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「AIやデータの活用が企業経営のあり方を大きく変える」8回シリーズ(最終回)は、AIによる人間の仕事の代替可能性について。慶應大学教授/ヤフーCSOの安宅さんは、私たちの知的生産の大部分はAIで置き換えることができないものだと語ります。それはなぜでしょうか？ 最後までぜひご覧ください！
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ICCサミットは「ともに学び、ともに産業を創る。」ための場です。毎回200名以上が登壇し、総勢900名以上が参加する。そして参加者同士が朝から晩まで真剣に議論し、学び合うエクストリーム・カンファレンスです。次回 ICCサミット KYOTO 2019は2019年9月3〜5日 京都開催を予定しております。
本セッションは、ICCサミット KYOTO 2017のプラチナ・スポンサーとして、IBM BlueHub様にサポート頂きました。
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【登壇者情報】
2017年9月5〜7日開催
ICCサミット KYOTO 2017
Session 4B
AIやデータの活用が企業経営のあり方を大きく変える
Supported by IBM BlueHub
(スピーカー)
安宅 和人
慶應義塾大学 環境情報学部 教授
ヤフー株式会社 CSO（チーフストラテジーオフィサー）
森本 典繁
日本アイ・ビー・エム株式会社
執行役員 研究開発担当
矢野 和男
株式会社 日立製作所 フェロー、理事 / 博士(工学)
IEEE Fellow
東京工業大学大学院 情報理工学院 特定教授
(モデレーター)
山内 宏隆
株式会社HAiK
代表取締役社長
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最初の記事
1. “産業のAI化は国策レベルの取り組みであり、その変化は不可逆である”――『AI白書』に見る世界のAI動向
1つ前の記事
7. 知性の核心とは何か？「意味の理解」という脳の行為を考える
本編
安宅 あまり話し続けると時間がないので止めますが、大事なことは、「問題解決というのは我々の仕事の大多数を占める一方で、その大多数は残念ながら、自動化される見込みが今のところない」ということです。
これはあまり深く議論されることはないのですが、実はほぼ無理です。
それを非常にざっくりと言いますと、そもそもAIには意思がないのでゴール設定ができないですし、基本的には意味理解をしていないので、あらゆるステップで問題設定がなかなかできません。
フレーミングもできないし、事例がないと対応できないのは当たり前で、先ほどおっしゃっていた問いを生み出せないのは当然です。
現実にはフレーミングしないと解けないという問題も多々ありますし、意味が分からないとひらめきようがないんですね。
紙を丸めたら望遠鏡のように遊べると子どもの頃に気付かなかった人はいないと思いますが、そういうことをコンピューターが気付くことはないのです。
常識的な判断の力がないと人を動かす力もありません。
これはなぜかというと、ほとんど「知覚」の問題だからです。
知覚なきAIには「ビジョン設定型」の課題解決ができない
多くの問題解決というのは、ギャップフィル型の、病気を治すような、原因の解明のようなものですね。
(c)Kazuto Ataka 2017
もう1、2割が、実際に目指す姿を決めないとクリアにならないタイプの問題解決です。
(c)Kazuto Ataka 2017
このようなタイプの問題解決は、基本的には自動化される希望はほぼゼロであり、人間の仕事は相当量残るだろうという話です。
山内 このタイプB（ビジョン設定型）というのが本質だと思います。
タイプA（ギャップフィル型）は、僕は機械がやってしまうと思っていまして、それは人間がとてもできない精度とスピードです。
このタイプBをいかに取り組むかというのが、やはり人間に残された道で、かつ組織、企業経営者というのは、ここだけはやり切らないといけないと思います。
そして先ほど矢野さんがおっしゃったこととかなり近いと思いますが、それをどう正確に定義するかが大事ですね。
安宅 正確である必要はないけれど、我々が作らないと前に進まないわけですよね。
だからこれは我々の仕事として、膨大な量が残るということです。
人間が考える「知的活動」の多くは自動化できない
安宅 知的活動というのはたくさんあるのですが、AIに「意味の理解がない」ということは全てのボトルネックになっています。
