AI

ＡＩに仕事を奪われる！？

2017年12月21日

目次

AIに仕事を奪われたらどうやって生きていけば......

「今後、AIがさらに発達して、今従事している仕事が奪われたら」こんな不安を抱えている方がいらっしゃるのではないでしょうか。確かに、近年各分野で「AIが人間を超えた」との話題をよく耳にするようになりました。民間企業によって開発された囲碁ソフトが、世界一の囲碁棋士に勝利した、というニュースはその典型です。

完全代替ができるのは僅か

とはいえ、現段階ではすべての業務を完全に代替できる職業は僅かで、残りの職業には依然人間の手が必要になっていくという見通しが大半を占めています。人間のような知性を持った、いわゆる汎用AIが完成するめどはまだ立っておらず、特定の分野で活躍できる特化型AIの適用範囲が増えているに過ぎないためです。そして、その適用範囲のほとんどは、ルーティン業務です。その範疇で考えるのであれば、これまでも代替されてきたものは過去から多くあります。例えば、掃除機、洗濯機、炊飯器などです。記述の進歩により、人の手でやらなければいけなかったことが機械で行われるようになってきました。

無くなるのは「職業」というより「業務」

以上のことから、今のところはAIに「仕事を奪われる」というより、「面倒な仕事を代行してもらう」という感覚が近いと思います。無くなるのは、「職業」というより「一部の面倒な業務」という解釈にすれば、ポジティブに捉えられるようになるのではないでしょうか。もし、完全に代替されてしまう仕事だったとしても、特化型AIとは違い、人間には沢山のことができます。これからも、技術の進歩は進んでいくでしょうが、それに伴う変化に対して、前向きにとらえられるようになるとよいですね。

おすすめリンク

• 【公開講座】ビジネス活用のためのＡＩ・人工知能研修
• ビジネスパーソンの一般常識研修　会社の数字と経済、先端技術（ＡＩ）から、世の中の動向を学ぶ（１日間）

関連記事

• 

  AI 2018年3月23日 00:00

  ＡＩ・機械学習モデル開発の６ステップ ②データ収集

  今回は「データ収集」のステップについてお伝えしてまいります。「データ収集」ステップでは、前のステップで定めた解決課題に関連するデータを集めます。「解決課題に関連するデータ」というのは、「課題解決のための手掛かりとなる」と、言い換えることもできます。自社でストックしているデータがなくても、IoTの発展により収集が容易になり、API活用も身近になってきたことにより、インターネット上の豊富なデータを活用することができるようになってきました。（勿論、スクレイピングをする際の利用規約やマナーは必ず守りましょう！）こうした手掛かりに関する勘所を一番押さえているのは、現場で実務を担当している人たちです。すぐにヒアリングに行きましょう

  • 活用について
• 

  AI 2018年3月16日 00:00

  ＡＩ・機械学習モデル開発の６ステップ ①テーマ決め

  連載第２弾！AI・機械学習モデル開発の６ステップの「テーマ決め」をご紹介します。この段階で、どれだけリアルに解決までの道筋を描けるかがプロジェクト成功のカギを握るといっても過言ではないので、十分な時間を取ってください。まずは自組織、あるいはクライアントの抱えている課題のうち、AIで解決見込みのあるものを選びます。解決したい課題とアイデアがあっても、解決のためAIに学習させるデータが無いと、絵に描いた餅です。本当の意味で無から有を生み出すのは苦手で、過去のパターンから、未来を予測するというのがAIの基本スタンスであるということを忘れないでください。現在はネット上で使えるデータを集められることがあります。視野を広く考えてみてください。

  • 活用について
• 

  AI 2018年3月 9日 00:00

  ＡＩの使い所を考える～ＤＳＳ（意思決定支援システム）編

  AI君、君はどう思う？ 今回は、AIはわかってきたけれども、「何ができるの？」、「何が得意なの？」という方に、...

  • 活用について
• 

  AI 2018年3月 2日 00:00

  ＡＩ・機械学習モデル開発の６ステップ⓪全体像の把握

  【連載】昨今、AIでできることやどんな分野に活用されているかについては、メディアでも広く取り上げられ、少しずつ広まってきているようです。しかし、まだ他人事のように感じている方も多いのではないでしょうか。そこで今回は、AI・機械学習を用いたソリューションを実現するステップについて触れていきたいと思います。テーマ設定やアイデア次第で、驚くほど簡単に今まで頭を抱えていた課題を解決できることも珍しくないです。恐れずに実現への一歩を踏み出しましょう！どのステップが特に重要なのか、あるいは外注に出しやすい部分はどの点なのかなど、それぞれの項目についての詳細は、次回以降にお伝えしてまいります。

  • 活用について
• 

  AI 2018年2月23日 00:00

  【取材】ＡＩでどう変わる？② ～従来のＩＴとＡＩの違い

  AIと従来のITやシステムとの大きな違いは推論エンジン、ディープラーニングが備わっている点です。データを与えれば、自動でロジックを作ってくれる点は過去にありません。使いこなすうちに精度が高まっていく点も違いの１つです。今後AIが入ることで、エンジニアをはじめより多くの人の仕事が代替されるよになってきています。世の中では、AIそのものを作る人とAIを使いこなす人が混濁されがちです。しかし、AIをうまく使うためにはどちらかというと発想が豊かな人が求められます。AIというと難しくとらわれがちですが、まず使うことから始めてAIに慣れていくところがら始めてはいかがでしょうか。

  • 活用について
• 

  AI 2018年2月16日 00:00

  【取材】ＡＩでどう変わる？① ～ホワイトカラーの仕事

  ホワイトカラーの仕事はAI化されていくのでしょうか？AIの活用といえばブルーカラーへのインパクトに目が行きがちですが、「単純作業がAIに置き換わる」ことが事実だとしても完全代替にはまだ時間がかかるという見込みです。データ化されたものを扱う人、ビッグデータの膨大な処理をして判断する業務がAIを導入することで意思決定が早くなるかもしれません。これがあらゆる産業で起こるというのがAIの面白さをリアルタイムで実感できるところの一つです。

  • 活用について