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のぐりゅう(野口竜司)です。本記事をお読みいただき有難うございます!

「AIは作るから使うへ」

AIを作るプラットフォームはこの数年で飛躍的に発展し、多くのAI技術が一般化しました。このことから現在は、AIは「いかに作るかよりも、いかに使うか」の問題が多く顕在化しています。

この背景から、AIの世界でのキープレイヤーは、いわゆるデータサイエンティストやAIエンジニアといったAIを作る人材(理系AI人材)だけでなく、AIを使いこなす側の「文系AI人材」も含まれるようになったのです。

業界のドメイン知識や、ビジネスやプロジェクトを推進する力を保有しているビジネスマン・ウーマンの方々、ぜひ本連載を読んで、AI利活用の世界に飛び込んで欲しいです。AIを社会や企業に導入し推進させるには、これまでの正解でも重宝されていたビジネス推進力・プロジェクト推進力が必要です。そのような力をお持ちの方々が、AIのベーシックな基礎知識や仕組みの理解を得ることにより、「文系AI人材」が多く生み出すことができれば、AIを利活用する日本の企業も増え、日本は米中に劣らないAI活用国になることができるかもしれもせん。

少し大げさかもしれませんが、未来の明るいニホンのために、AIにまつわる新常識と基礎知識をできるだけ多くの人にお届けしたいと思っています。

続く連載も是非ご覧ください!
こういうのは、自分で実際に試してみると良いですよね。ちなみにわたしも文系の非エンジニアですが、今年のゴールデンウィークに形態素解析に挑戦してみました。

その結果がこちら
人工知能でGLAYの歌詞を分析したら、とっても味わい深かった話①~「あなた」と「君」はどちらが使われている?~
http://glaylife.com/archives/2631

形態素解析というのは、日本語の文章を分けることを言います。

ちなみに


文系

エンジニア
です


という風に分ける。
これはAIの自然言語処理という分野で、すでに世の中に「形態素解析器」というものがあるので、これを使いました。
やってみると、当然「が」とか「に」みたいな語が圧倒的に多くて、「一文字」のものは消してしまえと思って消してみる。すると今度は「愛」や「君」が消えるw結果的に一文字も残したまま、助詞は全部省き、他にも意味のない語を消すなどの調整をしました。その経験から、「AIを使った分析ってやつも、なかなか地道な作業が必要だな」ということが分かりました。
これ、本当にその通りですよね。
AIとパートナーになる、という概念は、PwCでも「ケンタウロス」という言葉で提唱しています。

〝AIが世界最強のチェスグランドマスターを倒した、というニュースをほとんどの人が聞 いたことがあるはずだが、そんなAIチェスマスターを大抵打ち負かすことができる「ケン タウロス(centaur)」について知っている人は少ないだろう。ケンタウロスとは、人間と AIがタッグを組み相手に挑むスタイルである。人間はAIパートナーからのアドバイスを受けるが覆すことも自由にできる。真に成功する秘訣は人間とAIの間でプロセスを確立さ せることである。〟

AIに仕事を奪われる、というような議論よりも、AIでは出来ない仕事をどう捉え、自分がどう担っていくのか、そして、共生する未来を描きたいですね。

(参照: https://www.pwc.com/jp/ja/knowledge/thoughtleadership/2018/assets/pdf/2018-ai-predictions.pdf
9月の「プロピッカー新書」は「AIの使い方」がテーマ。

著者のZOZOテクノロジーズ・野口竜司さんが提唱する「文系AI人材」という概念は、ユニークで説得力があります。

AIを使って企業内でビジネスを推進するためには、現場オペレーションに対する理解、数字に対する高い感度、そして関係部門を巻き込む調整力が不可欠。それらの能力を持っている「文系人材」がAIの知識を得ることで、大きな武器になるというのが野口さんの論です。多くのビジネスパーソンにとって、希望が持てるものではないでしょうか。

