人工知能は人間を超えるか Chapter 07 (2) じんこう ちのう は にんげん を こえる か|chapter Will Artificial Intelligence Surpass Humans Chapter 07 (2) ¿Superará la inteligencia artificial a los humanos? Capítulo 07 (2) L'intelligence artificielle dépassera-t-elle l'homme ? Chapitre 07 (2) A inteligência artificial ultrapassará o ser humano Capítulo 07 (2) 第07章 人工智慧會超越人類嗎？

その 評価 を 得て は 学習 し 、 つくる と いう こと を 繰り返せば よい 。 |ひょうか||えて||がくしゅう|||||||くりかえせば| It is only necessary to obtain the evaluation, learn, and repeat the process of making.

映画 や テレビ 番組 など の コンテンツ 制作 、 ファッション や 食 など でも この 方法 が 主流 に なる こと も 考えられる 。 えいが||てれび|ばんぐみ|||こんてんつ|せいさく|ふぁっしょん||しょく||||ほうほう||しゅりゅう|||||かんがえ られる ||||||||||||||||mainstream||||| This method could also become mainstream in content production, such as film and television production, fashion, and food. 製造 業 と 同じ 肉体 労働 でも 、 タクシー や トラック の 運転手 と いう の は 、 少し 前 まで は 、 人間 の 労働 と して 残り 続ける 仕事 だ と 思われて いた 。 せいぞう|ぎょう||おなじ|にくたい|ろうどう||たくしー||とらっく||うんてんしゅ|||||すこし|ぜん|||にんげん||ろうどう|||のこり|つづける|しごと|||おもわ れて| Although it is the same physical labor as manufacturing, being a cab or truck driver was, until recently, considered to be a job that would remain human labor. ところが 、 自動 運転 車 や ドローン の 登場 で 雲行き が 怪しく なって きた の は 、 みなさん も よく ご存じ だろう 。 |じどう|うんてん|くるま||||とうじょう||くもゆき||あやしく||||||||ごぞんじ| However, as you probably know, the advent of self-driving cars and drones has cast a cloud over the situation.

自動車 でも 飛行機 や 電車 でも 、 操縦 士 ・ 運転 士 の 大きな 仕事 の ひと つ は 「 おかしな こと が 起こって いない か 」 と いう 「 異常 検知 」 である 。 じどうしゃ||ひこうき||でんしゃ||そうじゅう|し|うんてん|し||おおきな|しごと||||||||おこって|||||いじょう|けんち| ||||||||||||||||||||||||||abnormality detection| One of the major tasks of pilots and drivers, whether of automobiles, airplanes, or trains, is to detect abnormalities to see if anything strange is happening. 異常 検知 と いう タスク は 、 高次 の 特徴 量 を 生成 し 、 そこ から 「 通常 起こる べき こと 」 を 想定 し 、 それ と 異なって いれば 何 か おかしい と 感じる と いう こと だ から 、 特徴 表現 学習 の 得意 と する ところ だ 。 いじょう|けんち|||||こうじ||とくちょう|りょう||せいせい||||つうじょう|おこる||||そうてい||||ことなって||なん||||かんじる||||||とくちょう|ひょうげん|がくしゅう||とくい|||| The task of anomaly detection is one in which higher-order features are generated, from which "what should normally happen" is assumed, and if it differs from this, something strange is sensed, which is what feature representation learning is good at. この 仕事 を コンピュータ が できる ように なる と 、 運転 を 人工 知能 が 行う こと も 、 遠隔 で 操作 する こと も 、 いま より ずっと 簡単に なる 。 |しごと||こんぴゅーた||||||うんてん||じんこう|ちのう||おこなう|||えんかく||そうさ|||||||かんたんに| When computers can do this work, it will be much easier than it is today for artificial intelligence to drive and operate remotely.

自動 運転 は 、 実は 安全 性 が 高い 。 じどう|うんてん||じつは|あんぜん|せい||たかい Automatic driving is actually safer.

自動 運転 が できれば 、 地方 に 住む 遠隔 の 高齢 者 に も 、 便利で 安全 性 の 高い サービス が 提供 できる 。 じどう|うんてん|||ちほう||すむ|えんかく||こうれい|もの|||べんりで|あんぜん|せい||たかい|さーびす||ていきょう| Automatic driving would provide a convenient and safe service for remote elderly people living in rural areas. すでに 飛行機 は 離着陸 以外 は その 大半 が 自動 操縦 化 されて いる 。 |ひこうき||りちゃくりく|いがい|||たいはん||じどう|そうじゅう|か|さ れて| Most airplanes are already automated except for takeoffs and landings. 車 で 食事 に 行って お 酒 を 飲み 、 車 で 帰って こられる と したら 、 こんなに 快適な こと は ない 。 くるま||しょくじ||おこなって||さけ||のみ|くるま||かえって|こら れる||||かいてきな||| ||||||||||||||||comfortable||| There is nothing more comfortable than to be able to go out to dinner, have a drink, and come home by car. 広告 ・ マーケティング は 、 前述 の ように 、 真っ先 に 変化 が 訪れる 分野 の ひと つ である 。 こうこく|||ぜんじゅつ|||まっさき||へんか||おとずれる|ぶんや|||| As mentioned above, advertising and marketing is one of the first areas to undergo change.

