2020年のAI(Artificial Intelligence,人工知能)事情

2020年のAI(Artificial Intelligence,人工知能)事情

AIという言葉をよく耳にするようになりました。ただAIという概念や研究自体は、20年前、私が学生の頃にもありましたし、そもそも1950年頃くらいまで遡る歴史があります。

ただ、AI搭載の製品もずいぶん身近になりましたし企業経営や実務にも導入されてきているかなと感じます。

こうしたトピックを話す上での頭の整理のために、AIとは何か、AIの進化レベルや、AIが人を超えるタイミング、AIによって変わる仕事の姿などを紹介します。

AIとはなにか

AIとはArtificial Intelligenceの略で、日本語では人工知能と訳されます。

その名の通り人が作る知能ではありますが、とても広い概念なので、少し視点を変えて、自動運転について見てみます。

話題の「自動運転」はいつ実現する?

CASEという言葉をダイムラー社が打ち出してから5年くらいになりますが、100年に一度の大変革を迎えている自動車業界。ここで言われる自動運転も段階があります。寝ていても車が自動で目的地まで連れて行ってくれる時代は、もう少し先のことです。

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  • レベル1 運転支援(自動ブレーキ、前の車について走るアダプティブクルーズコントロール)
  • レベル2 部分運転自動化(車線維持して前の車について走る)
  • レベル3 条件付自動運転化(自動追い越しや分合流を含んだ高速道路での自動運転)
  • レベル4 高度運転自動化(特定条件下においてシステムが全ての運転タスクを実施)
  • レベル5 完全自動運転化(常にシステムが全ての運転タスクを実施)

官民ITS構想ロードマップ2019 をもとに記載

2020年現在、レベル3が実現するかどうかというところで、自動運転と聞いて思い浮かぶレベル5の世界は、自動車単体で実現できる話ではなく、まだ少し先の話になります。

人工知能が取り入れられる一つのケースとしての自動運転にも段階があるように、人工知能にも4つのレベルがあると言われています。

人工知能4つのレベルって?

人工知能の4つのレベル

  • レベル1 単純な制御プログラム 人工知能搭載などとうたわれる家電製品
  • レベル2 古典的な人工知能 将棋のプログラムや掃除ロボット
  • レベル3 機械学習を取り入れた人工知能 GoogleやAmazonのレコメンド、自動翻訳
  • レベル4 深層学習を取り入れた人工知能 自動運転やインダストリーオートメーション

人工知能搭載の◯◯、という言葉はかなり広まってきましたが、ちょっとした制御機能を備えたものはレベル1と位置づけられています。とはいえレコメンドの機能や自動翻訳は本当に便利になったとも実感します。

では人工知能が人を超える日は来るのでしょうか?

シンギュラリティとはなにか

AIブームの火付けとなったのがこのシンギュラリティです。日本語では「特異点」と訳され、数学や物理の世界で使われる言葉で、一般的な説明や公式が適用できない点(状態)のことを示します。

人工知能(AI)にもこの特異点が到来すると言われています。2005年に未来学者のレイ・カーツワイス氏が著書の中で提唱したのですが、その時期が2029年にAIが人間並みの知能を備え、2045年に技術的特異点が来るというなかなかリアルなもので、インパクトがありました。

以下の2点が達成されることでシンギュラリティに到達すると言われています。

  • 人類の全知能を合わせたよりもほんの少し優秀な知能を持つAIが誕生する
  • AIが自分よりもほんの少し優秀なAIを作り出せるようになる

となると時代も変わりそうです。AIに仕事は奪われるのでしょうか?

AIによってなくなる仕事、残る仕事、なくならない仕事

あと20年で47%の仕事がなくなる!?オックスフォード大学による衝撃の発表 | クロスオフィス の記事から、AIによってなくなる仕事、残る仕事、絶対になくならない仕事をあげてみます。

  • なくなる仕事 の一例
    • レストランの案内
    • レジ
    • ホテルの受付
    • 電話オペレーター
  • 自動化されにくい仕事 の一例
    • レクリエーションセラピスト
    • 最前線のメカニック、修理工
    • 医療ソーシャルワーカー
    • メンタルヘルスケア

一方で、絶対になくならないのは、芸術などのクリエイティブの仕事と言われています。

芸術に限らず、コンサルティングやシステム導入の現場でも、RPA(Robotics Process Automation)に始まり自動化や省力化できるものは、それが得意な機械に任せた上で、人にしかできない、人だからこそできる仕事にフォーカスしていくことはよいことですよね。

終わりに

2001年に新卒で入社した頃はIT革命と言われていたり、その時点でおむつ売り場の横にビールを置くと売上があがるといったデータマイニングのような考え方もありました。技術の進化スピードは速い、とよく言われますが、ある日突然世界が変わったりはしませんし、仕事を奪われたりもしません。じわじわと段階的に進化していくもの。その変化に合わせながら生きていくのは楽しいことだと感じます。

そんな中でコロナは一気に世界を変えたので驚きました。あんなに導入や推進が難しそうだったリモートワーク、テレワークが一気に進みました。一部の経済活動を止めたり大幅な縮小を余儀なくする一方で、企業が本来やるべきと認識しているデジタル化は加速するという話もよく聞きます。

変わるものと変わらないもの。すぐ変わるものとじわじわ変わるもの。こうした変化を楽しんでいきたいなと思います。

このブログを書いている人
電子書籍「システム導入のためのデータ移行ガイドブック」著者。 新卒から外資系コンサルティングファームに所属。15年に渡り販売物流、特にCRM領域のコンサルティングに従事。 100名を超えるプロジェクトのPMOなど全体を推進していく役回りや、ユーザ企業への出向を通じた実務経験を持つ。

このブログでは、自身がかき集めた知識や経験を共有する。クライアントへの提案やソリューション開発に直結しないガラクタのようなもの。将来再利用する自分のために。同じような悩みを抱える誰かのためにブログ「外資系コンサルのガラクタ箱」を運営


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