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人工知能の考察、ディープラーニング、機械学習、各種アルゴリズムなど。

新入社員はA.I?人工知能に取って代わられるかもしれない部署ベスト5

あなたの仕事は人間がやるべき仕事でしょうか?

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人工知能に代替される仕事とは?

気づけばそんな人事判断がされる日もくるのではないでしょうか。

www3.nhk.or.jp

とのことで、近い将来、あなたの仕事はあなたがやるべきではない仕事になるかもしれません。

では、職場において、どのような仕事から人工知能活用が進んでいくかの予測とともに、これからの企業と人工知能の関係についてなども書いていきたいと思います。

5位 経営層

その尽きない情熱と全体の舵取りをする経営層の仕事は、まだまだ人工知能が真似できません。とくに、企業成長の裏には人脈やインターネット上にはない繋がりの中から生まれる情報などが物事を円滑にすすめているケースもあります。将来的には法人を経営する人工知能というのもできるのかもしれませんが、まだまだ、しばらくは人間の時代であると言えます。

4位 営業部

マーケティング・オートメーションなど、多くのデータを扱って最適な解を求めるというのは人工知能の得意な分野に属されると思います。しかしながら、テレアポやフェイス・トゥ・フェイスの営業など、面と向かって人情で、という分野には人工知能がはいりこめません。人間は人間に影響を受けて決断する場合があります。逆に、メールでの定期的なフォローやセールスレターなどは海外でも人工知能活用が進んでおり、バランスよく人間をサポートしてくれることでしょう。

3位 広報部

プレスリリースの発行やブランドの管理など、企業の「らしさ」を保ったり、リスクを回避するという性質から、そこには基準となる答えが存在しています。あらゆるシチュエーションから、正しい表現なのか、判断することは現在の人工知能の技術でも可能です。例えば、クリエイティブチェックなどがあったとしても、人間の表情やトーンを画像認識技術で読み取り、企業ブランドに適しているかどうかといった判断は可能です。また、法律知識に関しては、アメリカの法律事務所の幹部に行ったアンケートによると、「10年以内にIBM Watsonのような人工知能に取って代わられる可能性がある」と回答しており、リーガルチェックまでこなしてくれるようになるでしょう。企業トーンの判断なども人によって違うなどということが回避することができ、より制度が上がる可能性もあります。

2位 経理部

Fintechの加速とともに、経理処理は効率化が進んでいる分野のひとつでもあります。記帳はもちろんのこと、融資処理なども海外では人工知能活用がされている例があります。経営に関する分析用のデータもボタンさえ押さなくても出力できるようになるでしょう。従業員の経費精算などもお手の物です。

1位 人事部 

冒頭の例にあるように、社員のマネジメントや採用への活用はすでに多くのサービスが日本でもリリースされており、これからも加速していくことでしょう。例えば、ネット上でソーシャルメディアのフォロワーが多い人材を抽出してスカウトしたり、Githubでの貢献度が高いユーザーを抽出することなども可能でしょう。あるいは既存社員の分析も収拾し、ビッグデータ活用として、どのような人材が成果をあげやすく、性格のグルーピングなども確度高く行い、適切な人事配置を行うことができるようになるかもしれません。

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企業はやはり人が創り出す作品なのか?

以上、現状の人工知能技術からのひとつの推測ではありますが、転職する際は、「人工知能にとって変わられない人間らしい仕事」という観点がでてきても不思議ではないですね。とは言え、「企業は人なり」という言葉にもあるように、人間が集まって企業としてのブランド形成などがなされていくという観点では、最終的にほとんどの仕事が人工知能によって代替するのは無機質すぎて人間には受け入れられないケースがでてくることでしょう。人間が主体の世界では、人間と人間の間で繰り広げられる生活が最大であるということなのかもしれません。

iPhone7を手にした瞬間、あなたはきっとAIしてしまうだろう

iPhone7が発表され、巷ではSuicaが使えるApple PayやワイヤレスなイヤホンであるAirPodsなどに注目が集まっています。

もはや携帯でも、スマホでもない

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Apple.com

見逃してはいけないのがカメラの性能向上です。解像度は一眼レフと遜色なく、より多くの光を取り入れることができるƒ/1.8の開口部、4K動画だって撮影できます。また、人工知能の技術である機械学習の手法を取り入れているというのも忘れてはなりません。

人工知能といっても、購入したiPhoneが個別に賢くなっていく、綺麗に撮影できるようになっていくということは考えにくく、おそらく、撮影した画像に何が写されているのかを自動で判断して、より賢い分類をしたり、撮影のフィルター技術などに応用されていくというのが現実的であると考えられます。

例えば、Facebookがいち早く研究に力を入れていた顔認識技術など、より精度を増していると考えられます。

もう携帯電話やスマートフォンといった言葉に当てはまる製品ではないレベルですね。このプロダクト自体がSiriを形容する「パーソナルアシスタント」と言っても過言ではありません。

