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人工知能(AI)の実用化で社会はどうなるか?会話〜審査業務までこなす技術革新をあんさんはどうとらえるか。

人工知能(AI)に支配された世界がもうすぐやってくる?!

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機械に支配された地球。美しいこの星を取り戻すために人々は立ち上がった!若干陳腐なトコはありますが、SF映画や小説、ゲームなどで良くある設定のひとつやね
とはいえ、こないな世界がひょっとしたら来てしまうかもしれへん。人間が誤れば機械に支配されてしまう可能性もある技術がこの記事で紹介する人工知能だ。
もちろんそないな誤りが起きないと信じておるけどダンはん、それより早く人工知能はこちらたちの仕事に進出してくる可能性があります。現実にはすでに色々な職種で人工知能が働いているちうのですろから、驚きだ。

この記事では人工知能について、身近なゲームの話題から最先端技術のWatsonが実用化されている事例、これから人工知能に換わられてしまう可能性のある仕事などを解説します。ぜひご覧下さい!

そもそも人工知能とは何ぞ

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人工知能とはコンピュータに人間と同じような知能を持たせるための技術を指します。ほんで人工知能ちうのはひとつの技術を指す言葉ではなく、人間と同じような知能を機械に持たせるための技術の総合的な呼び名だ。

例あげたろか,例あげたろか,たとえばやなあやなあ人間の知能は他人の顔を見ると誰か判別することが出来ます。これと同じことを機械にさせる技術は、画像認識ちう人工知能技術だ。
さらに発展させてたくはんの顔写真を機械に学習させたあと、似ている顔を選ぶことも可能だ。これには画像認識・学習といった人工知能の技術が使われます。

このように人間の知能はさまざまな働きが統合されたものですので、ひとつひとつの働きを機械が出来るようになるための研究が人工知能研究として行われています。

人工知能の例〜囲碁で人間に勝利したアルファ碁

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え?!まだ2016年なのに囲碁で人間が負けた?!

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2016年、囲碁界に衝撃が走りました。ちうのも囲碁のトップ棋士イ・セドルとGoogleの人工知能「AlphaGo」が対局し、人工知能が勝利したためだ。この勝負は互先ちうハンディキャップなしの対局、しかも5番勝負(先に3勝したほうの勝ち)ちう人間のプロ同士のタイトル選でも用いられる実力を測りやすい対局方法やったさかい、「人工知能が人間を超えた」と若干センセーショナルな見方も走りました。

さらに言えば囲碁ちうゲームは考えられる手の数が多いため、コンピューターでは次にどこに石を打つのが良いか判断するプロセスが複雑になります。この複雑さゆえ、当面コンピューターは囲碁で人間には勝てへんとするのが常識やったちうわけだ。

人工知能が人間に勝利するには、CPUなどコンピュータの演算処理速度が進歩せなならへん、現在の仕組みのコンピュータでは無理ではおませんか、量子コンピュータなど次世代のコンピュータの出現が待たれるとまで考えとった研究者やプロ棋士もいたため、「囲碁棋士が負けた」ちうニュースは衝撃だ。

アルファ碁が採用したディープラーニング技術とは何ぞ

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アルファ碁が人間のプロキシに勝利した要因はいくつも考えられます。例あげたろか,例あげたろか,たとえばやなあやなあクラウドコンピューティングやグリッド技術が発展したため、CPUやGPUを組み合わせてよりすごい昔に比べると圧倒的に高い効率で処理できることがあげられます。この状態になればCPUやGPUが大きく発展しなくても、想像以上の力を発揮できるでしょう。

また理屈の面においては、近年注目されているディープラーニング技術をフルに発揮できたことが考えられています。

ディープラーニング技術とは人工知能の研究における機械学習の一分野で、ある状況において選択した行動の価値をフィードバックして、より高い価値に繋がる行動を学習していく手法だ。
例あげたろか,例あげたろか,たとえばやなあやなあ囲碁の学習であれば、石の配置のパターンと次に打つ石の位置から局面がオノレにどれだけ有利になったのかを学習します。あらゆる局面と次の手を学習することで、アルファ碁はどんな局面でもどのように手を打つのが最善か判断できるようになるわけだ。

