「人工知能（AI）が原因で失業する」と信じている人は大勢います。では私たちの周りに、人工知能に仕事を奪われた人は居るでしょうか？　少なくとも、今の所は私の周りにはいません。もしかして私たちは、居るはずのない幽霊にただおびえているのではないでしょうか。 そのような怪談が語られ始めたのは、第3次人工知能ブームが始まった2013年ごろと記憶しています。英オックスフォード大学のマイケル・A・オズボーン准教授らが著した「THE FUTURE OF EMPLOYMENT：HOW SUSCEPTIBLE ARE JOBS TO COMPUTERISATION？ 」という論文に書かれた「10～20年以内に労働人口の47％が機械に代替されるリスクがある」という主題が引き金を引き、人工知能脅威論が一気に花開きました。たった20年で労働者の半数が失業するリスクにさらされるのですから、騒然とするのも当然です。 し

世の中に溢れている「人工知能すごい！なんでもできる！」のような楽観的な話でもなく、「人工知能やばい！仕事なくなる！」みたいな悲観的な話でもなく、淡々と現状のディープラーニングや人工知能の限界や可能性を書いた書籍。 そもそも、「人工知能」という言葉に人工知能学会ですら正確な定義はなく、よって人工知能学者と言われる先生方の認識や定義もばらばらというところから始まる。これまた各先生の定義にかなり幅があり、なんでもありの人から、ディープラーニング使ってないと人工知能じゃないという硬派まで千差万別。そりゃ一般の方たちは混乱しますね。 印象に残った話として「説明責任が必要な分野にはディープラーニングは浸透しない」という話。しかも、2030年代の予想として。これは、以前羽生さんが「将棋の場合は、AIの手の意図を説明することを求められるかもしれません...」と言っていた話とリンクする。 つまり、人間はある

どうやってギャップを埋めるか？ 人工知能をビジネスに活用したいというトレンド自体は、開発者としては嬉しいです。そうした追い風が吹いていることを実際に肌で感じています。人工知能セミナーを定期的に開催しているのですが、参加者が結構多くてありがたいと筆者は思っています。このトレンドはしばらく続くでしょう。 セミナーでは、「ディープラーニングを入れたら何でもかんでも魔法のように解決するわけではありません」と言っています。 取り繕っても仕方が無いので、ギャップをこちらから埋めています。「できるかもしれません」というような相手に気を持たせる話もしません。「○○だから、今の技術では無理です」と丁寧に説明していくしかありません。 すると参加者からは「あ、その程度のものなのね」「あの本に書いてあった内容と違う」という反応が返ってきます。「期待しすぎた」という顔になっているのが筆者にもわかります。中には「だっ

「日本再興戦略」と「誤解だらけの人工知能」を読んだ ちょっと前に「日本再興戦略」と「誤解だらけの人工知能」という本を読みました。 日本再興戦略 (NewsPicks Book) 作者: 落合陽一出版社/メーカー: 幻冬舎発売日: 2018/01/31メディア: 単行本この商品を含むブログ (6件) を見る 誤解だらけの人工知能?ディープラーニングの限界と可能性? (光文社新書) 作者: 田中潤,松本健太郎出版社/メーカー: 光文社発売日: 2018/02/23メディア: Kindle版この商品を含むブログを見る 「日本再興戦略」は、科学者・アーティストと色々な肩書きを持つ「落合陽一」さん（最近メディアの露出も多いので知っている人も多いかもしれません）が、書いた本で、「これからの日本は、こうしたらよくなるはず」「少子高齢化はチャンス！」といった、日本を良くしていく方法やアイディアに関して、技

「お金にゆとりがなくても、蛇口を小まめに閉めなければ仕事に満足できる!?」「ストレスだらけの人は結婚・出産祝いを贈れ!?」──AI（人工知能）がこんな提言をする番組をNHK総合が3月3日に放送しました。 タイトルは「AIに聞いてみた　どうすんのよ!?　ニッポン」で、2017年7月22日に第1回を放送。第2回となる今回は「働き方」がテーマです。 第1回は放送前から多くのデータサイエンティストたちが「AIの分析とはどのようなものか」と正座待機していましたが、ネットでは「本当にAIなのか」「統計的に正しい操作がされているのか」など批判の声も目立ちました。一方、今回はやや盛り上がりに欠けた印象です。

村内伸弘のブログが好き😍 ブログ三昧♪♪ ムラゴン、にほんブログ村、ムラウチドットコム運営の CEO（調子イイおじさん）がブログに恋し、ブログに狂う☆ ｜ 無料ブログサービス muragon（ムラゴン）｜ ブログランキング にほんブログ村 ｜ ECサイト ムラウチドットコム｜ ★決意★56才★ この AI本、かなり分かりやすくって 人工知能の理解に間違いなく役立ちます。ゾクゾクしました！読んでいてメチャクチャ面白かったです。視野がググググと広がりました♪♪ 誤解だらけの人工知能 ディープラーニングの限界と可能性 AI専門家・田中潤＆データサイエンティスト・松本健太郎著 光文社新書 平成30年（2018年）2月27日　読破 田中潤さんの一言 「日本大丈夫かよ！もっと勉強してくれ！」 結論から書きます。 この本、あなたもぜひ読んでみてください☆ 技術屋経営者の田中潤さんが   「！」「？」「

