こんにちは。なーとし（@naaaaaaato2018）です。
今回は、「AIに仕事は奪われるのか？」について、私個人の見解をお話したいと思います。
結論は、
「奪われる仕事もあるし、奪われない仕事もある。でも、自分の頭で考えることができれば、AIに今の仕事を奪われたところで、何の問題もないと思う！！」
です。
未来なんて誰にも予測できるようなものじゃないので、話半分に聞いてもらえば幸いです。
AIに仕事を奪われるのはウソか？ホントか？
Googleに、「AI 仕事 奪う」と検索したところ、以下のような記事がヒットしました。
「AIに仕事を奪われる！！」という人もいれば、「AIに仕事を奪われるなんて嘘だ！！」という人もいます。
さて、本当はどちらなのでしょうか？
それを理解するには、AIとは何かを知るところから始めなければなりません。
人は分からないものに対して、不安や恐怖を覚えます。
例えば、生きている人間が誰も経験したことのない「死」は怖いです。
もっと身近な例で言えば、いつお化けが出てくるか分からない「お化け屋敷」も怖いですよね。
このように、「自分が知らないこと」に対して、人は不安や恐怖を覚えることがあります。
私は、AIも同じなんじゃないかと思っています。
（世間のイメージ） AIが何なのかよく分からなくて怖い |
でも実際は、AIは万能ではないし、怖いものではないということを紹介したいと思います。
（注意）研究者の間でも定義が分かれている程、AIという言葉の定義は難しいです。ここでは、イメージでの理解を優先するため、正確な記載とならない箇所があることをご理解頂けますと幸いです。
AI (Artificial Intelligence)とは？
「人工知能」とは何だと思うでしょうか？まるで人間のようにふるまう機械を想像するのではないでしょうか？これは正しいとも，間違っているともいえます．なぜなら，人工知能の研究には二つの立場があるからです．一つは，人間の知能そのものをもつ機械を作ろうとする立場，もう一つは，人間が知能を使ってすることを機械にさせようとする立場です.
それでは，実際の研究ではどのようなことをしているのでしょうか？ここでは，この中から「推論」と「学習」を取り上げます．
「推論」とは「知識をもとに，新しい結論を得ること」です．
「学習」は何か機械が勉強をする感じがしますが，ここでは「情報から将来使えそうな知識を見つけること」です（人工知能学会HPから一部引用。一部改変。）
AIは、以下の図のように、入力されたデータに対して、結果を出力します。
但し、AIが入力されたデータに対して、正しい結果を出力するためには、人間と同様に学習をしなければなりません。
「〇〇の時は、△△なんだ」とAIが学ぶ操作を、学習と言います。
この学習のステップを終えると、AIが動くようになるので、推論のステップに移ります。
私たちが答えが欲しい情報を、AIに入力すると、結果が出力されます。
このようにAIは動くわけですが、実際にAIを正しく動かすのは大変です。
AIが正しく動くには、学習のステップで大量かつ丁寧に整備されたデータが必要ですし、自分達の目的に見合ったデータを使う必要があります。
パン屋の会計を自動化するためには、各パンの特徴や値段を学習データとして使わなければならないのに、各パンの原材料の配分データを使っても正しいデータが得られないのと同じです。
AIを正しく動かすために、目的に見合ったデータ（数字、画像など）をお膳立てしてあげないといけないのです。
AIは万能ではないし、現在は特定の領域で強みを発揮するにとどまることがお分かり頂けたのではないでしょうか？
例えば、在庫管理や自動会計は学習データを揃えるのが容易なうえ、人間よりミスが少ないのは間違いないので、AIに置き換えられると思います。
逆に研究テーマの立案などのゼロベースで考えることや、人との雑談などは学習データを与えるのも難しいため、AIが苦手とする部分だと思います。
従って私は、仕事の中で人とAIが住み分けをすればいいんじゃないかなと思っています。
「人工知能・機械学習・ディープラーニングとは？ 基礎概念まとめ」の記事が非常にわかりやすかったのですが、ここでは特に大事な一文を引用しておきたいと思います。
よく受ける相談として「過去数十年分で蓄積されているデータを使用して何か予測できるモデルを作りたい」というお題があります。こういった方の特徴として、「AIは何かデータを与えれば自動的に有用な情報を返してくれる」といった淡い期待があります。