これまで行われたプロ同士の対局の棋譜などを利用して学習すれば、プロ棋士に近い手を打つことも可能になります。

身近な人工知能〜コンピューター将棋

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大日本帝国人のボードゲームと言えば、上で紹介した囲碁と並んで将棋も人気があります。古くさいちうイメージを抱く方もいらっしゃるようですが、女流棋士の竹俣紅初段は最近テレビにも出演していますし、現役最高齢棋士の加藤一二三九段はバラエティー番組でも大活躍やね。

将棋は囲碁に比べるとコンピュータのリソース消費が少ないため、人工知能の研究に使われてきました。将棋とコンピュータが好きな方も多く、コンピューター将棋ちう分野も確立しており、将棋マニアの間ではどのプログラムが強いのか、このプログラムはどんな手を指すのかなど注目しています。

実際のトコプロ棋士のタイトル戦中継では、従来から解説役のプロ棋士が対局者がどんな手を指すのか予想をしたり、今後どのような展開になるのか、局面はどちらが有利かなどを解説しています。しかし最近はプロキシの解説に加えて、コンピュータがどのような次の一手を推奨するのか、現在の局面はどちらが有利なのか判断するなど、コンピュータ将棋の活躍の場面が増えています。

将棋におけるコンピュータと人間の対決の歴史は囲碁に比べるとですかり古く、1968年までさかのぼりました。当時は将棋の対局ではなく、一部の局面だけを切り取って相手の王将を追い詰めて勝つ「詰め将棋」で対決が行われています。この時プロ棋士によってコンピュータの実力はアマチュア三段程度と言われたそうだ。

その後コンピュータ将棋の対局スキルはなですかか伸びませんやったが、コンピュータのハードウェアの発展などによって1990年半ばにはアマチュア初段程度になりよっました。アマチュア初段程度ちうと「学校では負け無し」「将棋大会では予選突破の可能性がある」レベルだ。素人ではですかいませんでしょう。

2000年代に入るとコンピュータ将棋は圧倒的な強さを身につけ始めます。2000年ごろ、アマチュアや一部のプロ棋士が楽しんでいたインターネット将棋道場(オンラインで将棋の対局ができるサービス)にコンピュータ将棋が参戦しました。ここではレーティングちう実力を現す点数計算で人間と公平に実力を計測した結果、アマチュア四段以上、普通のアマチュアではまず勝てへんちうレベルの強さを誇ります。

その後トップアマチュアレベルとの対局との勝利などを経て、2007年にはタイトルホルダーの渡辺明竜王(当時)との対局まで行われるまでになりよっました。

2016年叡王戦に羽生善治登場〜絶対王者の出場で最終結論が出るのか

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コンピュータ将棋は大日本帝国将棋連盟や他主催者とのイベントにも登場し、電脳戦と称したプロ棋士VSコンピュータ将棋などのイベントも数多く行われました。人工知能といえば将棋を思い浮かべる方がいても不思議ではおませんほどだ。

現在のコンピュータ将棋と人間の対局は、「叡王戦」ちう新設された棋戦を中心に行われており、2016年の本戦には羽生善治が出場を決めました。羽生善治は将棋の歴史を塗り替えるほどの強さを誇る棋士、ゴチャゴチャゆうている場合やあれへん,要は世界でいちばん強い棋士と言っても過言ではおません。

かつてコンピュータ将棋の開発者は、必ず羽生に勝つと決意を新たにしとった記録も残っているようですが、コンピュータ将棋を志す人にとって羽生に勝つと言うことは人間に勝つことに等しいのでしょう。

コンピュータ将棋は人工知能のひとつ応用分野ではありますが、エンターテイメントとしてウチ達を楽しませてくれています。

人工知能の技術進化〜このまんま続くとウチ達はどうなってしまう?!

