AIに仕事を奪われた人のリアルと自分でもできる対策



AIに仕事を奪われた人のリアルと自分でもできる対策

最近「あれ前とは違って、なんか仕事に違和感があるな」、そしてよく考えてみると「今の仕事 AI に侵食されてきてるな」と気付き、情報を集め、検討した結果をご紹介します。

私のような心境にならないよう、アドバイスとして受け止めて頂ければ幸いです。

目次
  1. AIに仕事を奪われた人のリアルと自分でもできる対策
  2. AIに仕事を奪われた人の事例
  3. AIの仕事の奪い方
  4. AI
  5. AIを作ってみる
  6. まとめ

AIに仕事を奪われた人のリアルと自分でもできる対策

AIに仕事を奪われた人の事例

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銀行員

一昔前までサラリーマンの花形的存在だった銀行員。しかし事態は一変しつつあり、 AI によって融資審査は BOTボット化し、キャッシュレスの普及によって銀行窓口や ATM は低迷気味。そして何より日本は低金利社会。

こちらの日刊SPA! に掲載されていた記事の元・銀行員によると

「リストラ後事務職に転職できたものの、どこにいっても AI にのまれてしまうんだなと絶望。もう上流に上がれない……給料は 年収700万円から3割減....」

ちょっと他人事には思えませんよね。

製品チェックの技術者

技術立国日本では、多くの職人の方によってハイレベルな技術が維持されています。しかし、一部では AI を搭載したロボットの工場参入によって、そうした熟練工の方も不要となりつつあるよう。

こちらの求人仲介サイト イーアイデムに紹介された記事の職人さんによると、

「こ、こんなのおかしい、理不尽だ、まちがっている...  おれがこの職場を追い出されるなんて、、、ひどい....」

自分の持ち場をロボットに奪われた職人の方は、今更転勤できないという決断の元、退職されたようです。

Webデザイナー(仕事の一部)

デジタルデータを扱う Web 制作の現場は、 AI との親和性が ◎ 。 AI を作ることもできる 開発現場で一体何が起きているのでしょう。

ある デザイン会社のブログによると、

トリミング(切り抜き)の作業時間が AI ソフトの利用で 1/60 に。
そのためトリミング作業をしていた新人さんの仕事が ”減” に。

人工知能の画像解析処理 MNIST などを学習したことのある方ならなんとなくイメージできると思いますが、デジタル画像の認識や加工は人間よりプログラムの方が上手。トリミング以外の作業も AI によって侵食されていくかもしれませんね。

Webライター(仕事の一部)

これは私のことです、スマホの普及と Google アシスタントなどの AI アプリによって、日常の中で何かを検索するという作業が減ったと思います。スマホのアプリを起動すれば自分にとって居心地のいいニュースフィードが表示され、文字や画像以外の動画を視聴する時間も増えたと思います。

その結果 「気になる」「探す」「検索する」 というルーティンが失われ、タップしてスクロールして終わり、というルーティーンに変わっていませんか。

Webライターの仕事は、情報を求めている人に ”情報” を分かりやすく届けることが仕事。今、”情報” を求めている人は、恐らく減ってきています。これも AI 搭載のアシスタントアプリによって、人間の ”考える” 時間が減り、なんとなくスマホと向き合う時間が増えてきているためかな、と思いますね。

また私の妻もそうですが、パソコンより圧倒的にスマホを触る時間の方が長い、 検索キーワードを入力するより 「関連記事」を見る方が楽ちんですよね。

この他にも AI に奪われた仕事、奪われている仕事、奪われそうな仕事、たくさんあると思います。こうした社会変化、過去に人類が経験したことのない未知なる世界です。

怖いですか? 不安ですか? 楽しみですか? 私は不安半分、希望半分です。もう少し AI と仕事について、考えていきましょう。

AIの仕事の奪い方

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上記の AI に仕事を奪われた人のリアルを確認してみますと、 AI が今の人の仕事を奪っていく流れにはパターンがあるように思えます。大きく分けると上図のように「急激に仕事を奪うパターン」と「緩やかに仕事を奪っていくパターン」。

上記でご紹介した例に照らし合わせてみますと、「工場の職人さん」や「Webデザイナー」が急激なパターンで 「銀行員」や「Webライター」は緩やかなパターン。 ここで注目しておきたいこととしては、急激に仕事を奪う「ロボット」や「ソフトウェア」もいきなりまったく新しい物が登場するということはマレで、多くの場合で前兆があります。

つまり AI がますます社会進出、社会普及することはほぼ決まっていますので、私たちにできることとしては、まずは情報のアンテナを高くするということが大事ではないでしょうか。また仕事で生き残りを賭けていく上では、相手のことをよく知ることも大事でしょう。人間・・人間・・人間・・企業・・ であれば従来のアナログ的な感覚で、人脈や飲み会などで情報収集し、対策を講じられたかもしれませんが、今はそこに AI・・ が入ってきています。

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AI のこと、どれぐらい知っていますでしょうか?

