AIが当たり前に使われる時代はすぐそこ! 私たちの仕事はどうなる?

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AIが当たり前に使われる時代はすぐそこ!
私たちの仕事はどうなる?

2020.05.01

提供:明治大学

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AIが当たり前に使われる時代はすぐそこ!
私たちの仕事はどうなる?

「近い将来、AIに仕事を奪われる…」という声を耳にしたこと、ありますよね?そう聞くと、マイナスな印象を受けがちですが、それは理解不足による間違ったイメージ。海外に比べて、日本の企業はAI戦略が立ち遅れている理由かもしれません。AIのビジネスへの活用が当たり前になる日もそう遠くない今。AIがハッピーにしてくれる未来をのぞいてみましょう!

この記事をまとめると

  • 技術の進歩によりAIブームが加速。ITが一般化されたように、AIが当たり前に使われる時代へ。
  • AIを導入していくには、克服しなければならない課題がいくつかあります。
  • AIと協力し、「意思決定の支援」など、新しい価値を生み出す。櫻井義尚准教授の研究について

AIは仕事を自動化し、効率化するためのもの

2015年、Googleによって開発されたアルファ碁がプロの囲碁棋士を破ったことが話題となりました。「AIは膨大なデータをものすごい早さで学習し、人間の能力を凌駕することができる」と、多くの人がAIの進化を実感したことでしょう。実際、実用面での応用例が多数現れ、AIブームが加速します。機械学習に必要なビッグデータの存在や高速計算環境など、技術の進歩もブームを支えました。
しかし、コンピュータや機械、AIをビジネスに活用する取り組みは、今に始まったことではありません。1970年代後半にはOA化、1990年代にはIT化がブームに。いずれも、オフィスの業務をできるだけ自動化し、効率化してローコスト化を図ったもの。それによって、働き方は多様化し、仕事への意識も変化しました。
AIも同じ。ITが一般化されたように、今後、AIが当たり前に使われるインフラ的な存在になっていくのは必然の流れなのです。

AIの導入を妨げている課題とは?

AIの導入を検討する企業は増えていますが、今はまださまざまな課題があります。中でも大きな課題は三つ。
一つ目は、AI適用の環境です。AIの機械学習には大量のデータが必要ですが、日本では全社統一のデータベースが構築できていない企業が多くあります。海外に比べ、その重要性が十分に認識されていないのです。
二つ目は、AIの適用の仕方。人が行っていたプロセスをAIに置き換えて自動化するRPA(ロボティック・プロセス・オートメーション)に関して、すでに属人化している業務をAIに置き換えると、内部構造や原理が解明できないブラックボックス化を進めてしまうことになりかねません。
最後が、AIに対する評価方法。AIの効果はすぐに目に見えるものばかりではないため、結果が出る前に頓挫するケースも多いのです。特に、初期の段階では機械学習に必要なデータが不十分で、システム稼働後にデータ収集を行い、精度を向上していく場合があります。AIには「投資」の観点が必要なのです。

AIと協力することで可能性を広げる、櫻井義尚准教授ゼミの学び

ここまでに紹介してきたAIは、囲碁もビジネスも、学習データを絞り込み、特定の分野に限定したものでした。
一方で、人の意思決定をAIで支援する研究が意思決定支援システム。すでに私たちの身近でも活用されています。例えば、インターネットで商品などを検索すると、関連情報が提示されますよね?これが、レコメンダーシステム。AIがおすすめ情報を表示し、個人の意思決定を助けるものです。主にマーケティング分野で活用されていましたが、人事や企業戦略などでも活用が期待されています。
明治大学総合数理学部の櫻井義尚准教授のゼミでは、レコメンダーシステムのほか、顧客の行動データやコメントを集めるスマホアプリ、それらのデータを分析する技術などを研究しています。
AIは仕事を奪うのではなく、協力することで、より高度なことを実現できるもの。AIと人間が協調する未来を、自分の手でつくってみませんか?

【広告企画】提供 : 明治大学

この記事のテーマ
数学・物理・化学」を解説

私たちの生活基盤である自然界で生じるさまざまな事象や物質、それらが織りなす理論が研究対象です。宇宙や生物がどのようにして誕生し、どのような構造になっているのかという、究極的な知的探究心は人類ならでは。森羅万象の構造や性質、法則と変化を探求する物理や化学、その習得に必要な数学というように、これらの学問は互いに深く関連しています。未知の領域への研究を進めながら、さまざまな原理解明をしていく分野です。

「数学・物理・化学」について詳しく見る

この記事で取り上げた
「数学」
はこんな学問です

高校で学ぶ数学をさらに深く追究したり、異なる視点から考えたりする学問。主要な分野としては、方程式で数の関係の成り立ちを表す「代数学」、図形などの性質を研究する「幾何学」、微積分に代表される「解析学」がある。また、これらとは違う視点で、数学を活用してさまざまな現象を数理モデルで表そうとする「応用数学」もある。コンピュータ技術との関わりも深いため、ますます重要性が増している分野である。

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