AIが得意とするのはどんな仕事か?

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DXTコンサルティングの
兼安 暁(かねやす・さとる)です。
 
 
 
 
さて、今日のお話しは、
 
「AIが得意とするのはどんな仕事か?」
 
というテーマです。
 
 
 
 
まず抑えておきたいのは、
 
AIにもレベルがあって、
 
人間に近い複雑なことができる高度なものほど、
 
無料に近づく時期はかなり先になると言うことです。
 
 
 
実際、
 
現在のAIモデルは機械学習させたものを、
 
AIモデルとして完成させ、
 
システムの中に埋め込んで利用するのがほとんどです。
 
 
 
この方法であれば、
 
早期に無料に近づく可能性が高いと言えます。
 
 
 
しかし、
 
AIモデル自体が新たに発生したデータを取り込んで
 
深層学習(ディープラーニング)によって
 
モデルを深化(強化学習)させるレベルは、
 
まだ難易度が高く、
 
実現しているところは少ないようです。
 
  
 
通常の機械学習は
 
データのどの部分が
 
結果に大きく影響するのかを人間が考え、
 
その後にデータを読み込ませて学習させます。
 
 
 
それに対して、
 
深層学習ではコンピュータ自らが
 
学習データから特徴量を抽出し、
 
それに合わせてデータを読み込んで学習していきます。
 
 
 
つまり、コンピュータが勝手に
 
学習するわけです。
 
 
 
 
現在のAIモデル化のほとんどは、
 
一般的な機械学習で作られているため、
 
現実世界の変化に合わせて、
 
定期的に新しいデータを使って、
 
人間がモデルを再教育する必要があります。
 
 
 
現段階でも既に、AIには大きな優位性が
 
あるわけですが、その優位性は人間と
 
比較するとよくわかります。
 
 
 
例えば、大量のデータに基づく
 
瞬時の判断はAIが得意とするところです。
 
 
 
例えば、カーナビを想像してください。
 
 
 
最適ルート計算で、
 
現在のクルマの位置と進行方向・速度、
 
ならびに各交叉点の信号機の赤・青の設定値などから、
 
取り得るルートすべての交通量予測を行い、
 
その中で最適なルートを探すといった高度なことは、
 
AIならできますが、人間には不可能です。
 
 
 
 
また、AIは人間と違って忘れることはありません。
 
さらに、現在とか過去のデータや
 
マニュアルに従った「正誤」の判断が得意です。
 
 
 
 
その特性を利用して、
 
先日お話ししたような自動音声応答装置と
 
チャットボットを組み合わせて
 
Covid-19の陽性が疑われる患者を
 
スクリーニングするシステムも作られています。
 
 
 
 
幅広い過去データから、
 
何らかの傾向を見つけ出して、
 
次に起こり得る事象の確率を導き出す
 
ことも得意ですから、
 
銀行の個人や法人に貸付をするときの与信算定、
 
自動車保険リスクの算定、機械の故障予測なども
 
できるようにあるはずです。
 
 
 
実際、GEはこの技術を使って、
 
航空機のエンジントラブルを事前に察知し、
 
フライトに穴を開けずに修理することを
 
可能にしました。
 
 
 
結果として、
 
エンジンのメーカーから、
 
「止まらない航空機の動力」を提供する
 
サービス企業にビジネスモデルを
 
変更することに成功しています。
 
 
 
 
そして、最後にもう1つAIが得意とすることがあります。
 
 
 
AIには基本的に休みが不要だと言うことです。
 
 
 
24時間365日稼働してくれますし、
 
それに対して残業手当や休日出勤手当のような
 
追加コストは必要ありません。
 
 
 
現在の業務の一部をAI化することで、
 
単純労働や人件費が減るだけでなく、
 
これまで出来なかったことが可能になるでしょう。
 
 
 
AIが得意とする業務を任せていくことで
 
企業のあり方もどんどん変わってくるはずです。
 
 
 
明日は、
 
「モノが語りだす?魔法の未来」
 
というテーマでお話しします。
 
 
 
お楽しみに!
 
DXTコンサルティング
兼安暁(かねやす・さとる)でした。

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