[松本] 今回のゲストは、2月15日に刊行された「誤解だらけの人工知能」共著者であるShannon Lab株式会社代表取締役の田中潤さん、そして本書を編集して頂いた光文社の三宅貴久さんです。 対談を始める前に。三宅さんが編集をご担当された「バッタを倒しにアフリカへ」が新書大賞2018を受賞しました。おめでとうございます！ バッタを倒しにアフリカへ (光文社新書) 前野ウルド浩太郎 光文社 2017-05-17 [三宅] ありがとうございます！非常に嬉しいです。 [松本] 「誤解だらけの人工知能」も三宅さんにご担当いただいているので、2年連続を狙って行きたいですね（笑）。今のところ、NewsPicksでも単なるAmazonページにも関わらず、20名強にpickされているので幸先良いスタートだなとは思っています。 実は”誤解だらけの”出会いだった田中さんと三宅さん [松本] まず「誤解だらけの

なぜ私たちは、人工知能を“誤解”し続けてしまうのか：【最終回】真説・人工知能に関する12の誤解（17）（1/4 ページ） 人工知能に対するさまざまな誤解を取り上げてきた本連載ですが、ついに最終回となりました。今回は、なぜ私たちが人工知能を“誤解”してしまうのか、そもそもの理由を考えます。 8カ月にわたって続いたこの連載も、今回が最終回となります。これまで「働き方」「ビジネス」「政府の役割」「法律」「倫理」「教育」「社会」とさまざまな観点から、人工知能に関する“誤解”を検証してきました。 中には「それはお前が誤解している！」とツッコミをもらうような部分もあったかもしれません。事実、SNSでもさまざまなフィードバックをいただきました。今回は、日本に暮らす私たちの多くが、人工知能を誤解してしまっている、そもそもの原因を考えたいと思います。 この連載を振り返ると、人工知能に仕事を“奪われる”、人工

いくつかの質問に答えるだけで、数カ月以内の退職リスクを判断されたり、自分に合っていると思われる企業を勧めたり――。最近の人工知能は、人間の感情や心を評価するまでに進化しています。実際に体験すると「どうして分かるのだろう」と不思議に感じることもあるでしょう。 それと同時に「人工知能に感情まで読み取られたくない」と、不信感や嫌悪感を示す人がいるのも事実です。人の心は皆違うはずなのに、「Aさんと近い傾向だからB社は合うのではないか」「過去に退職したCさんに似ているから退職のリスクが高い」などと、他人の結果を基に、平均化（標準化）して評価することに、違和感があるというわけです。 人工知能というえたいの知れない機械に「お前はAだ」と評価されたり、命令されたりしても納得できないという人は少なくないでしょう。「1人1人の違いをちゃんと見極めて、人間がその人に寄り添った理由を説明する方が信頼できる」と主張

人工知能が人間の仕事をある程度奪うであろう、少し先の未来には、政府が一律に所得を支給する「ベーシックインカム」が必要になる――。前回の記事では、そんなテーマをお話ししました。 「ベーシックインカムで労働意欲が低下する」といった、数々の懸念が払拭されつつある今、実現にあたっての大きな障壁は“財源”のみになりつつあります。昨今では、現状の体制を大きく変更するような政策について「財源を示せ！」と迫られるケースも少なくありません。 本当に、日本が全国民に所得を支給するお金などあるのでしょうか。今回は、人工知能そのものの話題から少し離れ、ベーシックインカムを実現するために、どこまで財源の裏付けが可能なのかを考えてみたいと思います。 ベーシックインカム、国からの給付額はどのくらいになる？ ベーシックインカムを「政府による購買力の支援」だと捉えた場合、給付額はいくらぐらいになるのでしょうか。その参考にな

この連載では、これまで何度か「人工知能に仕事を奪われる」という脅威論を取り上げてきました。鉄腕アトムのような“万能”な人工知能が生まれるには、まだ多くの時間がかかると予想されますが、特定の単純作業など、ミクロな視点で考えれば、人工知能による自動化によって、人間の手が要らなくなる仕事は出てくるでしょう。 仕事の対価としてもらえる賃金が、人工知能によって得られなくなる――これが人工知能に仕事を奪われることを「脅威」と捉える理由の1つだと思います。 では、人工知能に仕事を奪われたとしても、お金がもらえるとしたらどうでしょうか。近年では、そんな社会保障施策である「ベーシックインカム（Basic Income＝最低所得保障）」が国内外で注目を集めています。 国内では、堀江貴文氏や西村博之氏などが導入を主張していますし、世界に目を向けると、テスラCEOのイーロン・マスク氏やFacebook CEOのマ