データ が 多く 、 短期 的な サイクル で回る 最適 化 は コンピュータ の 最も 得意 と する ところ だ が 、 それ が 徐々に 長期 の もの に も 進出 して くる はずだ 。 でーた||おおく|たんき|てきな|さいくる|でまわる|さいてき|か||こんぴゅーた||もっとも|とくい||||||||じょじょに|ちょうき|||||しんしゅつ||| ||||||circulates|||||||||||||||||||||||| Data-rich, short-term cycle optimization is what computers do best, but they should gradually move into the long-term. たとえば 、 現在 は 人間 が 行って いる マーケティング も 、 刻々 と 変わる 顧客 ニーズ を リアルタイム に 、 的確に とらえる こと で 、 完全 自動 で 最適 化 されて いく 可能 性 が ある 。 |げんざい||にんげん||おこなって||||こくこく||かわる|こきゃく|にーず||||てきかくに||||かんぜん|じどう||さいてき|か|さ れて||かのう|せい|| |||||||||||||||real time|||||||||||||||| For example, marketing, currently conducted by humans, could be fully automated and optimized by accurately capturing ever-changing customer needs in real time. 長期 的な ブランド イメージ の 向上 や 商品 企画 など は 、 人間 の 仕事 と されて いる が 、 そこ に も データ 分析 と 人工 知能 の 介在 する 余地 は 大きい 。 ちょうき|てきな|ぶらんど|いめーじ||こうじょう||しょうひん|きかく|||にんげん||しごと||さ れて||||||でーた|ぶんせき||じんこう|ちのう||かいざい||よち||おおきい While the long-term enhancement of brand image and product planning are considered to be the work of humans, there is also much room for data analysis and artificial intelligence to intervene in these areas. 医療 、 法務 、 会計 ・ 税務 と いう の は 、 最も 人工 知能 が 入って き やすい 領域 だろう 。 いりょう|ほうむ|かいけい|ぜいむ|||||もっとも|じんこう|ちのう||はいって|||りょういき| |legal affairs||taxation||||||||||||| Medical, legal, accounting, and taxation are probably the areas most likely to be penetrated by artificial intelligence.

医療 は 高度な 専門 領域 だ が 、 同じ 医師 でも 、 画像 診断 技術 が 向上 する と 、 内科 医 の 仕事 の ほう が 先 に コンピュータ に 置き換わる 部分 が 増える かも しれ ない 。 いりょう||こうどな|せんもん|りょういき|||おなじ|いし||がぞう|しんだん|ぎじゅつ||こうじょう|||ないか|い||しごと||||さき||こんぴゅーた||おきかわる|ぶぶん||ふえる||| |||||||||||||||||internal medicine|||||||||||replaced by|||||| Medicine is a highly specialized field, but as diagnostic imaging technology improves, more of the work of internists may be replaced by computers. 「 診療 の 適切 性 」 と 「 責任 」 の 問題 は 、 自動 運転 と 同じく 、 難しい 問題 である 。 しんりょう||てきせつ|せい||せきにん||もんだい||じどう|うんてん||おなじく|むずかしい|もんだい| medical examination||||||||||||||| The issues of "appropriateness" and "responsibility" are as difficult as those of automated driving.

弁護 士 は 社会 的 地位 の 高い 仕事 である が 、 その 中 でも 、 クライアント の 情報 を 整理 したり 、 関連 法令 を チェック したり 、 過去 の 判例 を 調べたり する こと は 、 人工 知能 の メリット を 活 か し やすい 。 べんご|し||しゃかい|てき|ちい||たかい|しごと||||なか||||じょうほう||せいり||かんれん|ほうれい||ちぇっく||かこ||はんれい||しらべたり||||じんこう|ちのう||めりっと||かつ||| |||||||||||||||||||||legal regulations|||||||||||||||||||| Lawyers have a high social status, but organizing client information, checking relevant laws and regulations, and researching past precedents are some of the tasks where artificial intelligence can be used to its advantage.

だが 、 民事 裁判 、 特に 離婚 や 相続 で もめて いる 案件 に ついて は 、 情緒 的な 面 を 含めて 、 当事 者 の 利害 関係 を 調整 する と いう 面 が あり 、 人間 が 得意な ところ かも しれ ない 。 |みんじ|さいばん|とくに|りこん||そうぞく||||あんけん||||じょうちょ|てきな|おもて||ふくめて|とうじ|もの||りがい|かんけい||ちょうせい||||おもて|||にんげん||とくいな|||| |civil|||||inheritance||disputing|||locative particle||||||||parties||||||||||||||||||| However, in civil trials, especially in divorce and inheritance disputes, there is an aspect of reconciling the interests of the parties, including the emotional aspects, which may be a specialty of human beings. 「 あなた の 主張 が 法廷 で 通る 確率 は 15％ だ 」 と 機械 に 言わ れる より も 、 人 の 顔 を 見て 話して 納得 したい 人 は 少なく ない はずだ 。 ||しゅちょう||ほうてい||とおる|かくりつ||||きかい||いわ||||じん||かお||みて|はなして|なっとく|し たい|じん||すくなく|| There are more than a few people who would rather see a person's face and be convinced than be told by a machine that "there's a 15% chance that your claim will hold up in court. 会計 や 税務 は すでに 置き換え が 進んで きて いる 。 かいけい||ぜいむ|||おきかえ||すすんで|| Accounting and taxation are already being replaced.