しかし今回、学習と推論を勉強していただいた皆さんであればお分かりの通り、何かデータがあれば自動的に何かが予測できるわけではありません。まず「何（出力）を予測するのか」「そのために何（入力）が必要か」を事前に決定し、目的にあった学習データを準備しておく必要があります。
まずビジネスの課題から考えて、「何から何を予測するのか」を正しく設定すること。これが、成功する機械学習の第1ステップです。
ちなみにですが、私は以下の本を読んで勉強したので、興味のある方はどうぞ～。
「AIから仕事を奪われる」ではなく、「AIをどう活用するか」に考え方を変える
みなさんが関わる仕事の中には、AIが得意とする部分と人間が得意とする部分があると思います。
重要なのは、自分の仕事の中で、人間が得意な部分が何かを見つけて、そのために必要なスキルを伸ばすことなのではないかと思っています。
例えば、私は臨床開発職という仕事をしていますが、主な役割は「治験が病院で適切に行われているかを確認する仕事」になります。
一見すると、
「外部から確認する仕事だし、管理能力が高いAIに置き換えられて、なくなっちゃう仕事だね！」
なんて思われてしまう仕事かもしれません。
でも、私はそのように思ってはいません。
たしかに、病院内の資材の在庫管理であったり、適切にデータが入力されているかを確認するのは、AIの方が得意だと思います。
しかし、臨床開発職という仕事は、治験が円滑に進むために、医師を含む病院スタッフのやる気を高めたり、時には費用の交渉だってします。
他人のやる気を高めたり、その時の状況に応じて交渉を進めていくという仕事は、AIよりも人間が得意とする仕事だと思います。
従って、例えば臨床開発職の中では、以下のように、人間とAIがそれぞれ得意とする仕事を分担していくことが大事なんじゃないかと思います。
| 人間：他人のやる気を高める、交渉事 AI ：資材の管理、適切なデータ入力状況の確認 |
もちろんこれは一例に過ぎず、世の中にある仕事全てを、人間とAIで上手く分担できるとも思っていません。
ですが少なくとも、
「仕事の中で自分の強みを活かせる仕事はなんだろう？」
「今日は、効率化するために○○を試してみよう」
というように、日々自分の頭で考えている人は、AIに仕事を奪われる心配なんていらないんじゃないかなと思います。
情報を集めて、自分の頭で考えることが大事
そんなこと言われても、どんな仕事がAIに置き換えられるかわからないという方も多いと思います。
こんな偉そうに記事を書いている私も、正直AIのことを1割も正確に理解できていないと思います。
そんな私でも、SNSやキュレーションメディアを通じて、「AIがどんな形で仕事を代替し始めているか」を知ることはできます。
例えば、世界を大きく変化するような革新的な技術やサービスだって、1日で世界を変えることはありません。
「AIに仕事が奪われる…！！」と悩んでいる人が勤めているような、多くの会社もそうです。
サービスがリリースされてしばらくしてから、企業の役員が重い腰をやっとこさ上げて、サービスの導入を検討するんです。
ですので、自分の仕事に関係あることだけでも、アンテナ立てて、情報を収集しておくことが大事なんじゃないかと思います。
情報を収集しておくことで、自分の仕事が近い将来どうなるかを予測することはできるからです。
例えば、パン屋の自動会計とかすごいですよね。
パン屋で自動会計ができるってことは、コンビニでもデパートでも、自動会計ができる可能性が高いわけです。
応用したら、試着室で合わせた上下の服だって、一瞬で値段が分かるようになると思います。
情報を集めている時に、
「これって、どういう学習データで行われているんだろう？」
と考える癖をつけると、自分の仕事にAIが導入されるケースを想定しやすいかもしれませんね。
たしかにAIの進歩はとても速くて、数年後には世界が全く変わっているかもしれないですけど、
自分の頭で考えられる人は、激しい環境の変化に対応できるし、時流に乗っていけるのではないでしょうか。
それでは最後に、人間とAIが仕事をどう分担していくかを考えるうえで参考にした本を紹介して終わりたいと思います。
ではではまた～～
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