ITを知ればもっと業務改善デキる

【2017年11月号】ITを知ればもっと業務改善デキる


カテゴリー: 2017年11月09日
まず、ご報告がございます...いきなりの宣伝でスミマセン。

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●● 弊社が提供しているクラウドサービスが「優秀賞」を受賞!! ●●
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弊社が提供する「足場工事・設備工事、ビル管理の現場管理モバイルクラウド【Tracking@Job(トラッキングジョブ)】」が、GMOクラウド社主催、TIS社/NHN テコラス社協賛の「第一回アプリコンペティション」で、<<優秀賞>>を受賞いたしました。

職人現場の働き方改革を推進する本格的なクラウドサービスとして、多くの方からの賛同を得て、これまでIT化がなかなか進まなかった職人現場領域でのIT活用として非常に大きな期待を集めた結果の受賞ということで、大変ありがたく思っております。

引き続き、現場の業務改善に貢献するITをより一層追求して参りますので、どうぞよろしくお願い致します。

■下記「GMOクラウド社・第一回アプリコンペティションの紹介サイト」へ受賞結果が掲載されております。

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https://partner.gmocloud.com/lp/competition01/

■受賞した【Tracking@Job(トラッキングジョブ)】のサイトへは下記URLから。

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http://tjman.intermesse.co.jp


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<今月のテーマ:人間の五感を超える?人工知能>


最強のプロ棋士を打ち負かした英ディープマインド社が開発した囲碁の人工知能(AI)「アルファ碁」は有名ですが、先日の日経新聞に、さらに腕前を上げたAI「アルファ碁ゼロ」が開発され、「アルファ碁」に100戦全勝したという記事が出ていました。

自己対戦を繰り返して急速に上達し、実験3日後には、2016年3月にトップ棋士に勝った際のアルファ碁に100戦全勝をあげたということで、そのスピード感にも驚きましたが、人間の棋譜は学ばず、人間棋士には思いもよらないような定石も見つけ出したという点については、さらなる驚きがありました。

私には、そのAIの中身は、よく分からないのですが、それでもこれは、これまでの多くのAI活用事例や見聞きして理解してきたことからすると、大きな飛躍を感じるものです。

というのは、これまでのAIは、人間という教師がいて、人間の棋士による過去の膨大な棋譜を学習させたうえで、AIどうしを繰り返し対局させてさらに学ばすことで人間に勝るAIになると理解していましたので。

アルファ碁ゼロは、棋譜のデータに全く頼らずに、人間という教師も必要なく、人間の初心者以下の状態からAIどうしの対局だけで上達していったということです。

大きな飛躍と感じるのは、まさに人間の赤ちゃんが、何もないところから少しずつ経験を積みながら学んでいくという人間の成長とほぼ同じ印象を持つからで、しかも、それがあっという間に人間のプロ棋士を超えてしまうという、そのスピード感がそう感じさせるのだと思います。


「すごいところまで来たなあ」と思っていたところ、あるセミナーへ参加して、その大きな飛躍と感じたもの、そして、何となく不安な感じ(これは人間という生物として不安を感じたのか?)が何だったのかが分かったような気がしました。

それは、いわゆる知的で創造的な仕事と思われてきた「様々なモデル設計・構築の仕事」が、AIに完全に取って代わられることを意味しているからだったんですね。

今までは、ある特定の分野で、長年多くの経験を積んできて精通しているプロフェッショナル(専門技術者、職人)が、経験と勘を頼りに、ある良い結果を得るには、どのような要素(いわゆるパラメータ)が関係していて、その様々な要素(パラメータ)の中で、どの要素(パラメータ)がより重要なのか、よりその結果に左右するのか、を検討し、見極めをしながら、そのモデルを設計・構築していく。

これは誰もが出来ることではなく、そうしたことができる人は、それなりのポジションと報酬が得られる仕事だという位置づけの中で、プロとしての自覚をもって働かれている人が多いのではないかと思われます。

そして、これまでのイメージでのAIでは、そういった人たちが教師となってAIに学習をさせて、パラメータを追加したり、削除したりして調整をする役割は担い続けていくというAIとの役割分担型のイメージでした。

「アルファ碁ゼロ」は、そうではないということを改めて認識させられるものです。

このようなモデル設計・構築の仕事を「アルファ碁ゼロ」のようなAIが、人間から要素(パラメータ)とその要素に沿ったデータを指示、投入されるのではなく、日常業務での何らか関係しているか、いないかもよく分からないような、あらゆる情報(大量データ)が投入されれば、勝手に人間では思いつかないような要素(パラメータ)を見つけ出して選別し、勝手にそのモデルまで作ってしまう。

そのようなことが、処理能力的には一般消費者でも容易に手に入れられるような安価なGPU搭載パソコンでも可能になってきているのというのが、すでに現時点での状況のようです。

とすると、ここ数年のうちには、このモデル設計・構築領域で多くの適用事例が出てくるのではないでしょうか。


ところで、ある特定の分野で長年多くの経験を積んできて精通しているプロフェッショナル(専門技術者、職人)は、どんな情報を頼りに経験を積んでいるのかを考えてみると、それは人間である以上、五感(視覚・聴覚・嗅覚・味覚・触覚)を通じて入ってくる情報ということになります。

AIもこの五感を通じて入ってくる情報(大量データ)がなければ自分で学習することは難しいのでしょうが、これもカメラや周波数センサーなどなど、様々な各種センサーから得られるデータがあって、しかも、人間の五感では感じられないレベルの情報も得られますので、データの種類、量ともにデバイス(機械)には勝てそうにありません。

そもそも「五感」ということは、人間が入ってきた情報をどう感じるかということですが、これは、その入ってきた情報をどう認識したかということにかなり近いですので、感情を除いたそのレベル感で捉えた場合には、人間が学習データを与えなくとも自分でモデルを構築するAIの五感となると、すでに現時点で人間の五感を超えているということになってしまうのではないでしょうか。


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