判断 が 必要な ところ や 知識 が 必要な ところ に 関して も 、 少しずつ 人工 知能 が できる 領域 が 増えて いく だろう 。 はんだん||ひつような|||ちしき||ひつような|||かんして||すこしずつ|じんこう|ちのう|||りょういき||ふえて|| Artificial intelligence will gradually increase in areas that require judgment and knowledge.

金融 は 、 人工 知能 が 活躍 できる 大きな 領域 である 。 きんゆう||じんこう|ちのう||かつやく||おおきな|りょういき| Finance is a major area where artificial intelligence can play an active role.

顧客 対応 の システム を スイス の 大手 銀行 の ＵＢＳ グループ が 提供 して いる し 、 資産 状況 に 応じた ポートフォリオ を 提供 する の も 重要だ 。 こきゃく|たいおう||しすてむ||すいす||おおて|ぎんこう||ｕｂｓ|ぐるーぷ||ていきょう||||しさん|じょうきょう||おうじた|||ていきょう||||じゅうようだ ||||||||||UBS Group|||||||||||portfolio|||||| It is also important to offer portfolios that are tailored to the asset situation, as the UBS Group, one of Switzerland's largest banks, offers a client-facing system. 証券 会社 は 、 自ら の 提供 する 付加 価値 を 見直す 必要 が ある かも しれ ない 。 しょうけん|かいしゃ||おのずから||ていきょう||ふか|かち||みなおす|ひつよう||||| securities|||||||||||||||| Brokerages may need to review their value-added offerings. トレーディング の 世界 は すでに 機械 化 が 進み 、 恐ろしい ほど の 戦い が 繰り広げられて いる 。 ||せかい|||きかい|か||すすみ|おそろしい|||たたかい||くりひろげ られて| ||||||||||||||unfolding| The world of trading has already become mechanized, and the battles are already being fought to a frightening degree. 不動産 も 、 価格 情報 の 推移 を 分析 し 、 活 かす こと が できる はずである 。 ふどうさん||かかく|じょうほう||すいい||ぶんせき||かつ||||| Real estate should also be able to analyze and take advantage of price information trends.

教育 は 、 データ 分析 に よって もっと 進化 する 分野 であろう 。 きょういく||でーた|ぶんせき||||しんか||ぶんや| Education is a field that will evolve further with data analysis.

アイデア は 単純で 、 多く の 生徒 を 見る こと が できたら 、 そこ で 学習 の パターン や 向き 不向き を より 的確に つかみ 、 適した 学習 方法 を 提示 する こと が できる から だ 。 あいであ||たんじゅんで|おおく||せいと||みる||||||がくしゅう||ぱたーん||むき|ふむき|||てきかくに||てきした|がくしゅう|ほうほう||ていじ|||||| ||||||||||||||||||suitability||||||||||||||| The idea is simple: if you can see a large number of students, you can better understand their learning patterns, their strengths and weaknesses, and suggest appropriate learning strategies. いま は 教師 が 定年 に 達する まで の 間 、 教え 方 の 知識 を 積み上げて いる が 、 コンピュータ は 多く の 生徒 の データ を 分析 する こと で 、 そうした ノウハウ を 短 期間 で 習得 する こと も できる だろう 。 ||きょうし||ていねん||たっする|||あいだ|おしえ|かた||ちしき||つみあげて|||こんぴゅーた||おおく||せいと||でーた||ぶんせき|||||のうはう||みじか|きかん||しゅうとく||||| Now that teachers are building up their knowledge of how to teach until they reach retirement age, computers may be able to learn this in a shorter period of time by analyzing large amounts of student data.

教育 の 中 でも 、 コンテンツ を 教える 教育 、 考え 方 や 精神 的な 態度 を 教える 教育 は 別 かも しれ ない 。 きょういく||なか||こんてんつ||おしえる|きょういく|かんがえ|かた||せいしん|てきな|たいど||おしえる|きょういく||べつ||| Education that teaches content may be different from education that teaches ways of thinking and spiritual attitudes.

そして 、 やる 気 に さ せる 方法 、 競わ せる 方法 など 、 さまざまな 方法 に 分解 さ れ 、 人間 の 果たす べき 役割 と 、 コンピュータ の 果たす べき 役割 が うまく 連携 して 、 より 高い レベル の 教育 を 提供 できる ように なる かも しれ ない 。 ||き||||ほうほう|きそわ||ほうほう|||ほうほう||ぶんかい|||にんげん||はたす||やくわり||こんぴゅーた||はたす||やくわり|||れんけい|||たかい|れべる||きょういく||ていきょう|||||| |||||||make compete||||||||||||||||||||||||||||||||||||| The human and computer roles may then work in tandem to provide a higher level of education.

この ほか に も 、 産業 分野 ごと に 、 さまざまな 変化 が 起こる だろう 。 ||||さんぎょう|ぶんや||||へんか||おこる| There will be other changes in the industrial sector as well.

ここ で すべて を 書き きる こと は でき ない が 、 読者 の みなさん の 関係 する 産業 が 、 人工 知能 に よって どのように 変わる 可能 性 が ある の か 、 ぜひ 考えて みて ほしい 。 ||||かき|||||||どくしゃ||||かんけい||さんぎょう||じんこう|ちのう||||かわる|かのう|せい||||||かんがえて|| We can't possibly cover everything here, but we encourage you to think about how artificial intelligence might change the industries you are involved in. それ が 、 この先 の チャンス で も あり 、 また 自分 の リスク を 減らす 方法 で も ある はずだ から だ 。 ||このさき||ちゃんす|||||じぶん||りすく||へらす|ほうほう|||||| This should be both an opportunity and a way to reduce your own risk. われわれ の 仕事 に は 、 具体 的に どんな 影響 を 与える のだろう か 。 ||しごと|||ぐたい|てきに||えいきょう||あたえる|| How exactly does this affect our work?