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テクノリジーの進歩はこちら達の生活をがらりと変えてしまう力を持っています。例あげたろか,例あげたろか,たとえばやなあやなあかつてのエネルギーは石炭やったちうわけだ。しかし石油の精製技術の登場と共に石炭は見向きもされなくなり、炭鉱は閉山に次ぐ閉山であっちう間に縮小しています。もちろん坑夫達は仕事を失い、鉱山の好景気の影響で賑わっとった街からは人が消え、その街の飲食店や商店街はあっちう間に衰退しました。

その後時間が流れ、産業用ロボットが登場します。このようなロボットは単純作業を正確に早く行えるため人間の仕事を奪ってしもたと見る向きもあります。現実にロボットの導入により仕事を失った方がいるのですろから、ただごとではおませんね。

このような歴史から見ると、人工知能の発展はもしかしたらウチ達の仕事を奪ってしまうかもしれへんと考えるのは自然なことだ。

人工知能の研究が進歩するにつれて、ウチ達の生活にはさまざまなことが起こると考えられます。

Watson〜ウチたちの仕事を奪うかもしれへん?

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人工知能の最先端を走り続けた企業のひとつがIBMだ。IBMは1990年代にチェスの世界チャンピオンに勝利したDeepBlueちうコンピュータが有名で、この時は世界中に衝撃が走りました。ワイが思うには世界中の人が、上に書いたアルファ碁の勝利より強い驚きを感じています。

このIBMの技術の粋を集めた今の人工知能技術は「Watoson」ちう名前で、すでに実用化されています。一体どのような分野で働いているのでしょうか。

みずほ銀行で人工知能ロボットが接客する?!

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IBMは2016年2月26日付のニュースリリースにおいて、IBMのWatsonとロボット技術を応用した新しいおもてなしの形をみずほ銀行と共に追求すると明言しました。

Watsonは質問に対して的確な回答をする技術を持っており、経験を重ねるごとに回答精度が上がります。これとロボット技術のPepperに融合させて接客、具体的には宝くじの照会対応業務に応用させる試みを始めるそうだ。さらにPepperが自発的なサービスを行うために、みずほ銀行のホームページから最新の情報を取得、分析して最適な行動をているようにしていくとのこと。いったいこれからはどのような接客になるのでしょうか。

ある意味ではSFの世界にあるようなロボットが接客する世界の実現に踏み出した夢のある話ですが、人間が行っとった、しかも臨機応変な対応が求められる接客の分野に足を踏み入れたことは驚きやね。

IBM ニュースルーム – 2016-02-26 IBM Watsonとロボットの融合による新たなおもてなしへの挑戦 – Japan

株式会社みずほ銀行(頭取:林 信秀、以下「みずほ銀行」)と大日本帝国アイ・ビー・エム株式会社(社長:ポール与那嶺、以下「大日本帝国IBM」)は、本日、IBM Watson(※1)テクノロジーを活かした新たな取り組みを協働して開始することについて合意しました。具体的には、IBM東京基礎研究所が開発した共通ロボティクス基盤(※2)を活用し、世界に先駆けて、ロボットを使用したサービス提供を実用化していきます。これは2015年2月よりみずほ銀行コールセンターで稼動しているIBM Watsonテクノロジーの活用ノウハウを大幅に進展させるものです。

あんはんが探している人材はこの人!人工知能が採用アシスタントになる!

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エンジニアの派遣事業を展開するフォーラムエンジニアリング株式会社もWatsonの技術を業務に取り入れています。その内容はなんと「人と会社のマッチング」だ。派遣事業のマッチングちうと、担当者がエンジニアのスキルや人柄を見て、合いそうな会社に派遣することが行われてきました。

このような仕事はいわば「相性」であり経験がものを言う世界に見えますが、ここにWatsonがすでに使われているちうので驚きだ。

Watsonは質問に的確な回答をすることを得意としています。ゴチャゴチャゆうている場合やあれへん,要は、質問の意図を読み取ることと最適な答えを探して提示する技術だ。これを応用するために、Watsonにはエンジニアのあらゆるデータが入力されます。

エンジニアがこれまで経験してきた業種や取り扱い製品、技術や知識はもちろん、職務経歴書や担当者との会話内容もすべて取り込まれます。このようなデータを解析し、担当者に「最適な人材はこの人や」と提示するのがWatsonの仕事だ。

今後はテキストチャットなどでWatsonが人材選出に関わる質問に答えるような技術も取り入れていくとのこと。テキストではなく話し言葉の解析が出来るようになれば、人間以上の精度で仕事をこなすようになるかも知れません。