野口さんの著書『文系AI人材になる』は、ある大企業のDX部門で、必読図書になっているそうです。今回は書籍を下地にしながら、さらに具体的に「AIの学び方・作り方・活かし方」を全4回で解説いただきます。
Excelのような表計算ソフトはどのように誕生したのか,知っていますでしょうか.
1979年,Apple II向けソフトとして販売されたVisiCalcでした.開発者はダン・ブリックリン.ハーバード・ビジネス・スクール,MBAコースの学生でした.
https://youtu.be/YDvbDiJZpy0
新・電子立国(3)世界を変えた実用ソフト
https://amzn.to/2DzcZ9H

私事ですが,大学から大学院に入った頃,Excelは存在を知っていましたが,存在意義を見出せずにいました.自分でプログラミングできるので,データ処理はそうしてやった方が早いと思っていたせいです.しかし,上で挙げたNHKの番組「新・電子立国」でVisiCalcの誕生話を見て,やっとExcelの本質が分かった気がしました.
理系・エンジニアと文系・非エンジニアに分けるなら,理系・エンジニアはプログラミングのように,ちょっとしたことも自前でできるので,表計算ソフトのようなパッケージ化を思いつかないものなのです.
「文系・非エンジニア」として考え「理系・エンジニア」として行動するべきなのだと思います.
文系の方がAIプロジェクトにどう貢献するかのヒントがあります。実際のプロジェクトでは企画面で、どのチームとどういうプロジェクトではじめれば短期で結果をだせるかの企画力と調整力のある方がキーマンとなってDXやAI・データ活用を推進されてます。そういう方はいつになっても価値がだせる人材だと思います。
AIを単なるチームのメンバーだと考えればいいと思うけど。
得意なことをやらせれば良い。

そして重要なのは、メンバーとしてのAIは成長を考えたり、組織の中でのプロモーションを考える必要がないので、すごく扱いやすい部下になり得るということ。
そのくらいに考えておけば良いものだと思った方が良いです。

何でも出来るものではないし、むしろ出来ないことの方が圧倒的に多く、下手すると育成コストは人間の育成と比較してもかなり高くなる可能性がある。
人間は就職するまでにすごい時間の教育受けてるけど、そのコストは企業が負担してないわけで、AIはそのコストを負担しろと言ってるので、個人的には割りが合わんだろというのが結論です。もちろん全部ではないけどね。
『文系AI人材になる』、発売されてすぐに読みました。
読みやすく、気持ちを楽にしてくれる「AI本」です。
ビジネスパーソンだけでなく、学生にも読まれており、何度も重版されています。

よいかたちで、部数を伸ばしている本だと思いますが、この需要予測と製造数決定に、AIが使われているかはわかりません。
文中に登場する擬人化の考え方がとても良いですね、
未知のものや、理外のものをやたらに特別視したり、怖がるのでは無く「イメージできるもの」に置き換える。
確かに、遠ざけるのでは無く仲間のひとつとしては考えると任せ方や頼り方も分かりそうですね。

AIに仕事を奪われる、使いこなせる人材獲得、、等煽るのは良くなく、可能な範囲で理解を深めてうまく付き合っていく、それだけです。相互理解。


>私はよく、「AIを業務に導入するときには、擬人化したほうがいい」とアドバイスしています。
「この業務は『AIくん』が得意だから任せよう」「この業務は『AIくん』は苦手だから、同僚の人間がカバーしよう」といったスタンスで臨んだほうが、適切にAIを活用することができますし、人間の立場も失われません。
擬人化した「AIくん」を仲間としてチームに招き入れるイメージですね。
わかりやすいですが、血液型と同様、
文系、理系はグローバルな感覚ではないです。
ようは、AIの構造を理解して活用するか、
活用からだけ考えるか。
AIが(部分的には)活用から考えられるようになったということ。
文系だから、、、というより、結果から考えるアプローチできることが広がり、そこから進化していく時代になってきた、と認識してます。
この連載について
教養を身につけたいけども、忙しすぎて学ぶ時間が取れない。一方で、日々のニュースだけでは、体系的な知識を得られない──。そんなビジネスパーソンに向けて、NewsPicks編集部が月ごとにテーマを設定し、専門家による解説記事をお届けする。週末のひとときで、手軽に「新書一冊分の知識」を体得してほしい。