今、はやりのＡＩ。
誰しも言葉だけなら聞いたことがあるだろう。
何度かこの手のことは結構、話題になっていたので当然、みんな知っているものかと思ったが、表題の件を気にしている方がそこそこいらっしゃるようだ。
ＩＴの知識を身につけなくては！
と、あわよくば転職・フリーランスに……なんて考えている人も居るようだ。
まぁ、私もあわよくばそこそこ稼げるフリーランスになりたい。とエンジニアに就職する前から思っている。
単純な事務仕事は近い未来にＡＩに仕事を奪われる！
まずい！
ＡＩを扱う側のＩＴ知識を身に着ければ問題ないはず、手っ取り早くプログラミングだ！
なんて、言っている人が居たとして。
本当にそうなのだろうか？
実はわたくし、つい最近まで仕事上でＡＩをかじっていた。
私自身は他案件に従事していたため、ＡＩを実際に仕事で使うことはなかった。が、社内では従事している人間はちらほら居るし、進捗を確認することとてある。
なので、ＡＩがどんなものなのか、メリット・デメリットを多少は理解している。そんな私が、本当のところをぶった切ってみようと思う。
ＡＩについて、私自身あやふや知識である＋厳密に書くと小難しいので書く内容としてはふわっとした感じで書かせて頂く。よって「厳密には違うけど、ＡＩはこんなもの」程度に捉えてもらえればと思う。
結論から言うと、
といったところになるだろう。
事務職は近い未来「ＡＩ」に仕事を奪われる？
まず、ない。
ＡＩと言われて、何を想像するだろうか。
ＡＩを本格的に学ぶ前、私はドラえもんと数十年前の同名の映画を思い出した。
映画の方はともかく、ドラえもんならご存じの方も多いことだろう。
ドラえもんはまさにＡＩの象徴、最終形態と言っていい。
ではその肝心の「ドラえもん」を今の日本技術で、世界技術で作れるだろうか？
答えは当然「ノー」である。
ここまで読んで勘の良い方はお気づきだと思うが、それこそＡＩに事務職を奪われる未来というのは、ドラえもんレベルのロボットが作られないとまず無理である。
と、言うか。そのレベルに達したら事務職に限らず奪われるだろう。どうでもいいが、私は四次元ポケットがほすぃ。
でも、事務職って毎日、お決まりの手順を繰り返して行う作業が多いから、やっぱりＡＩにお株を奪われそう
人から見て単純作業でも、ＡＩからすれば単純ではない。
ＡＩで手紙の配布を行えるか検証してみる
作業的には、こんなところだろうか。
人間だと見知った顔ならば、難なくこなせる作業だ。
だが、ＡＩで考えると
と、まぁ、これだけのことが必要になってくる。
難しいことは抜きにして、ＡＩにまずその辺を学習させる労力が大変そうだな……と、何となくご理解いただけただろう。
けど一度、学習させちゃえばあとは万能に働いてくれるんだよね？
これに関しては、「そう」かもしれない。
ただ、万能という部分だけは否定しておく。限りなく万能にはできると思うが、ＡＩに１００％は存在しない（これについては後述する）
また、実際のところを想像して欲しい。
あるあるイベントだろう。
その度にＡＩに学習させる必要がある。
しかもＡＩへの学習コストは高い。この辺は人間と同じだ。質の良い学習データを用意しなければ、精度が高いものは完成しない。
ここで言う質が良いと言うのは、ただ綺麗で鮮明なデータを用意すれば良いという話ではない。
例えば、どんな手書きも文字をも読み取れるようにしたいのなら、あらゆる人が書いた人の文字をあらかじめ学ばせる必要がある。
ＡＩが間違った答えを弾き返したら、その度に正解はこれだよと教えてあげる必要もある。
何かがひとつ変わるたびにこんな苦労をするぐらいなら、人をひとり雇ってしまった方がコストも安く済むし、イベントごとに対して臨機応変に柔軟に対応してくれることは明白だろう。
単純な入力・検証仕事は、ＡＩに奪われてしまう？
これは広義の意味で言えば「ありうる」
だが、この手の入力・検証作業で使われているツールは厳密に言えばＡＩではない可能性がひじょうに高い。
え、違うの？
スマホなどで撮影した写真から文字を読み取ったりするものはＡＩが使われている可能性が高い（画像認識）が、WordやExcelなど決められたフォーマットから字や数値を抜き出しているだけのものは違う。
それはＲＰＡである。
簡単に説明するとＲＰＡは決められたフォーマットの入力・手順でしか動作しない。
入力されたものから「これは何であるか？」を判断し、それに応じてＲＰＡに指示を出すのがＡＩといったところだ。
よって、ＲＰＡと同じように、インプットはいつも同じ、それを決まった箇所に転記しているだけの仕事をしている人は黄色信号である。
だが「そんな簡単にＲＰＡ化できるか？」と問われ、いざ実情と照らし合わせてみると色々な事情から出来ないのである。
同じ種類の書類なのにフォーマットが部署によって異なる、手書き・電子が混在しているなどなどエトセトラ。見えないだけで人間の意志が介在しているのが実情だ。
この辺は電子化や部署間でのフォーマット統一などなど、整えれば一気に進む箇所なのだろう。特に、お役所仕事。あの辺、もう少しどうにかならないのかと常々感じる（予算の関係で難しいのだろうけど）