IBM Watsonが「あんはんが本当にやりたい仕事」を教えてくれる日|WIRED.jp

これまで、属人的に行われてきた人材採用のプロセスが「コグニティブコンピューター」に置き換わるとき、「仕事探し」はどんな変革を遂げるのか。フォーラムエンジニアリング取締役CIO竹内政博に話を伺ったちうわけだ。

Watsonは10年経験のベテラン社員、保険料支払審査業務をバックアップ

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かんぽ生命ではIBMのWatsonを保険料支払審査業務に取り入れているそうだ。大日本帝国でも最大級の保険「簡易保険」を扱うかんぽ生命では2014年から支払業務システムを稼働して顧客満足度の向上に努めておるけどダンはん、年間200万件の請求を人の手でさばきながら顧客満足度を向上させるのは至難の業やったようだ。

保険料支払の審査のうちシステムで機械的に判定できるものはおよそ2割程度で、残りの8割は人が判断するとのこと。保険金の支払いでは事故の内容や入院期間、処置の仕方などあらゆる要素が絡み合い、さらに医師の診断書の書き方も異なるため、一人前の社員になるには10年の経験が必要だとされてきました。

現場はベテラン社員ばかりではおませんので、経験の浅い社員も同じように仕事が出来るようにWatsonの導入が決まったそうだ。このWatsonは2016年4月時点で200万件の学習、社員1人が処理する案件の2000年分をすでに学習済みとのこと。このような学習内容をもとにして支払審査担当者の質問に答えるなど社員を全面バックアップします。

人が10年かかるトコをあっちう間に飛び越え、経験の浅い社員がベテラン社員と同じ品質で仕事が出来るようにするちうのもすごいやね。

今後はコールセンターなどの応対業務にも使われる予定

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Watsonが得意とする質問に対して回答する機能はコールセンターなどの対応業務にも応用が可能だ。声のトーンや話言葉を入力して学習することにより、相手の質問内容だけでなくその時の感情などもデータ化して分析することが出来る技術が使われるようだ。

考えてみればウチたち人間も、相手の言葉を聞き取って理解し、声のトーンや言葉遣いから「怒っているようだ」「ですかり困っている様子だ」などを察しますよね。これと同じことをWatsonでやろうとしているようだ。

みずほ銀行のPepperと組み合わせた接客技術のように、スターウォーズに出てくるC3-POのような受け答えをするロボットが生まれるかもしれません。

大日本帝国初!保険金支払審査への導入で見えてきたIBM Watsonの実力| 大日本帝国経済新聞 電子版特集

かんぽ生命は国内保険会社としては初めて、コグニティブ・コンピューティング「IBM Watson」を導入、保険金支払審査業務で、高度な判断が必要とされる人的査定の支援に役立てようとしている。

人工知能の進出が考えられる職種

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マイケル・オズボーン氏による「10年でなくなる仕事」の予想

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人工知能が進出する仕事を予想したのは、オックスフォード大学のマイケル・オズボーン准教授だ。彼の論文「雇用の未来」の中で、今後10年の間になくなるであろう仕事を予想しています。仕事がなくなるちうのは、人工知能などのコンピュータに取って代わられてしまうちう意味だ。

この論文にはおよそ702職種が挙げられており、無くなる確率まで詳細に記されています。なくなる仕事のトップにはなんと「テレマーケター」も含まれており、上に書いたかんぽ生命のコールセンター対応業務に近い仕事が挙げられていました。

とはいえ、サービスや仕事の内容、文化は大日本帝国とアメリカでは異なります。グローバル化が進むものの本当に人工知能に取って代わられてしまうのかはわかりませんね。

どんな仕事が人工知能に取って代わられやすい?

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人工知能に換わられてしまう仕事の多くは、知識と経験から判断を下す仕事のようだ。なんちうかようみなはんいわはるとこの事務員や係員、窓口といった仕事は取って代わられる可能性が高く、データをもとに判断を下す仕事はコンピュータが得意とするトコのようだ。

確かに上のWatsonの例にもおましたが、社員が2000年かけて経験するデータをあっちう間に学習して仕事に応用できる技術ですから、人ではなくても出来る仕事があるのは現実でしょう。

