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”幻滅期”が意味するところは、技術が枯れたということではなく、私たちがAIという技術の限界を知るべき段階(もしくは熱を冷まして冷静になるべき段階)に入ったということで、これはAIだろうが、メタバースだろうが、インターネット、電気、石炭、火、どのようなテクノロジーであっても必ず訪れる過程で、AIにおいては今がその節目なのだと思います。
「データは陳腐化しやすい」という点も気付きが多く、一見、AIは大手企業・老舗企業などの大量かつ長期間データを保有している企業の専売特許かと思いきや、その根元にあるデータ取得技術(=センサー)自体が進化しているため、今後、新たな企業がチャンスを得ていつでも下克上を起こし得るーーこれは、まさに近年話題になった「イノベーションのジレンマ」で、正しい使い方をした時のAIのインパクトの大きさを感じさせられます。
AIをどこに、どう使い、どう進化していのか。この問いに真正面から取り組むべきタイミングに差し掛かっているのかもしれません。
2017年頃から、破壊的インパクトを持つ5つのAIプロダクトの登場が社会変革を起こすと言ってきました。
①自動運転車
②ロボットハンド
③AIエージェント
④スマートグラス
⑤機械翻訳
当時、いずれも未だ実用化まで至っていないが今後5-10年で普及が始まると予想しました。5年前と比べると、どれも条件を限れば実用レベルに来たと言ってよいでしょう。ただ、いずれも普及期までは至っていません。
①自動運転車・②ロボットハンドは建設・物流・販売・医療介護などリアルな現場作業を自動化します。③AIエージェントは不動産・金融などで情報の非対称性を解消します。④スマートグラス・⑤機械翻訳は場所と言語の壁を解消し、デジタル移民を受け入れると当時に、メタバースへの入口でもあります。
もっとも次の5年で普及期を迎えたとき、これらのAIプロダクトは「AI」と呼ばれず、それぞれの名称で呼ばれるので、AIと感じない人も多いでしょうね。
収集→蓄積・学習・判断→出力、ならAI/自律化かと。
判定は【基準】があれば出来るので、ビジネスの場ならRPAなどで自動化も出来ます。仕事の現場では、案外と、【基準に基づく判断】で回っているものも多いので、今後も、自動化はぐんぐんと進むと感じます。
一方で、学習からモデル作って判断するのは、自動化では出来ず、自律化。
予測系のAIだと、既に多くの会社でも使っていますし、しかも費用も安く使いやすい。画像認識系AIだと農作物の出荷判定にも使ってます。
経験の蓄積が生む【確かな勘】は中々、ヒトに伝えにくいですが、それを要素分解と重み付けしたら、AIに置き換えられるものも多いかと思います。
「いや〜!経験と学習の差って凄いですね〜」が、若手から熟練の方への言葉でなく、AIへの言葉になるのもそう遠くないのでは。