人工 知能 が 人 の 職 を 奪う ので は ない か と いう 議論 は 、 メディア でも よく目 に する 。 じんこう|ちのう||じん||しょく||うばう|||||||ぎろん||めでぃあ||よくめ|| ||||||||||||||||||often seen|| There is a lot of discussion in the media about artificial intelligence taking away people's jobs.

コンピュータ が 発達 して 、 すでに 単純な 事務 作業 は 人間 に 代わって 機械 が 行う ように なった 。 こんぴゅーた||はったつ|||たんじゅんな|じむ|さぎょう||にんげん||かわって|きかい||おこなう|| With the development of computers, machines have already replaced humans for simple clerical tasks. 人工 知能 が このまま どんどん 進化 する と 、 人間 の 仕事 が 機械 に 奪われて しまう ので は ない か と いう 危惧 である 。 じんこう|ちのう||||しんか|||にんげん||しごと||きかい||うばわ れて||||||||きぐ| The fear is that if artificial intelligence continues to evolve at an ever-increasing rate, human jobs will be taken away by machines. 『 機械 と の 競争 』 と いう 本 で は 、 次 の ような 議論 が されて いる （＊ 注 51）。 きかい|||きょうそう|||ほん|||つぎ|||ぎろん||さ れて||そそ In the book "Competition with Machines," the following arguments are made (*Note 51). ひと つ の 議論 は 、「 科学 技術 の 発展 は いま に 始まった こと で は なく 、 その たび に なくなる 仕事 も できる が 、 代わり に 新しい 仕事 が 必ず できる 」 と いう こと である 。 |||ぎろん||かがく|ぎじゅつ||はってん||||はじまった|||||||||しごと||||かわり||あたらしい|しごと||かならず||||| One argument is that technological development is not new, and that every time a job disappears, a new one is sure to take its place.

これ まで の ２００ 年間 は そう であった 。 |||ねんかん||| This has been the case for the past 200 years. たとえば 、 耕作 機 が できて 人間 は 田畑 を 耕さ なくて よく なった が 、 耕作 機 を つくる 人間 、 耕作 機 を 使う 人間 、 そして 売ったり 維持 したり する 人間 が 必要に なった 。 |こうさく|き|||にんげん||たはた||たがやさ|||||こうさく|き|||にんげん|こうさく|き||つかう|にんげん||うったり|いじ|||にんげん||ひつように| |cultivation||||||rice fields||||||||||||||||||||||||| For example, when the cultivator was invented, people no longer had to cultivate fields, but they needed people to make the machines, people to use the machines, and people to sell and maintain the machines. したがって 、 心配 する に は 及ば ない 。 |しんぱい||||およば| Therefore, there is nothing to worry about.

もう ひと つ の 議論 は 、 人工 知能 の 発展 は 性質 の 違う もの であり 、 これ まで の 変化 は 少数 の 人 だけ に 影響 が ある もの だった かも しれ ない が 、 今回 の 変化 は 大 多数 の 人 に 影響 を 与える もの かも しれ ない と いう 点 である 。 ||||ぎろん||じんこう|ちのう||はってん||せいしつ||ちがう||||||へんか||しょうすう||じん|||えいきょう|||||||||こんかい||へんか||だい|たすう||じん||えいきょう||あたえる|||||||てん| Another argument is that the development of artificial intelligence is of a different nature, and while previous changes may have affected only a few people, this change may affect the majority of people.

そして 、 富む もの と 貧しい もの の 差 が 広がる と いう こと である 。 |とむ|||まずしい|||さ||ひろがる|||| And the gap between rich and poor will widen. これ は 根本 的に は 、 富 の 再 分配 に よって 是正 する しか ない 。 ||こんぽん|てきに||とみ||さい|ぶんぱい|||ぜせい||| |||||||||||correction||| Fundamentally, this can only be remedied by redistributing wealth. トマ ・ ピケティ の 『21 世紀 の 資本 』 が 流行って いる が （＊ 注 52）、 格差 や 平等に ついて 考える の は 重要な こと だろう 。 |||せいき||しほん||はやって|||そそ|かくさ||びょうどうに||かんがえる|||じゅうような|| Thomas|Piketty||||||||||||||||||| Thomas Piketty's Capital in the 21st Century is a popular book (*Note 52), and it is important to think about inequality and equality. El capital en el siglo XXI de Thomas Piketty está de moda (* Nota 52), pero es importante pensar en la desigualdad y la igualdad. また 、 国際 的な 経済 格差 の 可能 性 に ついて も 考え なければ なら ない 。 |こくさい|てきな|けいざい|かくさ||かのう|せい||||かんがえ||| We must also consider the possibility of international economic disparities.

で は 、 もっと 具体 的に どういう 仕事 が 残り やすく 、 どういう 仕事 は なく なり やすい のだろう か 。 |||ぐたい|てきに||しごと||のこり|||しごと|||||| So, more specifically, what kinds of jobs are likely to remain and what kinds of jobs are likely to disappear?

