「前例のない問題を自律的に考え回答するAI」など、出現のメドすら立っていない

　コロナ禍による強制DX＝デジタルトランスフォーメーションの話題を取り上げて以来、前回まで5回にわたってDXの話題を取り上げてまいりました。この言葉が定着し、すでに、「DXなんて、また新手の初期投資（英語では総とっかえを意味する“turn over”）を促す方便ではないか？」「結局日本では法外に高価な大規模焼き直し開発（車輪の再発明）の延命になるだけではないか？」などと危惧されつつあります。台湾、シンガポールなどで、着想から数日単位で開発、リリースされて国の新インフラ（マスク購入割り当てだったり、路肩の駐車スペース予約＆支払いがスマホでできたり）となっている状況との落差に眩暈がします。

　後者の素敵なアプリ、インフラを典型的なDXのアプリと考え、事務作業自体をなくし、Slackによるコラボで中間管理職を不要とできるなどとする私の主張は、日本国内でだけは異端なDXとみなされてしまうかもしれません。法政の大学院で企業情報システムの設計から最適運用まで講義したり、グローバル複写機メーカーのナレッジマネジメントシステムを設計、コンサルティングした実績などあるものの、多勢に無勢。無力感を感じることもあります。

　引き続き、人々を不毛な雑用（事務）から解放し、創造性を開花させる本物の改革をDXとアピールし続ける所存ではあります。ですが、自分本来の専門＝AI（人工知能）を活用した、質、量ともに優れたVoC（顧客の声)の分析や、データのクリーニング自体にAIを活用して、人々を不毛な辛い仕事から解放する、という局面に焦点を当てて、仕事してまいりたいと思います。

あくまで道具にすぎない今日のAI

　AI活用について日々相談を受けるなかで、いまだにAIが人間に代わって「自ら考えてくれ」「結論を教えてくれる」と誤解している人に出会うことがあります。2017年1月15日付日本経済新聞の拙著『人工知能が変える仕事の未来」への書評にあるように、今日のAIを「限りなく正確に伝えようとする」ならば、例えば棒状のものの本数を数えるなら、それしかできない専用のAIを手間暇かけて技術者がつくり、他の道具と組み合わせるのにまた大きな開発コストをかけることになるといえます。個々の専用AIを鍛えるには、インプットとアウトプットの組み合わせの膨大な量のお手本を、原則人手で用意してあげながら、「OK」「NG」をひとつずつ、あるいは数千組、まとめてチェックし、「なぜこの組み合わせでは間違えたのだろう？」とAIエンジニアが考えて試行錯誤し、地道に精度改善の努力を払うことになる。結構、属人性も高い仕事で、私の会社を含め、本当にわかっていて、創造性もエンジニアリング力も共にハイレベルの会社とパートナーを組まないと実用AI開発プロジェクトはなかなか成功しません。

　数十億とか兆に及ぶ膨大な量の言葉のデータに埋め込まれた、言葉や文の間の関係をスーパーコンピュータで処理させることにより、日本語や英語による応答がかなり高精度にできるようにはなってきました。しかし、その応答に対し、「それはなぜ？」「そのそれはなぜ？」と、深い知識、抽象的な理解に基づいて、前例（過去の文章記録）のない事態について本当に回答を考え出して回答するAI、自律的に考えるAIの出現のメドは、現在でも立っていないといってよいでしょう。

正解データがあれば驚くべき性能を発揮するAI

　とはいえ、トレーニング用の正解データ、インプットとアウトプットのペアが大量にあれば、そこそこ良い精度で、その対応関係を習得可能なAIは便利です。ちょっと想像しただけでも、画像で侵入者（動物も）の自動監視から、危険運転らしき動画の判定、農作物の病害虫の判定、お肌のチェックなど枚挙にいとまがありません。言葉の分野でも、シンプルな応用例として翻訳を考えても、マイナー言語、例えばたかだか30数万人が使うアイスランド語からアイルランド語への同時通訳のスピードと精度で、AI に勝てる日本人は恐らくいないことでしょう。ご存知でしたら教えてください。