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働き方は、この10年でずいぶん変わった。これからもっと変わるだろう。インタビューでも答えたように、加齢により能力の衰える速度より、テクノロジーの活用によって能力が向上する速度の方が速くなれば、年をとっても能力が衰えなくなる可能性がある。既に私の日常の中にも、その兆候は現れていると思います。
もっと色々話したかったんですが、時間切れで。。。。
AIは,CPUの処理能力の向上に伴って間違いなく普及するし、普通になると思います。そして使い方を良い方向で考えるのも、犯罪などの悪い方向で考えるのも人間次第。その意味では人間の脳がAIを間接的に指示できるでしょう。

それより気になって言えなかった事は、産業のデジタル化の中で日本の製造業が弱体化しないかという事です。
3D CADで設計して、シミュレーションソフトで検証して、データをそののまま製造に落とし込んで、工場で製造する工程を全て、クラウドベースのプラットホームにのせて一気通貫で管理しようとするのが、Industrie4.0に代表される新しい産業革命なのですが、日本企業では各工程の繋がりが悪いことが多く、また部分最適化されているので、平準化された欧米型のアプローチに馴染みにくいのです。今のデジタル化の流れは、クラウド技術を使い全ての作業をオープンアーキテクチャーなプラットホーム上のアプリで管理しようとしています。これはホストコンピュータを使った基幹業務システムがサーバベースのSAPなどのERPに置き換わってしまった時と同じで、業務プロセスを平準化出来ないとついていけない世界になります。
日本企業の強みはそれぞれの工程で100点満点以上を目指す緻密さですが、平準化したプロセスでは「80点で良いから、コストと時間を削減して効率をあげよう」となります。この発想には日本より中国の方がついていけるはずです。
外資に勤めていて言うのも何ですが、日本の製造業出身者として、そこを本当に心配しています。

三上さん、どうもありがとうございます。リンク記事、私も知りませんでした。今後ともよろしくお願いします!
大場さんと森川さんにもお礼しなきゃ。
社長になって変わった事:アルコール摂取量が増えた。運動不足で太った。まあこんなとこです。
AIがどれほど高度化しても、人間をサポートするツールなのだから、その便利を活用したら良いというのが本記事の基本スタンスであり、それは理解できる。「ルール思考」「マニュアル対応」「標準化」から「アウトカム思考」「フレキシブル対応」「クリエイティビティ化」していくことも、その通りだと思う。AI時代には、マインドフルネスを活用する米国企業から学び、AIを使いこなせるクリエイティビティを発揮しやすくしたら良いといった話も、それ自体は適切な視点といえる。ただ、企業人がこのことを発想するとき、人間のマインドを操作可能な機械のように見る傾向がある(AIとおなじように人間もツールやコマの1つと見る)。しかし、マインドフルネスの本来の意味は、「枠のない意識」ということ。私たち一人ひとりが、本当に「枠のない意識」になれば、「企業という枠」も溶ける。私たちの今の社会を支えている「規範や常識などの枠」の少なからぬ部分もほどける。AI化とマインドフルネス化が同時並行で進む社会が実現したら、「生き方」そのものが想像を超える範囲で大きく変容するだろう。
下記は本当にそうなんだろうな。結局AIとか技術の進化によって職が変わるというのはこれまでの歴史でも繰り返してきていることで、身構える必要はなく順応していけばいい。
そういう意味で色々な製造業をクライアントとして持ち、各大企業の製造業の現場を知っているUTグループには、一番早く時代の変化の流れに気づいて柔軟に変化していくことが求められるんだろうな。

>今から60年前に書かれた本にも、コンピュータやオートフォーメーション化への脅威がたくさん書かれているんです。
私達NewsPicksユーザーはこの素晴らしきプラットフォームの存在により右脳を活性化させ、右脳のインスタグラムとも言えるこのNPで1件でも多くのlikeを獲得し、1件でも多くのフォロワーを手に入れ、インスタグラマーならぬプロPickerになって名を馳せるという素晴らしき目標とそれを実現する環境を与えられています。
優秀な競合Pickerがどんどん現れ、「うわー、こんな切り口考えてもいなかった!」と日々感じ日々脳が成長してゆきます。
何よりも脳のトレーニングになるプラットフォームであると確信しています。
さあ、今日もクリティカルなコメントを頑張りましょう。
過去の仕事はロジックと言われるものが力を持っていた。今後はクリエイティブと言われるものが力を持つということだろう。
文中ではAIerという言い方をしているが、
「ここをAIのこの技術でやればいいんではないか」という見立て力が望まれている。
Deeplooks というサービスを作ってみて思ったのは、
http://deeplooks.com
ディープラーニングは、やってみないとうまくいくかわからない世界だが、なんとなくこの辺だとうまくいきそうだな、はある。