AI時代に淘汰される人材と必要とされる人材
Alpha Goは囲碁の世界チャンピオンであるイ・セドル氏を、ponanzaは将棋の叡王戦覇者・佐藤天彦名人をそれぞれ打ち負かし、もはや囲碁や将棋の世界でコンピュータに勝つことはできないとさえ言われている。しかし、Alpha Goやponanzaは、自らの意志で囲碁や将棋の世界で戦いを挑んだわけではない。人間がそうしようと考え、そのためのプログラム・コードを書いたのもまた人間だ。Alpha Goやponanzaが、この勝利の経験を活かして、自ら意志で医療の分野で活躍しようと考えることはない。
AIの技術を活かしてベンチャー企業を立ち上げようという人はいるかもしれないが、AIが自らベンチャー企業を立ち上げることはない。MRI（Magnetic Resonance Imaging：磁気共鳴画像）やCT（Computed Tomography：コンピュータ断層撮影法）の画像から、癌があるかどうかをコンピュータは人間よりも短時間に見つけられるかもしれない。しかし、患者と向き合い勇気づけ、治療方針を話し合うのは人間にしかできない。
プログラムのコーディングやシステム・テストはコンピュータに任せた方が効率よく正確にできる時代が来るだろう。そもそも、プログラミングではなく、業務に関わるデータを投入して学習モデルを選択し、検証のための教師データを用意して確認しつつパラメーターをチューニングすることで業務フローを処理するシステムが生成される時代が来るかもしれない。しかし、どのようなビジネス・モデルにすればうまくいくのか、どのように市場を開拓すれば成功するのかを決めるのは人間の役割だ。また、そのシステムを実現するための最適なテクノロジーやアーキテクチャ、学習モデルは何かを判断するのは、人間にしかできない。
テクノロジーの発達は、このようなコンピュータと人間の役割分担を再定義する。RPA（Robotics Process Automation）を金融機関が積極的に採用し、大規模な人員削減を進めようとしていることは、そんな変化の先駆けなのかもしれない。また、価格ドットコムや楽天が「どちらが安いか」を簡単に教えてくれるように、同じモノやサービスは容易に比較されるようになり、ならば一番安いところから提供をうけるのは当たり前になる。機械にもできることを人間が手間暇かけてやる方が安いのか、機械に任せた方が安いのかは、考えるまでもない。
近い将来、このような価格比較はもっと簡単にしかも契約まで含めて自動化してくれるようになるだろう。そうなったとき機械は最も好条件のモノやサービスを選び、契約まで任せてしまう時代も、そう遠い将来の話しではなさそうだ。このようなことは、ITビジネスだけの話しだけではなく、あらゆるビジネスの常識になってゆく。そんな時代への備えはできているだろうか。
「企業は人手不足で頭を抱えているのに、社会には失業者があふれている」
"東ロボくん"プロジェクトを主導した国立情報学研究所の新井紀子教授が、自著「AI vs. 教科書が読めない子どもたち（東洋経済新報社・2018）」にて、こんな未来を予測している。
「せっかく新しい産業が起こっても、その担い手となる、AIにはできない仕事ができる人材が不足するため、新しい産業は経済成長のエンジンとはならない。一方、AIで仕事を失った人は、誰にでもできる低賃金の仕事に就職するか、失業するかの二者択一を迫られる。」
新井教授は、その先には「AI恐慌」とも呼ぶべき事態が起こると述べている。
「AI恐慌」が起こるかどうかはともかくとしても、IT人材の選別淘汰が進んでゆくことは間違えない。パターンの決まったシステム・テストや運用管理、与えられた機能を実現するプログラミングなどの"知的力仕事"は、早晩人間がやるよりも機械にやらせた方が、コスト・パフォーマンスは高くなる。既にインフラの構築や運用は、AIに頼らなくてもクラウドや自動化ツールに頼った方が、生産性の高い時代となった。
一方で、ビジネスのデジタル化が進めばシステムの開発テーマは劇的に増大する。処理すべきデータ量も指数関数的に増える。この状況に対応するためには、AIや自動化に頼らなくてはならない。そのためには、何をするかのテーマを設定し、どのようにAIや自動化の仕組みを駆使すれば、この状況に対応できるかを考える人材が必要になる。また、どのようにデジタル・テクノロジーを駆使すれば、ビジネスの付加価値を高め、競争優位を実現できるかを考える人材もこれまでにも増して求められるようになる。
AI時代にも必要とされる存在になる備えはできているだろうか。
スマーホンが世の中に登場して10年、ビジネスの常識は大きく変わった。たぶん来たるべき10年で、テクノロジーはもっと大きな変化を社会に強いるだろう。私たちは、そこから逃れることはできない。ならば、やるべきことは、分かっているはずだ。
ITビジネス・プレゼンテーション・ライブラリー／LiBRA
LiBRA 10月度版リリース====================
・新たに【総集編】2018年10月版 を掲載しました。
「最新のITトレンドとこれからのビジネス戦略」研修に直近で使用しているプレゼンテーションをまとめたものです。アーカイブが膨大な量となり探しづらいとのご意見を頂き作成したものです。毎月最新の内容に更新します。
・アーカイブ資料につきましては、古い統計や解釈に基づく資料を削除し、減量致しました。
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ビジネス戦略編
【更新】UberとTaxi p.10
【更新】もし、変わることができなければ p.16
人材開発編
＊変更はありません
サービス&アプリケーション・先進技術編／IoT
【新規】モノのサービス化 p.34
【更新】モノのサービス化 p.37
サービス&アプリケーション・先進技術編／AI
【更新】AIと人間の役割分担 p.12
【更新】自動化から自律化への進化 p.24
【更新】知的望遠鏡 p.25
【更新】人に寄り添うIT p.26
【更新】人工知能・機械学習・ディープラーニングの関係 p.64
【更新】なぜいま人工知能なのか p.65
サービス&アプリケーション・基本編
＊変更はありません
サービス&アプリケーション・開発と運用編
【新規】マイクロサービス ・アーキテクチャ p.62
【新規】マイクロサービス・アーキテクチャの6つのメリット p.63
【新規】マイクロサービス・アーキテクチャの3つの課題 p.64
【新規】FaaS（Function as a Service）の位置付け p.68
ITインフラとプラットフォーム編
【更新】Infrastructure as Code p.78
【新規】Infrastructure as Codeとこれまでの手順 p.79
【更新】5Gの３つの特徴 p.235
クラウド･コンピューティング編
【更新】クラウドの定義／サービス・モデル (Service Model) p.41
【更新】５つの必須の特徴 p.55
【新規】クラウドのメリットを活かせる4つのパターン p.57
テクノロジー･トピックス編
＊変更はありません。
ITの歴史と最新のトレンド編
＊変更ありません