じゃあ「実際のところ、どうなのよ？」となると、せいぜいExcelのVBAが活躍していたりする程度なのだ。
ExcelのVBAと言うよりは「マクロ」と呼ばれている方が一般的かもしれない。出来ることは、ほぼＲＰＡと変わらない。使える媒体が異なるのと、VBAの方がよりプログラムちっくなだけである。
結局のところ「ＡＩ」って何なの？ ふわっと解説してみる
結局、「ＡＩ」ってなんなのさ？
と、思われると思うので、ＡＩが人と成り代わらない理由を交えて、根底のところをふわっと解説してみた。
ＡＩは結局のところ、ただの数式である（統計学）
厳密にいえば違うのかもしれないが、ちょっと深くまでかじったことのある人は何となく分かるだろう。
ＡＩにも種類があって、回帰・分類・クラスタリング・強化学習などなどと出てくるが、そのひとつひとつがどういう原理を以って、判断しているのかというのを教科書的なもので掘り下げていくと結局のことろ「数式」に辿りつく。
単純な数式から、微分をもちいたよーわからん難解なのから、うん次元という話すら出てくる。
高校の時に数学ちょっと学んだわ～程度だと詰む。微分なんて、その当時ですら理解できなかったやい。
え、ただの数式なの？
ＡＩの行き着く先はただの数式だ。結局のところ、確率云々の話なので。
なので、そのただの数式が人間の代わりになれるか？ と言われたらノーなのである。
ＡＩ将棋とかあるじゃん！ と言う人も居るだろうが、あくまで○○特化だから出来た芸当である。将棋となるとゲーム盤が限定（コマの動き、盤面は何マス×何マスなど）されるため、計算処理能力次第ではどうとでもなる。まぁ、あれはあれで凄いのだが。
ＡＩに「絶対」はなく、１００％の正解を保証するものではない
ＡＩを学んで痛感したのはこの点である。
正直、ウロ覚えだがＡＩを少しでも学んだ人間は必ずこれを力説する。意外とＡＩに任せれば間違いないと妄信している人が多いのだ。
要は、ＡＩは絶対的な正解を持たないのである。確か、どんなに頑張っても９９．９９％にしかならないとか聞いたような（適当）
ただ、これはＡＩに限らず、人間もそうであるため何とも言えない点である。
そういう意味では確率で出してくれるだけ、ＡＩの方が分かりやすいのかもしれない。
ＡＩからすれば今まで学習してきた内容を元に計算して、弾き出した結果にすぎないので、あくまで確率論であり、それが「正解」とは決して言えないのだ。
ＡＩが出した結果の理由は誰にも分からない
ＡＩはその結果を導き出した過程、理由を教えてくれることはない。
何故ならＡＩは、入力に対して計算して、特徴を見つけ、今まで学習してきた内容に近いものを弾き出した結果にすぎないからである。
ここで言う特徴も、あくまで機械が見つけ得た特徴なので、人間からすれば到底理解できないものである。だから可視化したところで私たちが理解できるかと問われると、恐らくほぼ無理と言わざるを得ない。
例えば人に、猫と犬を見せて「犬はどっち？」「どうしてそう思った？」と聞けば、言語化できる。しかし、ＡＩにそれを求めたところで人と判断基準が異なるので、人に対しての説明を求めることは難しいのである。
だが、人間はどうしてその結論に至ったか、という理由を求める傾向にある。
この辺は病気の診断が分かりやすいだろう。こういう理由で～と話されれば納得感がますが、ＡＩではじきだされた確率はこれで、これが一番確率が高いですね。理由？ そんなものありませんよ、と言われてしまう感じだ。
この辺からもＡＩが人間に成り代わることはないと察していただけるんじゃないだろうか。
まとめ：現在のＡＩブームは第三次と呼ばれている
第三次とあるように、ＡＩブームは過去に二回ほどあった。
ブームとあるように何度か流行り、その度に廃れている。なかなかに脆い技術なのである。
ＡＩが人と成り代わるのは不可能だ。
すなわち、経理などの事務職に限らず、ＡＩに仕事を奪われる未来はあるのか？ の問いに対しては「ノー」をつきつける。
あったとしても、もっともっと遥か未来のことだろう。私が生きている間には実現不可能そうだと実感している。
既に仕事を奪われている人は、ＡＩではなく「ＲＰＡを含む効率化」に仕事を奪われているだけだろう。
最後に、ＡＩは上手に活用すれば業務効率やヒューマンエラーの抑止に役立つ、素晴らしい技術だと思う。
病気などどうしても命にかかわる部分ではいかがなものかと思うが、「正解率が１００％ではない」「ＡＩが弾き出した答えは、あくまでも（ＡＩが）学習した中で確率的に一番近いもの」という部分を許容できれば、活用の場はいくらでもあると私自身考えている。
世の中、完璧を求めすぎなのだ。
今のところ、まだＡＩブームは続いている。中には「ＡＩ？」もどきも正直混じっているが、今までの既存技術と上手に組みまわせてブームではなく、スタンダートになって欲しいものである。
ではでは、この辺で。
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