金食い虫の「機械学習」と実用に堪えない「ディープラーニング」
「AI詐欺」が横行する日本のIT業界。AIブームのウソとホントに斬り込む連載の第3回では、主にコスト面から「機械学習」や「ディープラーニング」のビジネス導入の非現実さをあぶり出す。AIのシステム構築コストだけに意識が向いてしまい、従来の業務システムと同様の感覚で運用コストを見積もっていると、後に重大事態を招くと警鐘を鳴らす。 現在の人工知能（AI）の代表格は機械学習とディープラーニング。どちらも今後、世界を変える大きな可能性を秘めていることは言うまでもない。だが、世界を変えるにはまだまだ遠い。例えば（筆者はいまだ聞いたことはないが）、統計アプローチではない新たな手法の発見など、機械学習やディープラーニングの根幹技術の飛躍的な発展でもない限り、ビジネスでの活用を通じて世界を変えるには、多くの課題を抱えている。 機械学習やディープラーニングのビジネス上の課題は、大きくコスト視点と効果視点に分け
日本人の低すぎる生産性と、IT打ち壊し百姓一揆
生産性の低すぎる日本社会デービッド・アトキンソン著『新・所得倍増論』を読んだ。日本社会は世界トップクラスの質の労働者を抱えながら、「一人当たりGDP」や「時間当たり生産性」 において極めて低い水準にあるという。その結果、先進国で最も貧しい国になっている。（いずれもデータに基づく議論なので、関心のある人は本を読んで確認してほしい。） そのような現状分析からの政策提言として、「政府がGPIF（公的年金ファンド）を通じて上場企業に『時価総額を上げろ』というプレッシャーをかけるべきだ」と書かれている。 曰く、日本の上場企業経営者は、国際水準ではまったくの無能であり、利益を出せていない（「3時に閉まる銀行」という例が何度も登場する）、無能な経営者を交代させることでしか生産性の向上はない、女性の活躍もないという論旨だ。 同様の提言は他の識者からもなされている。藤野英人著『ヤンキーの虎』では「5年平均で
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