これ に 関して は 、「 どの くらい の 時間 を 念頭 に 置く か 」 で 答え が 大きく 変わる と 思う 。 ||かんして|||||じかん||ねんとう||おく|||こたえ||おおきく|かわる||おもう |||||||||consideration|||||||||| I think the answer to this question depends greatly on how much time you have in mind. 参考 まで に 図 28 を 見て いただきたい 。 さんこう|||ず||みて|いただき たい For reference, see Figure 28. これ は 、 オックスフォード 大学 の 論文 で 提示 さ れた 「 あと 10～20 年 で なく なる 職業 と 残る 職業 の リスト 」 である 。 ||おっくすふぉーど|だいがく||ろんぶん||ていじ||||とし||||しょくぎょう||のこる|しょくぎょう||りすと| This is a list of occupations that will disappear and those that will remain in the next 10 to 20 years, as presented in a paper by Oxford University. ７０２ 個 の 職業 を 「 手先 の 器用 さ 」「 芸術 的な 能力 」「 交渉 力 」「 説得 力 」 など ９ つ の 性質 に 分解 し 、 この先 10 年 で なく なる か どう か を 予想 し 、 その 予想 さ れる 確率 の 順に 並べて ある （＊ 注 53）。 こ||しょくぎょう||てさき||きよう||げいじゅつ|てきな|のうりょく|こうしょう|ちから|せっとく|ちから||||せいしつ||ぶんかい||このさき|とし||||||||よそう|||よそう|||かくりつ||じゅんに|ならべて||そそ ||||||dexterous|||||||||||||||||||||||||||||||||||| The 702 occupations are broken down into nine characteristics such as "manual dexterity," "artistic ability," "negotiation," and "persuasion," and listed in order of their expected probability of disappearing in the next 10 years (*Note 53). また 、 スポーツ の 審判 や 荷物 の 受 発注 業務 、 工場 機械 の オペレーター など の 「 手続き 化 し やすい 」 職業 も なくなる 確率 が 高い と されて いる 。 |すぽーつ||しんぱん||にもつ||じゅ|はっちゅう|ぎょうむ|こうじょう|きかい|||||てつづき|か|||しょくぎょう|||かくりつ||たかい||さ れて| ||||||||ordering|||||||||||||||||||| Other "easily procedural" occupations such as sports referees, package receiving and dispatching, and factory machine operators have a high probability of disappearing. 一方 、 なくなる 確率 が 低い ほう の リスト を 見る と 、 医師 や 歯科 医 、 リハビリ 専門 職 、 ソーシャルワーカー 、 カウンセラー など の 職業 が 入って いる 。 いっぽう||かくりつ||ひくい|||りすと||みる||いし||しか|い|りはびり|せんもん|しょく||かうんせらー|||しょくぎょう||はいって| |||||||||||||dental||rehabilitation|||social worker|counselor|||||| On the other hand, the list of those who have a lower probability of disappearing includes occupations such as doctors, dentists, rehabilitation specialists, social workers, and counselors. 対人 コミュニケーション が 必要な 職業 は 、 当面 は 機械 で 置き換える の が 難しい のだろう 。 たいじん|こみゅにけーしょん||ひつような|しょくぎょう||とうめん||きかい||おきかえる|||むずかしい| ||||||||||replace|||| Jobs that require interpersonal communication will be difficult to replace with machines for the time being.

こういった リスト も 参考 に し ながら 、 短期 から 長期 に かけて の 、 人 の 仕事 の 移り変わり を 予想 して みよう 。 |りすと||さんこう||||たんき||ちょうき||||じん||しごと||うつりかわり||よそう|| |||||||||||||||||transition|||| Use this list as a guide to anticipate job transitions in the short to long term.

短期 的 （５ 年 以内 ） に は 、 それほど 急激な 変化 は 起き ない だろう 。 たんき|てき|とし|いない||||きゅうげきな|へんか||おき|| |||||||sudden||||| In the short term (within 5 years), changes will not be so drastic.

ただし 、 会計 や 法律 と いった 業務 の 中 に ビッグ データ や 人工 知能 が 急速に 入り込む かも しれ ない 。 |かいけい||ほうりつ|||ぎょうむ||なか||びっぐ|でーた||じんこう|ちのう||きゅうそくに|はいりこむ||| However, big data and artificial intelligence may be rapidly entering the accounting and legal professions. また 、 ビッグ データ や 人工 知能 は マーケティング に も 活用 さ れる だろう 。 |びっぐ|でーた||じんこう|ちのう|||||かつよう||| Big data and artificial intelligence will also be used for marketing. さまざまな 事業 で ビッグ データ の 分析 と 人工 知能 の 活用 が 進んで いく ので 、 データ 分析 の スキル や 知識 、 人工 知能 に 関する 知識 は 重要に なる だろう 。 |じぎょう||びっぐ|でーた||ぶんせき||じんこう|ちのう||かつよう||すすんで|||でーた|ぶんせき||||ちしき|じんこう|ちのう||かんする|ちしき||じゅうように|| As more and more businesses use big data analysis and artificial intelligence, the skills and knowledge of data analysis and artificial intelligence will become important. 広告 や 画像 診断 、 防犯 ・ 監視 と いった 一部 の 領域 で は 急速に 人工 知能 の 適用 が 進んで いく はずだ 。 こうこく||がぞう|しんだん|ぼうはん|かんし|||いちぶ||りょういき|||きゅうそくに|じんこう|ちのう||てきよう||すすんで|| Artificial intelligence should be applied rapidly in some areas, such as advertising, diagnostic imaging, and crime prevention and surveillance.