Siriもパワーアップ

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Apple.com

Siriも日々進化を遂げています。音声認識技術においては、世界の1位2位を争うSiriは人々が使用すればするほど、知性を増し、私達の生活をより便利にしてくれることでしょう。

また、人工知能という言葉が聞かれるようになる前からSiriの知名度は高いですが、Siriこそ、人工知能技術がふんだんに活用されており、現代の技術において、人工知能でどのようなことができるのかというバロメーターといっても良いかもしれません

人工知能はビジネス市場的に注目度が高いということはありますが、まだ日常の中で日々利用されているような技術というのは多くありません。

Siriを見ていると、自然に人々の日常に溶け込んでおり、人工知能の技術の発展は決して特別な未来の話ではないことを教えてくれます。

時代は内側から進化する

Appleのリリースについては、スティーブ・ジョブズが亡くなってからさまざまな噂話が飛び交っていることも目にします。Appleにとって、デザインの革新というのはとても大切なアイデンティティーの一つではあると思いますが、デザインがすべてではありません。時には内側を磨く時間も必要なのでしょう。

Appleは世界的に有名な企業でもあり、製品の素晴らしさから良くも悪くも偏見を持たれることがあると思いますが、実は日常的にこうしたことは起こっているのです。

例えば、Webサイトを例にとってお話します。スマートフォン、それこそiPhoneが発表されてからガラッとデザインが変わりました。人類のメインデバイスがスマートフォンにシフトしていくことで、レスポンシブデザインと呼ばれる手法が流行し、現在では選択肢はあれど、スタンダードな手法になっています。

ではそれからWebサイトに革新は起きているか?

もう何年も大きな進化は遂げていないのです。Webサイトという世界においてもディテールの時代なのです。よりリッチなアニメーションを利用したり、より直感的に使用できるUIやUXを追求したり、といった状況です。

例えば、通信やデバイスが革新されるタイミングというのは人々の日常を変える力を持っています。そのため、製品自体もより革新的に見えます。

だからこそ、Apple Watchを出したのかもしれませんが、機能的にスマートフォンと重複するところも多く、いまいち競争力がないように感じられます。

そうしてまた人々の日常を進化させるデバイスが普及するときには、やっぱりAppleだ!となるのではないでしょうか。

なんだかんだで多くの人はAppleを愛していると言わざるを得ません。

Webフレームワークと人工知能の秘密の関係

多くのWebアプリケーションはRuby on RailsPlay Framework、小規模なものであればWordpressなど、効率的に開発を行うためのフレームワークを使用しているのではないでしょうか。

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人工知能フレームワークPythonC++が多い

例えば、ディープラーニングの手法を既存のWebサービスに組み込む場合にはどのようにしたらよいのでしょうか?

ディープラーニングのライブラリはC系の言語で書かれていることが多く、今までPHPRubyなど、メジャーフレームワークの選定にもとづいて選択した言語しか触ってこなかったエンジニアにとっては、なかなかとっつきづらいというのが本音ではないでしょうか

これから人工知能機能の開発に本腰を入れていこうと考えている方や、触りだけでも試験導入してみたいという方へ向けて、複数の言語の受け渡しが必要なケースについてどのように連携していくのかを俯瞰してとらえていくことにしましょう。

1. PHPとC 言語の連携

d.hatena.ne.jp

2. PHPPythonの連携

PHP から Python プログラムを実行させる方法について

3. RubyC言語の連携

qiita.com

4. RubyPythonの連携

www.tsugihagi.net

C言語C++をイチから勉強するのは難しいという方でも、MVC系のフレームワークディープラーニング系のフレームワークを組み合わせて、プロトタイピングすることもできる時代です。

より柔軟に拡張したり、パフォーマンスを最大化したいなど、特定の目的が明確に見えている場合はゼロから開発することが必要だと思いますが、とりあえず触ってみたいという方は、便利な仕組みを利用して開発をおこなってみてはいかがでしょうか。

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人工知能フレームワークMVCフレームワーク

人工知能系のライブラリはある程度充分に揃っているため、これからは既存のサービスなどといかにして組み合わせるか、という課題を具現化していくという動きが予測されます。

Linux環境でディープラーニングフレームワークを試すというところから一歩踏み出して、ご自身のブログにチャットボットを埋め込んでみたり、独自の商品紹介レコメンドなどを実装してみたり、実用的な人工知能の発展が進むと盛り上がっていきそうですね。

人工知能のプログラムの障壁は、ある種言語の障壁でもあり、理解した上でフレームワークを使用できる方というのはまだまだ多くない印象ですが、Ruby on Railsが人気になったように、ChainerTensorFlowなどのフレームワーク側もより簡単に使用できるように進化していくと人工知能のプログラムの発展も加速するのかもしれません。