これはちょうど2年前くらいにハーバードビジネスレビューに書いた論文にまとめた図表の1つですけれども（DHBR 2015年11月号「人工知能はビジネスをどう変えるか」）、我々の知的活動と言われているものの多くも、実は機械に自動化されていく見込みは今のところ立っていません。
(c)Kazuto Ataka 2017
識別とか予測とか、そういうものの延長に目的が明確な実行過程があり、これらはたしかにことごとく自動化するはずですが、それら以外のこういういわゆる知的生産と我々が考えていることの多くは基本的に仕事として残ります。
私がDHBRに論文を書いた当時から2年経っているのにほとんど状況が変わっていません。
ということで、心配しなくても皆さん仕事はたくさんあります。
煩雑なだけの仕事が楽になるだけですから、ラッキーですよ。
たとえば、2万枚の写真を仕分けしろなんて言われたら気が滅入りますよね。
そんなものは、APIに叩き込めば1分でやってくれます。最終的には、0.2秒くらいでやってくれるようになりますから、楽になるんです。
間もなくそういうものを吐き出してくれるようになるので、IBMワトソン、日立、グーグルのAPIなどを叩きまくれば、全部一瞬でやってくれるようになります。
人間はもう少し意味のあることに集中できるいい時代がやってきます。
ですので希望を持って、むしろ無駄な仕事から解き放たれると思って生きていったらいいんじゃないかな、というのが僕がここでお伝えしたいメッセージです。
山内 ありがとうございます。
これは1回聞いただけで、完全に理解するのは難しいと思います。
結局、未来がどうなるかの答えはよく分からないけれど、人間は知的活動に取り組むべきだと考えればよいのでしょうか？
ある意味、それしか人間に残されていないというような気がします。
安宅 それは少し間違っていて、「ほとんどのことは人間に残される」というのが正解です。
ほとんどの仕事は人間に残される!?
安宅 我々の知的活動のうち、情報識別だとかモデリングの延長、ピッキングのような目的が明確なものの自動化、例えば囲碁というのは実はその延長でやるものですが、そういったもの以外は相当長い間は自動化されません。
ここは限りなく誤解があるので説明します。
繰り返しますが、我々の「知覚」だとか「知性」と呼ばれているものの大多数というのは、今のところ自動化される見込みはないということです。
これは深く理解しておく必要があって、真の意味での知性の本質が軽んじられているように思います。
先ほどご覧いただいた、課題解決のスキームを描いた複雑な概念図のうちの、ほんの一部でも自動化しただけで我々は「AI」と呼んでいるわけです。
すべてを全部自動化できるようになっても、意思は生まれないですし、統合されるようなものは今のところ生まれません。
ですので、そこのところは誤解を正したいと思います。
森本 今、安宅さんから非常に示唆に富んだお話があり、要するに人間はたくさんの知覚を使って処理を行っており、その部分の仕事は人間に残る、AIには代替できない部分があるということでした。
逆に、AIができる部分というのを、最後に少しお話しさせていただきたいと思います。
IBMワトソンがクイズ番組で人間に勝てた理由
日本アイ・ビー・エム株式会社 執行役員 研究開発担当 森本 典繁さん
森本 先ほども紹介したクイズ番組『Jeopardy!』で、ワトソンが対戦した2人、特に左側のケンという人は、ピクトリカル・メモリーを持っています。
▶編集注：ここで森本さんが紹介されたスライドは、当記事では割愛しております。
ピクトリカル・メモリーとは、一度見た数字やデータは忘れないという記憶能力です。
ある意味、忘れるということができないという欠陥を持っていまして、先ほど言及があったように、すごく疲れるという話だと思うのですが、1回見たデータは忘れません。
たとえばスポーツ年鑑を全部見れば、何年の優勝者はどのチームで、その時の点差は何点、というようなことが全部パッと出てくるんですね。
そういう能力を持った人なんです。
そういった、生身のカーボンベースの人間とシリコンベースのワトソンなのですが、ワトソンは確かに、安宅さんがおっしゃったように真ん中の「知覚」みたいなことは一切やっていません。
そこを、インプットのところとアウトプットのところだけ省いて、中を何らかの形で実行しているわけです。
こちらが、ワトソンの情報処理の流れです。
質問文が入ってきて、入ってきた質問文が何を聞いているのかを解釈して、候補を出す。
その候補を照らすのが、「知識源」です。
その知識源と照らしあわせて、どの候補がどれだけ確からしいか、同じようなことを言っている知識が、知識源のところにどのくらいあるかということを確認して点数をつけます。
ただしこれだけだと、ただのクエスチョンで何の価値もないアンサーが出てきます。
ここで、このアンサーが正しいかどうかを訓練する2段目の学習ということが出てきます。