中期 的 （５ 年 から 15 年 ） に は 、 生産 管理 や デザイン と いった 部分 で 、 人間 の 仕事 が だいぶ 変わって くる はずだ 。 ちゅうき|てき|とし||とし|||せいさん|かんり||でざいん|||ぶぶん||にんげん||しごと|||かわって|| mid-term|||||||||||||||||||||| In the medium term (5 to 15 years), human work in areas such as production management and design should change significantly.

先ほど も 述べた ように 、 異常 検知 と いう タスク は 、 高次 の 特徴 量 を 生成 できる 特徴 表現 学習 の 得意 と する ところ であり 、「 何 か おかしい 」 こと を 検知 できる 人工 知能 の 能力 が 急速に 上がって くる 。 さきほど||のべた||いじょう|けんち|||||こうじ||とくちょう|りょう||せいせい||とくちょう|ひょうげん|がくしゅう||とくい|||||なん|||||けんち||じんこう|ちのう||のうりょく||きゅうそくに|あがって| As mentioned earlier, the task of anomaly detection is one in which feature representation learning, which can generate higher-order features, excels, and the ability of artificial intelligence to detect "something strange" is rapidly increasing.

たとえば 、 監視 員 や 警備 員 と いった 仕事 だ 。 |かんし|いん||けいび|いん|||しごと| For example, as a watchman or security guard. 明示 的に 監視 する と いう 仕事 で なく と も 、 店舗 の 店員 や 飲食 店 の 従業 員 でも 、「 何 か おかしい こと に 気づいて 対応 する 」 と いう 業務 が 仕事 の 中 に 織り込まれて いる こと も 多い 。 めいじ|てきに|かんし||||しごと|||||てんぽ||てんいん||いんしょく|てん||じゅうぎょう|いん||なん|||||きづいて|たいおう||||ぎょうむ||しごと||なか||おりこま れて||||おおい Even store clerks and restaurant workers often have the task of "noticing and reacting to something wrong" woven into their work, even if they are not explicitly monitoring the situation. こうした 仕事 は 、 基本 的に センサー ＋ 人工 知能 で 代替 する こと が できる 。 |しごと||きほん|てきに|せんさー|じんこう|ちのう||だいたい|||| These jobs can basically be replaced by sensors + artificial intelligence.

例外 処理 は 例外 処理 で 別に つくれば よく なる ので 、 ルーティンワーク の 多く の 部分 は 人工 知能 に 任せる こと が できる ように なる 。 れいがい|しょり||れいがい|しょり||べつに|||||||おおく||ぶぶん||じんこう|ちのう||まかせる||||| |||||||||||routine work|||||||||||||| Since exceptions can be handled separately, much of the routine work can be left to artificial intelligence. そして 、「 何 か おかしい 」 こと が 発生 した とき だけ 人間 が 対応 する ように なる 。 |なん|||||はっせい||||にんげん||たいおう||| And only when something "strange" occurs will humans respond. 商品 の 数 を 数える 、 売上 を まとめて エクセル を つくる 、 定期 的に 顧客 に メール を 送る と いった 仕事 の 大半 は 、 人工 知能 が やって いる 可能 性 が ある 。 しょうひん||すう||かぞえる|うりあげ||||||ていき|てきに|こきゃく||めーる||おくる|||しごと||たいはん||じんこう|ちのう||||かのう|せい|| |||||sales||||||||||||||||||||||||||| Most of the work of counting products, compiling sales data in an Excel spreadsheet, and sending periodic emails to customers could be done by artificial intelligence.

この 段階 で は 、 まだ ルーティン で ない 仕事 、 クリエイティブ な 仕事 は 人間 の 仕事 と して 重要である 。 |だんかい|||||||しごと|||しごと||にんげん||しごと|||じゅうようである |||||||||creative||||||||| At this stage, non-routine and creative work is still important as human work.

たとえば 、 顧客 の 例外 対応 を する 、 提案 書 を 書く 、 など である 。 |こきゃく||れいがい|たいおう|||ていあん|しょ||かく|| For example, handling customer exceptions, writing proposals, etc.

長期 的 （15 年 以上 先 ） に は 、 例外 対応 まで 含めて 、 人工 知能 が カバー できる 領域 が 増えて くる 。 ちょうき|てき|とし|いじょう|さき|||れいがい|たいおう||ふくめて|じんこう|ちのう||かばー||りょういき||ふえて| In the long term (15 years or more into the future), artificial intelligence will be able to cover more areas, including exception handling.

異なる 領域 を またがって 知識 を 活用 する こと が 進み 、 顧客 対応 や 提案 書 作成 と いった こと も 可能に なって くる 。 ことなる|りょういき|||ちしき||かつよう||||すすみ|こきゃく|たいおう||ていあん|しょ|さくせい|||||かのうに|| The use of knowledge across different disciplines will become possible, such as in customer relations and proposal writing.

この 段階 で 、 人間 の 仕事 と して 重要な もの は 大きく ２ つ に 分かれる だろう 。 |だんかい||にんげん||しごと|||じゅうような|||おおきく|||わかれる| At this stage, there are two main types of human work that are important.