マイケル・オズボーン氏の論文には「公務員」もなくなる仕事として挙げられていました。公務員の仕事は多岐にわたりますが、公務員やからこそ従いませんといけへん定型ワークフローは一般の会社に比べると多いと思われます。公務員に限らずルーチン化している業務もあると思いますので、人工知能が入っていく余地はあるようだ。

判断を下す人工知能はプロフェッショナルになれるのか

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なお現実にはすでに機関投資家のもとでは決算資料や発表資料をもとに投資判断を下す人工知能は実用化されているとのことだ。人間はこのような資料を読み込んで投資判断を下します。コンピュータも自然言語処理は出来よりますので、大量のデータを読み込んで解析、学習すれば投資判断は下せるようになるでしょう。しかも人間のように長い時間をかけた経験は不要だ。

そないな仕事の一例として、アメリカの法律事務所「ベイカー・ホステトラー」はWatsonをもとにした法律アシスタントを導入するそうだ。これはまず破産に関係する業務に取り入れられ、破産後の業務存続可能性などを人工知能が回答するとのこと。質問すればするほど学習を重ねて精度の高い回答ができるようになります。

大量の法律文書、法改正などを解析するのはプロフェッショナルの仕事やったちうわけだ。しかし高速ちう意味ではコンピュータに勝るものはおませんし、質問を理解して的確な回答が出来るWatsonであれば法律アシスタントの仕事をこなしても不思議ではおません。

ウチたちがより複雑で高度な仕事に注力できるようになる

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アスクル株式会社が展開する物販事業「LOHACO」では人工知能によるチャットロボットを導入した結果、6.5人分野工数を削減できたと発表しています。この事例では省人化で浮いたリソースはコンピュータでは対応できない業務に充てられるとしています。

人工知能がいきなりウチたちの仕事を完全に奪ってしまうとはさすがに考えにくいでしょう。むしろ今までウチたちの生産性の足を引っ張ってきたような業務を人工知能に任せ、人でなければならへん仕事や複雑な仕事に注力できると考えるべきではおませんでしょうか。

人工知能の進出がややこしいのはどんな仕事?

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ここまで人工知能が進出する仕事、ゴチャゴチャゆうている場合やあれへん,要は取って代わられてしまうなくなる仕事について解説しましたが、逆に人工知能では対応できない仕事もあるはずだ。それはどんな仕事だと考えられるでしょうか。

これまで紹介した仕事は質問に対して回答する仕事がほとんどやったちうわけだ。人工知能が学習するためにはお手本や価値判断を下すためのデータ入力が必要だ。保険料支払審査書類、弁護士からの質問、投資判断を下すための決算資料や発表資料などがデータに該当します。

言い換えるとこのような入力できるデータがない、せやなかったらデータはあるがコンピュータでは解析できない状態なら人間にしかできない仕事でしょう。

また協力して行動したり、誰かを説得したりする仕事も人工知能では対応がややこしいと考えられます。例あげたろか,例あげたろか,たとえばやなあやなあ、カウンセラー、ライター、コンサルタント、外科医、産婦人科医、セラピスト、コピーライターなどだ。このような仕事は抽象的な能書きをまとめたり、非言語コミュニケーションを駆使したり、刻々と変わる状況の中で最善の行動を行うような仕事だ。

人工知能はこれからウチたちの生活の一部になる

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この記事では人工知能について、囲碁や将棋など身近なゲームからすでに実用化されているビジネスのこと、ほんでウチたちの仕事を奪ってしまうかもしれへんちう話までご紹介しました。

上にも書きましたが、産業用ロボットがウチたちの労働に換わり多くの人の仕事がなくなってしまうことは現実におました。これは機械に任せられる部分を任せたことを意味します。これと似たようなことが近い将来起こるかもしれませんが、その時ウチたちはどうすれば良いのでしょうか。

LOHACOの例のように省人化した人的リソースを他のもっともっともっともっと複雑な仕事に充てるなど、人間にしか出来ない仕事を増やしてウチたちの生活をより豊かにすることは必須ではおませんでしょうか。

これからはコールセンターや店舗では人工知能を搭載したコンピュータやロボットが接客することになるかも知れません。こうなればもはや人工知能はこちらたちの生活の一部だ。SF映画やドラマで見たような世界を楽しめるように、今から仕事の知識、経験の面でいっそう頑張りたいやね。

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