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【仕事】AIを何も知らない人がAIについて意見を求められた時の対応術

2018/05/31


gjejgese

 

 

「AIがすごいです!」「ビックデータ!」

こんなワードを見ると、いつも思う事がある。

 

うんうん。なるほど。人口的な知能がAIのビックデータって感じだ。(腹減った)

 

まぁ正直何も知らない。

 

仮に「ヒロキ君、、、君はAIについてどう思うかね?」と商談の場で問われたら「ひとりじゃないから。君が私を守るから」と言ってしまい交渉破断もいいとこ、30過ぎてから鼻ピを空ける事態免れない。それもそれで最高のストーリーなのだが流石に恥ずかしいので鼻ピではなく時間を空けて、お勉強しにいく事にした。

 

当選しちゃった

eregkd

抽選で奇跡的に当選。3~5倍以上の応募があったらしい。結婚式の景品とか絶対当たらないのに大して行こうと思ってない勉強会には当たる。これが私。

 

早速だが学んだ事を書いていく。

 

①AIによる第4次産業革命が始まっている

昔は殆どの人が畑を耕す事で生計を立てていた。その後、綿などの軽工業が盛んになり、さらに進んで重工業が生まれた。近代では情報を扱う産業が台頭を表している。

 

時代の移り変わりの背景には、必ず要因となる「核」が存在する。その次の核を担うのがAI(人工知能)ということらしい。

 

早速、冒頭の過ちを正すチャンスがやってきた。

 

ケース1:「君はAIについてどう思う?」

相手:「君はAIについてどう思うかね?」

 

アナタ:「そうですね、、、第4次産業革命はもう始まってますね、、、」

 

「ファッ!?」

 

どうだろう。いかにも知ってる感が漂う。AIについて聞いているのに産業革命の話だ。相手は次元の違いを感じ取り以後AIの話を君に振る事はないだろう。「そうですね、、、」の後は2秒くらいタメを作るとより効果的だ。健闘を祈る。

 

②AIとビックデータ

softbankのペッパー君やスピルバーグ監督が作った結構前の映画がイメージ先行してて「AI=ロボット」と思い浮かべる方もいるがそれは間違い。人間の構造に例えよう。

 

・「AI(人工知能)」脳の分析や判断をする場所

・「ビッグデーター」脳の記憶とか経験を保存している場所

・「ロボット」人間の体

 

んでAI、AIいうけど実は「ビックデータ」がないとAIは全く機能しない。ビックデータはめっちゃくちゃ大事なのだ。

 

人が性別を判断出来るのは「今まで見てきた男性や女性の記憶」(教師データ)があるからだ。偏見ではなく近年注目されているトランスジェンダーが判別しにくいのはAIの視点で極端に言うと「教師データ」が少ないから判断しにくいのだ。

 


【なんでビックデータっていうの?】

単純にすんごい量のデータを扱っているから。実はビックデータとは「教師データ」と言われるデータがたくさん集まった集合体の事を指している。上記になぞると「これは男性」「これは女性」といったひとりひとりのデータの事。

※正確には教師データだけではないが御愛嬌

 

間違えのないAIシステムを構築する為には何万もしくは何億通りの教師データをビックデータへ保管しなければならない。その量は通常のPCやサーバーでは到底管理収納しきれない容量なので特別に構築されたシステムが必要。俺のPCじゃデジカメのデータPCに移行しただけですぐいっぱいになっちゃうもんね。


 

ljgerende

デパートなどでは既に人の顔を分析しており「何歳くらいの性別」というのがほぼ正確に判別されていた。更にそこから購入したものを教師データとして蓄え、こういう顔の30代男性にはこの商品が売れてるから今後開発する製品はこのようなものが売れるという結果まで導き出している。いや怖い。

 

長くなったが、新たな返し技を伝授したいと思う。

 

ケース2:「君はAIについてどう思う?」

相手:「君はAIについてどう思うかね?」

 

アナタ:「そうですね、、、怖いですね、、、」

 

「ファッ!?」

 

どうだろう。怖いときた。一つだけ注意したいのは「こいつSF映画にやられてんな」と思われる事だ。ウィル・スミスを意識した言動は避けるべきだろう。健闘を祈る。

 

③AIと製造業

製造業としては主に検査工程での活用事例が発表されていた。

 

ギア(歯車)を作る会社ではμ単位の正確さを求められる製品を今までは「職人の目視」「測定器」などを使って検査していたがAIを導入し自動で不良品を検出する仕組みを構築したとの話を伺った。

 

【メリット】

・人がいらない(人件費削減)

・24時間やり続けてくれる(量と目安の確保)

・不良品を流さない

・今後の為にノウハウが構築出来る

 

【デメリット】

・導入から運用まで時間・労力・費用が掛かる

・同一製品で生産量が確保されていないとコストと効果が割に合わない

・良品を不良品と判断する事が稀にある

・スピード

 

あれから約半年経ってるので変わってるかもしれないですが、僕が聞いた時はこんな感じでした。先行投資の意味合いもかなり大きいでしょう。

 

ケース3:「君はAIについてどう思う?」

相手:「君はAIについてどう思うかね?」

 

アナタ:「そうですね、、、実はよくわかんないんですよ」

 

相手:「なになに教えてやろう^^」

 

交渉成立。これが最適解だ。

 

ちなみにここまで書いた事は、自分の半年前の教師データを基に書いている。間違えが堂々と記載されている可能性が高いのであしからず。

 

現場からは以上です。

 

~END~