AIや「機械学習」を自分で試して、魔法がとけた（笑）
サーチマン佐藤です。
こんにちは。
最近、AIや「機械学習」、
自分でやってみました。
世間では、「何か魔法のようなもの」
という印象があるようですが、
全然違いましたね（笑）。
結局、AIや「機械学習」も、
人間がやろうと思えばできること。
しかし、恐ろしく面倒だから、
コンピュータがやっているだけ。
そういう意味では、
「人間にできない」とも言えますが、
少なくとも「魔法」じゃない。
松岡修造さんクラスの根性があれば、できる（笑）！
まあ、冗談はともかく、
結局のところ、
そんな「魔法」にかからないためには、
「自分で経験する」ことが大事かと。
「魔法」にかかったままだと、
上司やお客さんから、
「AIで業務改善しろ」という、
わけのわからない無茶ブリに対して、
マジメに悩んでしまう（苦笑）。
少しでも自分で経験していれば、
「アホか？」という態度で、
自信満々で臨めるでしょ。
精神的にも楽です。
そして、理路整然と、
AIに必要なのは、
大量のデータ（ビッグデータ）と解析モデルだと言い、
要素となるデータは何か？
その収集はできるのか？という議論が出来る。
現実に落とし込んでいける。
例えば、最近、NTTドコモから、
需要を予測する「AIタクシー」が提供されました。
もちろん、これも魔法じゃない。
たぶん、「魔法」系の人は、
「AIタクシー」を導入したら、
すぐに、乗車率があがって、
ガッポガッポと儲かると思うようですが、
でも、もちろん、その前提は、
大量データと解析モデル。
実際、この「AIタクシー」導入の前提は、
過去1年以上のタクシー運行データです。
他の話で言えば、例えば「将棋」。
こちらのAIは、プロにも勝つようになりましたが、
「指し手を、数学的に解明している」
と勘違いしている人も多いですが、違いますよ。
確かに、終盤戦は、
数学的に解明しているけど、
序盤、中盤における指し手は、
過去のデータから帰納的に解析されたもの。
つまり、プロの棋譜を
ビッグデータとして取り込ませ、それを解析し、
「この手を打ったら、勝ちそうだ」
という結論を出している。
まあ、プロとしては、
AIに負けて悔しい思いもあるでしょうが、
自分たちの棋譜が、その礎になっていると思えば、
少しは溜飲が下がるかな。
だって、素人の我々のデータ取り込んでも、
弱い「AI」になるだけだしね（苦笑）。
そういう意味では、
先述の「AIタクシー」だって、
「お客さんを効率よくゲットした優秀な運転手」
データを取り込まないと、
弱い「AI」になるはずですよ。
（これは確認していませんが、サーチマン予想）
ということで、まとめますが、
「AI」とか「機械学習」とか、
常に新しい技術は出てきますが、
まずは、「魔法」系にならないように。
それには、少しでも経験すること。
経験がゼロと１は、全く違ってきますからね。
ではでは、今日は、そんな感じで。
ビジネスの荒波、乗り切っていきましょう。
ありがとうございました。
●追伸
多くの仕事が「AI」に置き換わると言われますが、
でもね、「AI」の特性と、その元データの前提を考えれば、
いくらでも、やりようがありますよ。
いみじくも将棋の羽生さんが言ってました。
「AIが将棋を支配したら、将棋のルールを変えればいい」
「桂馬が飛べる位置を変えるとか」
それができるのは、人間ですからね。
「AI」には、できません。
まあ、将棋はルール変えるの難しいかもですが、
ビジネスは、簡単にできる。
今後、それができる人が、
勝ち組になると予想します。
●追伸２
クラウドだって、
一時は「魔法」系でしたよ（笑）
いや、確かに凄いんですけど、
「魔法」じゃない。
地に足つけて、一つ一つ検証してみれば、
「な～んだ」って話になりますよ。
よかったら、その経験一緒に勉強しましょう。
（現在、オープニング価格で大分お得ですよ）
●最後に
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