾をつけて記事を読むべきかと思います。中村さんが青色LEDを作る前のデータをいくらAIに覚えさせても、青色LEDの作り方は出てこない。AIなんてそんなもん。人間の創造性は、そう簡単にできるものではない。12:52「AIが発達する。「AI」の定義が明らかではない。AI=人工知能なので、「コンピュータがこれまで出来なかった人間の判断がAIで出来るようになる」と言うのがこうした文脈での定義なのだろう。明らかに「コンピュータがこれまで出来なかった人間の判断が出来る」が「AI」なのだから、定義にも何もなっていない!少し好意的に付き合えば、ディープラーニングによるニューラルネットワークが、画像認識の分野でブレークスルーをもたらしたので、すわ「ニューラルネットの中間層は、正に人間が学習によって獲得している概念獲得だ!」として、「原理的なところが示されたので、後はどんどん発達する。いつの日か人間と同レベル、いや超える日が来る(シングラリティ)」と、IT業界の常である「何でも大袈裟にお祭り騒ぎする(前祝い)」がIT業界以外にも浸透しているだけだ。IT業界の外には、何でも軽く悪乗りする人々がいる。11:28この記事は「自動車が発達したら馬車がどうなるか馬と手綱と車輪と荷台に分けて検討する」ようなものだと思う。新しい手段で目的を達せられるようになると、古い手段に関わる者が形を変えて対応する訳ではなく一気に不要になる。自動車用の馬はどう育てるべきか?自動車用の飼葉桶は馬糞桶はどうするか?自動車用の馬の牧場経営は?と言った議論は無価値である。同様に、教育がAIで行えるようになると、教授の仕事がどう変わるか?ではなく、教育を受けるため学校に行く必要が無くなり、学校が無くなり、教授と言う職業もなくなるのではないかを先に考える必要がある。会計事務所が必要なのは、納税手続きを代行する必要があるからで、将来、経済活動による決済が全てデータ化され必要な事務処理が自動化され納税手続き自体を行政が自動化して、それにふさわしい制度に移行してしまえば、有料で納税を代行する職業が不要になるかもしれないと考えるべき。現在の職業プロセスを細分化し自動化が困難な業務を挙げたところで、その業務が必要になる職業自体が消滅すれば意味は無いので、ご自身も書いているようにこの記事のロジックもスルーして良いように思える。10:30AIにしろロボットにしろ、『人間の仕事を無くす』為の技術というよりは、仕事の効率を上げるための手段だと思う。その導入に成功した企業や国では生産性が上がった分だけ労働時間の実質的な削減が進む。労働市場に於ける需給バランスが大きく崩れることは無いはずだ。ところが、その原則に反して、仕事の効率化に成功した企業が給料も上げず労働時間の削減もしないと、世の中で仕事にあぶれる人が出てくる。『欲』だけを判断材料にすると、世の中はおかしくなるが、今世界ではポピュリズムが蔓延し、おかしな方向に流れようとしている。08:35その昔、パソコンが出だしたころにも「仕事が奪われる」などという話があったかと思いますが、仕事が奪われたといって失業した人がいたでしょうか。結局は見たことの無いものが出てきたときに不安を掻き立てることしか出来ない人間の仕事が減るだけであり、理解して使いこなすことが出来る人間には仕事が残ります。古典的な経営者が多い大半の日本企業では昔ながらの定型作業が出来る人材が重視される傾向が強いため、そういう企業の仕事はなくなるでしょう。それは単純に時代の流れに沿った変化が出来なかったからであり、AIが導入されたからではないと思います。03:39AIがブームのようになっているが、現段階では、特定の分野を除けば、幼稚園児レベルであり、過信されすぎと思われる。現時点で、プロレベルのAIは、囲碁や将棋、オセロ、チェスのようなゲームに限られており、ある程度道筋が決まっていて、選択肢の多い分岐を検証するだけの分野である。実社会では、選択肢が限られている仕事は、それほど多くなく、無限に選択肢があるような仕事は、AIには向かない。人工知能は、遠い将来、もっと発展するかもしれないが、手塚治虫のアトムのような感情までも表現できるようになるまでは、現在の小学生が還暦を迎える頃でも難しいと思われる。営業力とは技術である。誰でも身につけられる――。【早割2/28まで】新規事業・経営を担う次世代リーダーに、5Gビジネスのポイントを先進企業のキーパーソンが語ります。情報変更・解約フォロータグ一覧キャンセル[誌面ビューアー]雑誌のビジュアルなレイアウトをウェブでも「誌面ビューアー」は、紙の雑誌と同じレイアウトで記事を読むための機能です。ウェブブラウザーで読みやすいようにレイアウトされた通常の電子版画面とは異なり、誌面ビューアーでは雑誌ならではのビジュアルなレイアウトでご覧いただけます。スマートフォン、タブレットの場合は専用アプリをご利用ください。詳細を読むご利用条件:有料会員限定[クリップ機能]お気に入りの記事を保存しよう「クリップ機能」は、また読みたいと思った記事や、後からじっくり読みたいお気に入りの記事を保存する機能です。クリップした記事は、メニューから「マイページ」を開き「クリップ」を選ぶと一覧で表示されます。詳細を読むご利用条件:有料会員限定[有料記事の閲覧]登録会員(無料)でも一定本数読める日経ビジネス電子版では、閲覧を制限している状態を「鍵が掛かっている」と表現しています。有料会員としてログインすると、鍵の有無にかかわらず全ての記事を閲覧できます。登録会員(無料)でも、月に一定本数、鍵付き記事をお読みいただけます。詳細を読むご利用条件:登録会員[コメント投稿]記事対する自分の意見を書き込もう記事の内容やRaiseの議論に対して、意見や見解をコメントとして書き込むことができます。記事の下部に表示されるコメント欄に書き込むとすぐに自分のコメントが表示されます。コメントに対して「返信」したり、「いいね」したりすることもできます。記事末尾の「投票」ボタンを押すことで、その記事が参考になったかどうかを投票する機能です。投票できるのは1記事につき1回のみ。投票の結果はすぐに反映され、トップページの記事リストなどにも表示されます。評価の高い記事を選んで読むといった使い方ができます。詳細を読むご利用条件:登録会員以上[連載フォロー]気になる記事の続きを見逃さない「この連載の続きが読みたい」「この議論の展開を見届けたい」と思った時に便利な機能です。「連載をフォロー」「シリーズをフォロー」は、その連載の新着記事が配信された際に、「議論をフォロー」は、その議論に新しいコメントがついた際に通知されます。登壇!最先端の人材活用を議論ポスト日本型雇用を議論する大型セミナー、東京・虎ノ門で。