「文系AI人材」になる①

今回は野口竜司さんの『「文系AI人材」になる』についての学びをまとめていきます！

◯本を読むに至った理由

この本を見つけた時、ほんの数年前に「この先AIによって無くなる仕事リスト」なるものを見た記憶が蘇りました。それと同時に、そういえばAIがほとんどの仕事を代わるという話があったけど具体的なことは知らないな、と思ったのでこの本を手に取りました。
AIとか理系チックな物に対して私たちのような文系と言われる人は「手を出しづらい領域」だと思われがちです。しかしこの記事で、実はそうでもない、ということを知ってもらえればなと思います。
（あまり文系・理系の区別のし過ぎは好きではありませんがここでは置いときます笑）

◯AIに対してどう向き合うか

まず前提としての考え方です。
この本の趣旨をざっくりいうと、AIとの共働きについて考えるということです。
冒頭でもお伝えした通り、AIによって無くなる仕事があるというのは事実です。
しかしここで大事なのは「AIに職を奪われる」ではなく、「AIをどう使うか」という考え方にシフトするということです。
AIに対して漠然と不安を抱えるよりAIについて少しでも理解すれば、AIができることとできないことがわかり、じゃあ自分（人間）ができることはこれだ、とわかります。

◯文系としてのキャリア

さて、そもそもAI人材とはなんなのでしょうか。
それは一言で表すと「AIを理解し、自分はどうすべきかわかる人」です。
また、AIに対して文系（ここでは数学、プログラミングが苦手な人と定義）ができることと、理系（ここでは数学的なこと、プログラムを組むことが得意な人と定義）ができることは当然違います。
では文系はどうすればよいのか？
それは理系AI人材の仕事以外を文系AI人材が担えばよいのです。たとえAIを作れなくとも、AIをどう現場に導入するか、管理するか、戦略をどう立てるかということはできます。

また後のために、AIの作り方に関する用語を
ここで紹介しておきます。

●スクラッチ（ゼロベース）
1からすべて作る
→熟練レベルのAIエンジニア
●コードベースのAI構築環境
補助機能付きだが、AI用のコードを書くことが前提
→プログラミングコードを書ける人向け
●GUIベースのAI構築環境
コード書く必要なし、マウス操作で行う
→プログラミングコードが書けない人向け
●構築済みAIサービス
すでに作られたAI
→ニーズに合えばそのまま使える

◯AIと人

ではここから本格的にAIについて見ていきます。
職（仕事）について考えたとき、具体的にAIと人はそれらにどう関わるのでしょうか。
大まかに以下の5つのグループに分かれます。

・一型　　人が全て担う(＝従来通り)
・T型　 AIが人を支える
・O型 人ができないことをAIが拡張する
・逆T型　 人がAIを支える
・I型　　 AIが全てを担う(完全独立)

具体的な例を出すと、
一型　 マネジメント、経営
T型　　店舗接客、学習指導
O型　　医療、マーケティング
逆T型　オペレーター、バスの運転
I型　　 レジ業務、監視、不良品検出
といったところです。

例えばO型ではAIが人の目では見つけることのできないガンを検出することによって医師を助ける、
逆T型だと大半の業務はAIオペレーターに任せ、イレギュラーな質問には人が答えるといったように相互に助け合う、というような感じです。
なんとなくイメージがつくと思います。

さて、話は変わりますが、文系AI人材になるには4つのSTEPを踏めばよいとか。
その4つとは「キホン」「作り方」「企画」「事例」です。ではこれから順に見ていきましょう。

◯STEP① AIのキホン

まずAIの分類です。

・AI→人間と同様の知能を実現させようとする技術
・機械学習→特定のタスクが実行可能なAI
　　　　　　人が目の付け所を決める
・ディープラーニング→マシンが自分で特徴を定義

実はAIという言葉自体は1950年代からあります。
当時はコンピューターに迷路のゴールを探させるといった簡単なものだったそうです。
1980年代に入ると、専門家の知識をAIに教え込むということがされていたのですが、例外には全く対応することができず、しばらく冬の時代に入ります。
2000年に入り、機械学習という仕組みで膨大なデータを扱うことができるようになりましたが人の手が必要という問題がありました。
しかし、ディープラーニングという機械が独自に学習するようになったことで、みなさんが想像するようなロボットや自動運転などが実現可能となりました。
AIは昔からあったんですね。

また学習方式には3パターンあります。

・教師あり学習→答えに合っているかを判断
（例:トヨタ車、アウディ車などの写真をインプットさせ、与えられた写真の車がトヨタ車かアウディ車かを答えとして出す）
・教師なし学習→AIが自己解釈し集合を作る
（例:様々な車をインプットさせ、３つに分類するとしたら？という問題を出した時に、色で分ける、車種で分けるなどAI自身で答えを決める）
・強化学習→適切な行動がされない場合罰を、適切な行動がされた場合報酬を与え、望むものに近づけさせていく。（例:囲碁、将棋ロボット→間違えるごとに罰を与え、正解すると報酬を与え、望む手を打つように誘導していく）

最後にAIの活用タイプです。
機能別4種類×役割別2種類＝8タイプ
に分けることができます。

●機能別
・識別系AI👀　画像認識、音声認識など
・予測系AI📈　顧客行動予測、需要予測など
・会話系AI🗣 チャットAI、翻訳AIなど
・実行系AI🦾　マシン制御、自動運転など
●役割別
・代行型 人の作業代行
（AIチャットボットがコールセンターの代わりに）
・拡張型 人の補強・増強
（医者の発見できないがんをAIが発見）

長くなるため、一旦ここで終わろうと思います。
次回に続きます！