Photo by EHStockphoto/Shutterstock.com 圧倒的な戦力を誇り、2勝1敗ペースで勝ち続けた最強ソフトバンク。まさかの逆転勝利でクライマックスシリーズから成り上がった横浜DeNA。 両チームの激突で幕を開けた2017年の日本シリーズは、4勝2敗で福岡ソフトバンクホークスが優勝しましたが、横浜DeNAラミレス監督の采配がズバリ的中して、圧倒的な戦力差を感じさせない試合が続きました。 2017年全てのイベントが終わった今こそ、セ・パ両リーグの戦いぶりを振り返る良い機会と言えるでしょう。そこで今回は、データに焦点を絞って各チームの特徴をザックリ掴んでみたいと思います。 野球をデータサイエンスとして定義する セイバーメトリクスという単語を一躍知らしめたビリー・ビーン氏は野球を「27個のアウトを取られるまでは終わらない競技」と定義した、と言われています。 しかし私は少

人工知能に人間を「裁く」ことはできるのか？：【増補】真説・人工知能に関する12の誤解（13）（1/4 ページ） 人工知能に判断を任せられる領域が広がってきています。しかし、それが「信頼できる」ものかどうかは考え続けなければいけません。先日も、人工知能が“思い込み”で判断していると疑われる例が「司法」の現場で飛び出しました。 「AIトレーダー」に「AI面接官」、さらには「AI婚活」まで――。昨今、人工知能が意思決定のための判断材料を提供してくれる領域が急速に広がっています。2018年には、この傾向がさらに加速していくでしょう。 「人工知能に仕事が奪われる」という悲観的な意見はあるものの、今のところは、そのほとんどは「仕事を手伝ってくれる」程度の能力しか発揮していないのが実情です。このまま人工知能と人間の“住み分け”が進めば、人間が人間にしかやれないことに集中できる環境が実現するかもしれません

今回は2017年12月に刊行された「「欲しい」の本質」を紹介します。 著者の1人である大松さんから献本いただきました。ありがとうございます。 「欲しい」の本質 人を動かす隠れた心理「インサイト」の見つけ方 (宣伝会議) 大松孝弘 波田浩之 宣伝会議 2017-12-01 ちなみに、大松さんには以前にマメ研としてインタビューをさせて頂く機会がありました。約1年ほど前ですが、今読んでも新鮮な内容だと個人的に自負しております。 モノが売れない時代。「インサイト」の考え方が私たちのマーケティングを変える https://www.mm-lab.jp/interview/insight_thinking_changes_our_marketing/ 今回は、本書を読んで得られた3つの「気付き」をご紹介したいと思います。 インサイトは天才にだけ舞い降りるのではない インサイトの定義については先ほど紹介し

最近、人工知能の開発に投資を行うニュースが増えています。政府だけではなく、トヨタやオムロン、日立製作所、ダイキンなどの企業も次々と投資を表明。研究拠点の設立や、人材育成、企業買収、ベンチャー投資など、その内容はさまざまです。 こうした投資の動きは、日本だけではありません。補助金に加えて税制優遇など、間接的、直接的な“支援”という形で、世界各国が惜しみなく資金をつぎ込んでいます。 ロシアのプーチン大統領が、2017年9月に行われた講演で「人工知能（AI）分野で主導権を握る者が世界の支配者になる」と語ったことからも、これはいわばプライドを賭けた、国家間のAIを巡る争奪戦が起きていると考えてよいでしょう。 そんな中、諸外国の支援状況を見ている日本国内の研究者からは「もっと政府に支援をしてもらいたい」という切実な声が上がっています。 人工知能の技術開発を担う、理化学研究所 革新知能統合研究センター

“人工知能時代”に求められる人間の能力、たった1つの答え：真説・人工知能に関する12の誤解（11）（1/4 ページ） 来るべき“人工知能時代”に、人間に求められる能力は何か？　そんな問いに対して「人間力」を挙げる人が増えてきています。結局これって、具体的に一体どんな力なのでしょうか。そしてそれを高めるための方法は……？

満足度★★★ 付箋数:23 「本書は、勘と経験と過去の前例にそって、 エクセルやパワーポイントを使ってなんとなく グラフを作ってきたビジネスマンのために、 絶対に知っておかなければならない “データの見せ方” を超簡単・超丁寧に 解説しています。」 著者は、マーケティングの領域で人工知能の 研究を行うデータサイエンティストの 松本健太郎さん。 なぜ、高度なビッグデータの分析を行う データサイエンティストが、グラフなどどいう 初歩的なテーマの本を書いたのか？ それは、松本さんがある事実に気づいた からです。 その事実とは、多くのビジネスマンが 「思い込みと勘違い」でグラフを 作っているということ。 その結果、何かが間違っていても、 作った本人も何が間違いかを指摘できない グラフが生まれています。 それは、これまで一度もグラフの作り方を 教わった経験がないからです。 グラフに関して、足りない知