AI

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AI(人工知能)は、何かを自動的に処理してくれるもの、と思っていませんか。

正確には、確認して、予測して、実行して、確認して、、、、を繰り返してくれる機能、と理解する方が AI 対策を講じる上ではいいかもしれません。

AI は、基本的に人間が作ったプログラムです。大きく見れば 人間・・AI・・ ではなくて、人間・・人間・・ なんですね。そして AI を開発する人間は、恐らく知的ですごい人、と思っていませんか。

確かに最先端の AI 開発は、一般以上の知能が求められるかもしれませんが、 2年ぐらい前の AI だったら Wi-Fi と パソコンがあれば、ほとんどの方が AI 開発できます。パソコンがなくても、頑張ればタブレットでも大丈夫でしょう(スマホはチョット見にくいかな...)。

従来はパソコンで処理していた機械学習のアルゴリズム処理や Web公開作業、今はすべてブラウザ上のクラウドで実行可能です。理想としては、ハイスペックなパソコンがあればいいですが、高いですよね。

また人工知能を開発できるサンプル・アプリについては、 GitHub や YouTube 上で多数アップされていますので、学習の機会は万人に開かれています。

【数字を認識する AI の開発事例】

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img: GitHub/ manerfan

ブラウザ上に数字を書くと、書いた数字を認識してくれる AI のサンプル事例

多くのサンプルは、基本的な 数字 などですが、この機械学習データセットを ”数字” から ”ひらがな” に変えれば、ひらがなを学べる学習アプリが作成できますよね。

また画像認識も TensorFlow などで紹介されている「Fashion MNITS」 の元データを ”洋服データ” から ”車データ”、 ”人データ" などに変えれば車種検索アプリ(画像編)や幼稚園の写真に自分の子供が写っているやつだけを瞬時にソートするアプリなど開発することができるでしょう。こうして AI を考えていくと、なんだか今より生活が良くなりそうな気がしませんか?

AIを作ってみる

AI を作るといいましても、サンプルの実行です。洋服の画像データを元に、プログラム処理で各画像の特徴をコンピューターに把握させて、任意の洋服画像を予測してもらいます。

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今回プログラムに学習してもらう画像は、こんな風な小さい画像。これを読み込んで、傾向をつかんで何の画像かを予測(認知)してもらいます。

今回のプログラムはGoogleが公開しているサンプル(Fashion MNIST)で、 Googleアカウントさえあればスマホからでもアクセスして、人工知能のプログラムを作ることができます。

https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_classification

上記アドレスに移動すると 「はじめてのニューラルネットワーク:分類問題の初歩」 と題されたチュートリアルがズラリ。内容を確認するもの大事かもしれませんが、まずは動かしてみませんか?

トップに表示されている 「Run in Google Colab」 ボタンを押すと Google Codelabs が表示。必要なプログラムは書かれていますので、上部メニューバー内にある 「ランタイム」「すべてのセルを実行」 を押すと、書かれているプログラムが全部実行されます。ただ 「Run in Google Colab」 で表示される内容と Fashion MNIST のチュートリアル内容、違います。 Fashion MNIST に書かれている内容の方が、細かくプログラムを実行していて分かりやすいです。

Google Colab が上手くアクセスできない場合は、https://colab.research.google.com/github/tensorflow/tpu/blob/master/tools/colab/fashion_mnist.ipynb もしくは https://colab.research.google.com にアクセスしてみて下さい。

プログラムを実行してみると、数字やコード、画像が出てきて面白いですよね。この中でのポイントとしては、どこ・・で学習して、どこ・・で予測しているか、ということ。

学習は、 fit() の部分で行い、予測は predict()evaluate() の部分。 fit() までの前半はデータセットの処理、つまり AI 開発というのはデータセットが大変で、実際の学習処理は、 Python のライブラリーや関数が処理してくれるというわけ。

どうでしょうか、要は AI 開発の道具は揃っているので、使って下さい、というのが現在の状況です、しかも大半が無料。今回は 28ピクセル × 28ピクセルの小さい画像の予測でしたが、 50 × 50 とかの AI 開発 も Google Codable などのサービスを利用すれば、ハイパワーな GPU や TPU を利用できますのでサクッと機械学習できちゃいます、無料で。

感性や発想、モチベーション次第でどうにかなりそうなのが、現状じゃないでしょうか。

AIそのものが“悪”のように見えます。しかし本当にそうなのでしょうか? 本当の悪はAIを恐れ、AIの能力の前に自分を諦め、考えることをやめた人間たちの中にこそ存在するのかもしれません。

AIと共存する時代になっても、仕事をする上で必要なものがあります。それは「夢」と「情熱」です。

上記は仮面ライダーゼロワンを作成した東映からのメッセージ(*)。これから社会に出てくる子どもたちは、 AI ネイティブです。大人、負けてられないですね。

まとめ

感覚的には、 20年ぐらい前に Web2.0 が流行って、掲示板 Webサービスやネット通販が延びましたよね。今はその AI 版みたいな感じで、この流れに乗るか乗らないかで、今後 10年は違ってくるのではないでしょうか。 Softbank の孫社長、楽天の三木谷社長、ホリエモンさん、多くの方が Web文化と共に成長したと思います。

また今パソコンを使わない方、スマホを使わない方、どんどんアンチ IT に近づいていませんか。この遅れ、取り戻そうと思うと大変パワーがいりますし、今後ますます AI リテラシーが発展すると、ますます追いつけなくなりませんか。

今パソコンを使え、スマホのアプリを使っているなら、チョット頑張って AI リテラシー、高めておきませんか?

AI といえばプログラミングや難しい数式を思い浮かべるかもしれませんが、まずは今の IT と合わせて学習するのはどうでしょうか? AI 学習でも Web サービスや Python をよく使いますので、こうしたプログラミングに関する基礎や知識を得ておくと、発想も豊かになると思いますよ。

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オシママサラ
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