「予測AIカオスマップ2023」が公開
Digital Shift Times（デジタル シフト タイムズ） その変革に勇気と希望を
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錚々たる面々に弊社も入れていただいておりありがたい限りです（全業種対応・開発系に）。
一言で「予測」と言っても、AIの予測はシンプルに2つに分られます。それは、既知の答えを予測するのか、未知の答えを予測するかです。
前者は「推定」という方が近いのかもしれませんが、あらかじめ学習させたデータに基づいて、その類似度から定まった正解を推測するもので、製造業の外観検査などはその代表的な例です。
後者は真の意味での「予測」であり、これまでは未知であったパターンを類推するもので、より最適な生産計画や物流ルートを予測させたり、より高度な需要予測をするらパターンなどが該当します。
当然ながら正解がわからない分、より後者の方が難しいわけで、近年はこうした未知の正解パターンを導出しようというチャレンジングな開発を目指すケースが増える傾向にあります。人手不足・生産性など多岐に渡るが、AI技術は生産性改善だけでなく、従業員満足度の向上・技術継承促進と若手の育成・IT人材の採用など、様々な経営課題の解決へつながり得るとしている
この点のメリットをもっと明確にし、議論を重ねれば
『AIで失われる仕事は』という生産性のない議論ではなく
『これから人間ができる仕事は何か』という議論ができるんじゃないでしょうか。
同時に予測には莫大がデータが必要で、個人情報流出等の情報も焦点になってくるかもしれませんが。