１ つ は 、「 非常に 大局 的で サンプル 数 の 少ない 、 難しい 判断 を 伴う 業務 」 で 、 経営 者 や 事業 の 責任 者 の ような 仕事 である 。 ||ひじょうに|たいきょく|てきで|さんぷる|すう||すくない|むずかしい|はんだん||ともなう|ぎょうむ||けいえい|もの||じぎょう||せきにん|もの|||しごと| One is "very big-picture, small-sample, difficult-decision work," such as that of a manager or business executive. たとえば 、 ある 会社 の ある 製品 の 開発 を いま の 状況 で どう 進めて いけば よい か は 、 何度 も 繰り返さ れる こと で は ない ため データ が なく 、 判断 が 難しい 。 ||かいしゃ|||せいひん||かいはつ||||じょうきょう|||すすめて|||||なんど||くりかえさ|||||||でーた|||はんだん||むずかしい For example, it is difficult to determine how to proceed with the development of a company's product in the current situation, because it is not something that is repeated many times and there is no data. こうした 判断 は いわゆる 「 経験 」、 つまり これ まで の 違う 状況 に おける 判断 を 「 転移 」 して 実行 したり 歴史 に 学んだり する しか ない 。 |はんだん|||けいけん|||||ちがう|じょうきょう|||はんだん||てんい||じっこう||れきし||まなんだり||| ||(topic marker)|||||||||||||transfer||||||learned||| Such decisions can only be made by "transferring" what is called "experience," that is, by making decisions in different situations and implementing them or learning from history. いろいろな 情報 を 加味 した 上 で の 「 経営 判断 」 は 、 人間 に 最後 まで 残る 重要な 仕事 だろう 。 |じょうほう||かみ||うえ|||けいえい|はんだん||にんげん||さいご||のこる|じゅうような|しごと| |||considered||||||||||||||| Management decisions, based on a variety of information, are the last remaining important task of a human being.

一方 、「 人間 に 接する インタフェース は 人間 の ほう が いい 」 と いう 理由 で 残る 仕事 も ある 。 いっぽう|にんげん||せっする|||にんげん|||||||りゆう||のこる|しごと|| On the other hand, there are jobs that remain because "a human interface is better than a human interface.

たとえば 、 セラピスト や レストラン の 店員 、 営業 など である 。 |||れすとらん||てんいん|えいぎょう|| |therapist||||||| Examples include therapists, restaurant clerks, and salespeople. 最後 は 人間 が 対応 して くれた ほう が うれしい 、 人間 に 説得 さ れる ほう が 聞いて しまう など の 理由 で 、 人間 の 相手 は 人間 が する と いう こと 自体 は 変わら ない だろう 。 さいご||にんげん||たいおう||||||にんげん||せっとく|||||きいて||||りゆう||にんげん||あいて||にんげん||||||じたい||かわら|| In the end, people would be happy to have a human partner, and they would be more likely to listen to a human persuasion, so the fact that a human partner will be a human partner itself will not change. むしろ 人間 が 相手 を して くれる と いう ほう が 「 高価な サービス 」 に なる かも しれ ない 。 |にんげん||あいて||||||||こうかな|さーびす||||| |||||||||||expensive|||||| It might be more of an "expensive service" to have a human partner.

以上 を まとめる と 、 短期 から 中期 的に は 、 データ 分析 や 人工 知能 の 知識 ・ スキル を 身 に つける こと は 大変 重要である 。 いじょう||||たんき||ちゅうき|てきに||でーた|ぶんせき||じんこう|ちのう||ちしき|||み|||||たいへん|じゅうようである In summary, it is very important to acquire knowledge and skills in data analysis and artificial intelligence in the short to medium term.

ところが 、 長期 的に 考える と 、 どうせ そういった 部分 は 人工 知能 が やる ように なる から 、 人間 しか でき ない 大局 的な 判断 を できる ように なる か 、 あるいは 、 むしろ 人間 対人 間 の 仕事 に 特化 して いった ほう が よい 、 と いう こと に なる 。 |ちょうき|てきに|かんがえる||||ぶぶん||じんこう|ちのう||||||にんげん||||たいきょく|てきな|はんだん||||||||にんげん|たいじん|あいだ||しごと||とっか|||||||||| In the long run, however, artificial intelligence will be able to make the big-picture decisions that only humans can make, or it will be better to specialize in human-to-human work.

さらに 忘れて は なら ない の が 、 人間 と 機械 の 協調 である 。 |わすれて||||||にんげん||きかい||きょうちょう| In addition, we must not forget about the cooperation between man and machine.

すでに チェス で は 、 人間 と コンピュータ が どのような 組み合わせ で 戦って も よい 、 フリースタイル の 大会 が ある 。 ||||にんげん||こんぴゅーた|||くみあわせ||たたかって|||||たいかい|| ||||||||||||||freestyle|||| Already in chess there are freestyle tournaments where any combination of human and computer is allowed.