これによって重みづけをしてパラメーターを選別して、最終的にコンフィデンスレベルが付いたアンサーが出てきて、それを音声合成でしゃべって答えると。
そういうタイプのものなんですね。
人間のやっている仕事に近いか遠いかは、先ほどの知覚の話を見ていただければ一目瞭然で、人間と同じようにやっているわけでは全くありません。
けれども、このクイズ番組が終わってみれば、ダブルスコアで勝つという結果でした。
特定のタスクに絞れば、そういうことが可能になってくるというのが今のAIです。
全部が全部、「◯◯AI」を作れば答えてくれるわけではなくて、ポイントは量と目的に絞ってそれを深い知識でもって補うというタイプのものであれば、AIでできるようになると。
それを活用して事業や生活に役立てていただけるのではないかというふうに思います。
以上、私の締めでした。
山内 なるほど、ありがとうございます。
時間をかなりオーバーしてしまいまして、結構難解で消化不良かもしれませんが、これをきっかけにして、少しずつそのレベルの深い理解をしていただきたいというところですね。
最後に、スピーカーの方々から一言ずつまとめをということで、矢野さんからお願いできますでしょうか。
この複雑な世界で、AIとどう向き合ってゆくか
矢野 そうですね。結局、AIというものは人間を賢くするある種の動きというか、人間が賢者に至る道だと私は思っています。
より聡明で、知慮と賢慮があり、深い判断や問題解決ができ、未知の状況に対応できるようになるための方法論であり、そこへの向かい方をレベルアップする道であると考えています。
それを、色々な実験を通して模索してゆければと思います。
山内 ありがとうございます。それでは森本さん、よろしくお願いいたします。
森本 最初の方にも申し上げましたが、これからAIはいろいろな形で進化して、当然世の中に浸み込んでいきます。
それをテクノロジーという捉え方ではなくて、文房具のような形で使って、そこからどのような価値を生むのかということにフォーカスしていただきたいというふうに思いますね。
山内 ありがとうございます。それでは最後に安宅さん、コメントをよろしくお願いいたします。
安宅 先ほど最後のつもりでしゃべったら、最後がもう1回巡ってきました（笑）。
(会場笑)
段々経営の話からかけ離れていますが、まあ、面白い時代であるかもしれないですよね。
技術革新がデータ、AI、生命科学、モノづくりなど様々な分野で起こっています。
先ほどの70ミクロンのコンピューターというのは本当に何というか、異常な物体じゃないですか。
でも確かに、molecular machines（分子機械）の時代が来ているんですよ。
レイ・カーツワイルの言っているシンギュラリティの前提は、人間が脳に計算機、キカイと接続する足場を作れるということです。
シンギュラリティの記事は多いですが、これを語っている記事を見たことがありませんのでそもそもカーツワイルの本を誰も読まずに記事を書いているのかと思いますが、、。
すなわちmolecular machine、ナノマシン的なデバイスが脳に埋め込められるようになり、計算機とつながるようになれば、我々は毎年倍々に、すなわち指数関数的に知能が上がると彼は言っています。
本当に可能なのかは全く分かりません。
なぜかというと、我々は情報がどのように脳にインプットされているかさえ分からないですし、先ほど矢野さんがいわれたように、ディープラーニングのパラメーターというのは我々には読めますが、その意味を総和として理解することは不可能に近く、そもそも繋げられるのかすらよく分かりません。
『攻殻機動隊』の世界は夢なのか現実なのかというのが今の本質的な問題でして、面白いのではないでしょうか。
せっかくぐちゃぐちゃになっているので、ぐちゃぐちゃの時こそ、確変モードで、スタートアップの時代なんですよ。
過去のアセットがある会社、世界的な巨大会社が数社横にいらっしゃる中で言うのもきついのですが（笑）、スタートアップ・マインドで、突き抜けていくのが良いのではと思っています。
皆さんも一緒に、今こそ下剋上でぶっ飛べる時ですから、無茶苦茶やって、無茶苦茶やりましょう！
というのが、私が最後にお伝えしたいと思っていることです。
山内 ありがとうございます。それでは、これにて本セッションを終了としたいと思います。
スピーカーの矢野さん、森本さん、安宅さんに今一度盛大な拍手をお願いします。
(終)
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編集チーム：小林 雅／本田 隼輝／尾形 佳靖／戸田 秀成／鈴木ファストアーベント 理恵
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