ACESの目指すシンプルな社会と余白のある未来
皆さんこんにちは、ACESの田村です。今回は、これまであまり伝えてられていなかったACESのミッション/ビジョンについてnoteにしたいと思います。
0. はじめに
アルゴリズムで社会はもっとシンプルになる 。
Deep Learningは、複雑なものを複雑なまま扱うことのできるアルゴリズムです。
そんなアルゴリズムの力で、私たちの社会は、複雑でゆとりのないものではなく、シンプルなものにできるはず。
私たちのストーリーは、この「問い(ビジョン)」からはじまっています。
ACESは事業を通じて、その「問い」に対する研究と実践を重ねることで、
「アルゴリズムで人の働き方に余白をつくる」 ことを目指しています。
1. シンプルな社会とは何なのか？
シンプルな社会とは、なめらかかつ構造的な社会のことです。
シンプルな社会では、だれもが直感的かつ多様な生き方が可能になり、ヒトとのつながりの中でやりたい仕事・価値のある仕事に集中することができます。
社会は、日を追うごとに複雑化しています。インターネットやSNSの普及により世の中に発信される情報の量は爆発的に増えましたし、グローバル化に伴い多様なステークホルダーが絡み合うことで事業が成り立っています。
そこで、なめらかなルールやシンプルな UI を実装することで直感的かつ多様な生き方を可能にし、また、非効率・非合理・無駄がない構造的な社会を実現することで、より多くの人がやりたい仕事・価値のある仕事に集中できる考えています。
参考: なめらかな社会とその敵
ACESはそうした「シンプルな社会」を、先陣を切って実装していきます。
2. 解決しなくてはいけない3つの課題
シンプルな社会を実現する上で、ACESがチャレンジする問題は3つあります。
2.1. 属人的な働き方
特に日本では、「ヒトが頑張ること」が美徳とされ、属人的な作業・知見を前提にした働き方が続けられてきました。
こうした働き方は、作業や知見が個人に閉じてしまっており、「センス」や「気合」といった言葉ばかりで表現されるため、どのようにすれば上達するかがわからなかったり、同じ作業を闇雲に繰り返すことになってしまっています。
人口が右肩上がりに増えていた時代においては、属人的な作業・知見を前提にした労働集約的な働き方でも成長を実現していました。しかし、人口が減少しはじめている日本においては、こうした属人的な働き方から脱却する必要があります。
2.2. 柔軟性のないルール
現代社会は情報に溢れ、ヒトが認知することができないほど複雑です。
複雑な社会の中で、ヒトは、0か1かという単純化、離散化（数学用語では連続した値を不連続な値に分割することを離散化と呼びます）を行い、柔軟性のないルールの中で生活をやりくりしています。
例えば、「男女」といった分け方や、「外国人」というくくり方もそれに当たります。
しかし、ヒトは本来もっと多様で、個性的であるはずです。ヒトの認知処理の限界によって生まれる柔軟性のないルールでは、多様性や曖昧性が失われ、苦しむヒトが必ず出てきます。
「シンプルな社会」の実現のためには、0か1かという柔軟性がなく不必要なルールはできるだけ無くしていき、離散的な社会をなめらかな社会に変えていく必要があります。
2.3. 中間搾取が多いビジネスのあり方
物流やSIなどの分野では、5-6次請けというような多重下請構造になっており、ジリ貧です。多重構造はリスクを分散するという役割もありますが、現在の日本は、レイヤーを下るたびに「摩擦」(不必要なコスト)が生じて、実際に生産される価値(粗利)に対して、残される付加価値(営業利益)がすり減っていきます。
利益が少ないため、個人は豊かさを失い、産業は未来への投資(研究開発・設備投資etc...)ができずに複利のメリットも享受できずにいます。
3. アルゴリズムでシンプルな社会は実現できる
上述した3つの課題を解く鍵が、アルゴリズムです。
特にDeep Learningというアルゴリズムは、今まで属人的に行っていた作業や知見を、大量のデータから学習して再現することができます。学習したモデルを用いてソフトウェア化することによって、単純作業や熟練者の作業を自動化したり、継承することができるポテンシャルを持っているのです。
例えば、弊社の建設業のDXプロジェクトで取り組んだ橋梁における鉄筋の検査測量業務では、大量のデータから学習し、ミリ単位で鉄筋の位置を認識できるようになり、ソフトウェアによる自動測量が可能になりました。
また、製造業のDXプロジェクトにおける行動解析技術では、熟練の方の動きと新人の動きをデジタル化し、比較することによって、どのようにすれば作業スピードが上がるのか、生産性向上のためのインサイトを得ることができるようになっています。
今までヒトが行っていた単純作業を代替し、より価値のある仕事ややりたい仕事に取り組めるようにすること、労働者の高齢化が進む日本で、ノウハウをデジタルで継承することは、大きな社会意義があると考えています。
さらに、ヒトには認知処理できる量に限界があるのに対して、Deep Learningは何万何億というパラメタを持ち、複雑な事象を、複雑なまま取り扱うことができます。そのため、Deep Learningが社会の様々なところに組み込まれていけば、「男/女」「日本人/外国人」などの「Aか、それ以外か」という今までのような柔軟性のないルールの決め方をせず、各個人の持つ多様な個性を認識し、個人に寄り添う接し方や柔軟でなめらかなルールを作っていくことができるはずです。
今までマイノリティであるが故に無視・軽視されていた人たちも含めて、複雑な社会の中でも、だれもが生き生きと生きられることは、素敵ではないでしょうか。
そして、アルゴリズムが組み込まれたソフトウェアによって単純作業からヒトが解放され、個性に寄り添う柔軟なルールが整っていく社会では、データと知能化されたアルゴリズムによって中間レイヤーも代替されていき、個人と社会の双方にとって最適な解を提示することができるようになります。
例えば、テレビ東京様と実施した報道のDXプロジェクトでは、大量の紙で存在したプレスリリース情報に対し、デジタル化から文章確認と構造化までをAIが先に行うことで、紙を何度も何度もコピー/印刷/整理整頓するという単純作業がなくなり、情報を伝達する中間プロセスが構造・効率化しただけでなく、記者はより価値を感じられる取材業務に集中し、より社会にとって価値が高い情報を発信できるようになってきています。
知能化したアルゴリズムによって、皆がやりがいを直に感じられるようなビジネス構造を作っていくことが可能になってきているのです。
参考: 高次元科学への誘い
4. アルゴリズムで人の働き方に余白をつくる
Deep Learningという知能化したアルゴリズムは、一過性のブームではなく、10年、20年のスパンで世の中を変えることができるブレイクスルーです。特にこの日本は解かなければならない課題が山積みで、今こそが、行動を起こして日本を変えていくラストチャンスになるのではないでしょうか？
そこでACESは、アルゴリズムの力でシンプルな社会を実装していく中で、人の働き方に余白をつくることをミッションとしています。
非効率・非合理・無駄な作業に忙殺されて、上手くできずに楽しくない働き方から、やりたいことができる & 上手にできて楽しい働き方へ変えることには、大きな社会意義があります。
そういった意味で、ACESはただの「AIを開発する会社」ではなく、「余白を生産する会社」を目指し、アイデンティティーとしています。
「余白」とは、妥協や怠惰、無知によって生まれるものではなく、狂気的こだわりや情熱、知性を持って生み出される美学だと考えています。
ACESは、シンプルな社会と余白のある未来を作っていく仲間を募集しています。
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