さまざまな 仕事 に おいて も 、 この 「 フリースタイル 」 方式 が 出て くる はずである 。 |しごと||||||ほうしき||でて|| This "freestyle" approach should emerge in a variety of jobs. 人間 と コンピュータ の 協調 に より 、 人間 の 創造 性 や 能力 が さらに 引き出さ れる こと に なる かも しれ ない （＊ 注 54）。 にんげん||こんぴゅーた||きょうちょう|||にんげん||そうぞう|せい||のうりょく|||ひきださ||||||||そそ Cooperation between humans and computers may further bring out human creativity and capabilities (*Note 54). そうした 社会 で は 、 生産 性 が 非常に 上がり 、 労働 時間 が 短く なる ため に 、 人間 の 「 生き 方 」 や 「 尊厳 」、 多様な 価値 観 が ますます 重要 視 さ れる ように なる ので は ない だろう か 。 |しゃかい|||せいさん|せい||ひじょうに|あがり|ろうどう|じかん||みじかく||||にんげん||いき|かた||そんげん|たような|かち|かん|||じゅうよう|し||||||||| In such a society, productivity would increase enormously, working hours would be shorter, and human "way of life," "dignity," and diverse values would become more and more important.

人工 知能 が 生み出す 新規 事業 じんこう|ちのう||うみだす|しんき|じぎょう New Businesses Created by Artificial Intelligence

ここ まで の 話 は 、 人工 知能 、 特に 特徴 表現 学習 に 起因 する 技術 の 発展 を ベース に 考えた ５ 年 から 20 年 くらい の スパン で の 社会 変化 の 話 であった 。 |||はなし||じんこう|ちのう|とくに|とくちょう|ひょうげん|がくしゅう||きいん||ぎじゅつ||はってん||べーす||かんがえた|とし||とし||||||しゃかい|へんか||はなし| ||||||||||||originated from||||||||||||||||||||| So far, we have talked about social changes over a period of 5 to 20 years, based on the development of artificial intelligence, especially the technology that causes feature representation learning.

では 、 人工 知能 に よって これ から 先 、 新しい 事業 を つくり出す こと は でき ない のだろう か 。 |じんこう|ちのう|||||さき|あたらしい|じぎょう||つくりだす|||||| So, will artificial intelligence not allow us to create new businesses in the future? 本書 を 手 に とった 方 の 中 に は 、 企業 で 人工 知能 に よる 新規 事業 を 考えて いる 方 も いる かも しれ ない 。 ほんしょ||て|||かた||なか|||きぎょう||じんこう|ちのう|||しんき|じぎょう||かんがえて||かた||||| Some of the readers of this book may be considering new businesses based on artificial intelligence in their companies.

図 29 は 、 米国 ブルームバーグ 社 の アナリスト に よる 、 最近 の 世界中 の 人工 知能 の ベンチャー を まとめた 図 である （＊ 注 55）。 ず||べいこく||しゃ||あなりすと|||さいきん||せかいじゅう||じんこう|ちのう||べんちゃー|||ず||そそ |||Bloomberg|||analyst||||||||||||||| Figure 29 summarizes recent artificial intelligence ventures around the world, as reported by analysts at Bloomberg (*Note 55). La Figura 29 es un resumen de las recientes empresas de inteligencia artificial en todo el mundo, según analistas de Bloomberg, EE. UU. (* Nota 55).

およそ ２０００ 社 を 調べて つくった もの で 、 参考 に なる だろう 。 |しゃ||しらべて||||さんこう||| The following is a list of about 2,000 companies that we have researched and found to be informative. これ を 見る と 、 人工 知能 に 関する 新しい 事業 の 試み が 、 さまざまな 領域 に 広がって いる こと が わかる 。 ||みる||じんこう|ちのう||かんする|あたらしい|じぎょう||こころみ|||りょういき||ひろがって|||| This shows that new attempts at artificial intelligence are being made in a variety of areas.

「 はじめ に 」 で 触れた ように 、 現在 、 人工 知能 は 春 の 時代 を 迎え 、 ブーム に なり つつ ある 。 |||ふれた||げんざい|じんこう|ちのう||はる||じだい||むかえ|ぶーむ|||| As mentioned in the Introduction, artificial intelligence is now entering its springtime and becoming a booming business.

人工 知能 に 関連 する 事業 は 、 米国 でも 一気に 増えて いる が 、 私 なり に 検討 した 結果 、 急激に 成長 する 事業 は そう そう 立ち上がら ない かも しれ ず 、 少し 慎重に 考えた ほう が よい かも しれ ない 。 じんこう|ちのう||かんれん||じぎょう||べいこく||いっきに|ふえて|||わたくし|||けんとう||けっか|きゅうげきに|せいちょう||じぎょう||||たちあがら|||||すこし|しんちょうに|かんがえた|||||| ||||||||||||||||consideration||||||||||||||||||||||| Businesses related to artificial intelligence are growing rapidly in the U.S., but after my own examination, I think it might be better to be a little cautious, as businesses that grow rapidly may not be the ones that emerge.

まず 、 図 の 最 上段 に 書かれて いる 「 コア ・ テクノロジー 」 と いう 部分 は 、 機械 学習 そのもの を 提供 する ビジネス である 。 |ず||さい|じょうだん||かか れて||こあ|てくのろじー|||ぶぶん||きかい|がくしゅう|その もの||ていきょう||びじねす| ||||||||core||||||||||||| First, the "core technology" at the top of the figure is the business that provides the machine learning itself. 画像 認識 と 音声 認識 は 、 特徴 表現 学習 が 最も 進んで いる 技術 分野 な ので 、 その ２ つ の 分野 も 取り上げられて いる 。 がぞう|にんしき||おんせい|にんしき||とくちょう|ひょうげん|がくしゅう||もっとも|すすんで||ぎじゅつ|ぶんや||||||ぶんや||とりあげ られて| Image recognition and speech recognition are the technical fields in which feature representation learning is most advanced, so these two fields are also covered.