AI・ディープラーニングがビジネスに本格的になったら、自分の仕事がどうなるのか、考えてみませんか?

ディープラーニングが利益を創出する

Googleは「ディープラーニングは、もはや枯れた技術だ」と公言しています。

GAFAなどの先進的な製品やサービスを提供する会社からすれば、ディープランニングなんて、当たり前のことすぎて、もう旬ではないと考えています。

日本で最初のディープラーニング企業、株式会社ABEJAの岡田陽介社長が啓蒙する一冊の本『AIをビジネスに実装する方法』を読みました。

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コンピューターに自動で学習させていく、ディープラーニングは、今までヒューマンエラーとして起きてきたトラブルは回避できるし、圧倒的にスピード感も違います。

AIとは精度を上げていく技術なんだ、特別な技術ではない、神ではない」という意識をもって使っていけるかどうか。もちろん、システムを二重化することで安全に運用する、といったことは通常業務の中でもやっていますが、それでも100%保証は永遠にできません。

この専門的解説で素人には理解が難しい場面が多い一冊でしたが、この部分の言葉が響きました。

今、日本で起きている問題は、ある一定の範囲では、ヒューマンエラー的なものが多いと私は考えています。

・統計データを意図を持って作り上げてしまう

・決算に関する情報を修正して発表してしまう

・各種事故の原因は、機器・機械のトラブルでもあるが、複雑すぎるシステムなどのメンテナンスをカバーしきれない人間(担当者)の問題では済まない

・偏った情報だけを流し続ける

悪意の有無は別として、正しいデータや情報を扱えていなかったり、チェックが間に合わない状況に陥っています。

人間の能力を超えてしまっているとするならば、コンピュータの力を借り、しかも、自動的に動いてもらい、自立的なアクションをしてもらうしか術がないのです。

今まで、データを集めるために、私たちは苦労をしてきました。

途中でミスを犯し、大きな失敗を生み出すという展開も体験してきたはずです。

もはや処理スピードも含めて、人間とはレベルが違うと認めて、ディープラーニング、AI、IoTなどを活用していく道を洗濯していくことになります。

そこで無駄が減ることで、企業はコストを減らし、人間は時間を生み出せるとしたら、利益やメリットは莫大だと感じませんか?

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もはやルーチンな作業は不要になり、脳を使って仮説やシュミレーションすることが中心になります。

当然ながら、長時間同じ作業をする必要性は無くなります。

むしろ、予測と突発的な変化を見込んで、複数のシナリオを用意しておく予想図のようなプランニング能力が全てとなるかもしれません。

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最近、私は、自分の仕事を細分化しながら、他人に任せること、将来自動化することでなくなる業務などに振り分けています。

あなたも、自分の仕事を細分化して、仕分けしてみませんか?

この準備が仕事・ビジネスにAIがどんどん入ってくる際に、欠かせないポイントになると考えています。

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投稿者プロフィール

安斎 輝夫
安斎 輝夫
【サードプレイス】ブロガー 、安斎輝夫。長年サラリーマンとして家庭と職場だけの生活に疑問を持ち、2017年から「サードプレイス」を研究・実践し、人と人をつなぐコネクターな存在になろうと決める。
Expand your life with energy and support. というミッションを定めて、人生を一緒に拡張していける仲間を増やすために活動を展開。月1回のリアルなイベント「サードプレイス・ラボ」の運営するリーダー(主宰者)。また、6人で執筆する、週刊「仲間と一緒にワクワクしながら、大人が本当の夢を叶える!サードプレイス・メルマガ」(まぐまぐ)の編集長。Facebookページおよびグループの「サードプレイス・ラボ」も運営中。