どうも、武信です。(No421)
2020年教育改革への僕の本「フィクサーによる日本の教育改革本17 第21章」PART3というタイトルで話していきますね。
構想約5年以上！総文字数約31万2000文字以上の執筆物です。
フィクサーだと僕が思う理由は、2014年頃(正確には2013年頃から着手)から、この本を書き始めており、それと連動して日本の教育改革も進んだことが、まず挙げられます。
また、それ以上の確固たる証拠もありますが、それは伏せることにします。(本が1冊書けるほどの情報量になります)
教育の理想「第21章「人工知能時代においての教育や進路の考察」」
3 「シンギュラリティ・ビジネス」からの引用・まとめ。
シンギュラリティについては、「シンギュラリティ・ビジネス」という本に詳しいです。
以下、引用・まとめです。
シンギュラリティ大学の創業ディレクターであり、起業家でもあるサリム・イスマイルが提示する今後、求められる新しい組織を「エクスポネンシャル・オーガナイゼーション(ExO＝飛躍型組織)」と名付けています。
エクスポネンシャルな組織とは、「従業員数や規模と比べてケタ違いに大きな影響力や成果を挙げる組織」です。
UberやAirbnbは、数十人～数百人程度の規模で世界の数十億人に影響を与え、時価総額が数千億円に達することから該当します。
このExOの特徴として、「MTP」(Massive Transformative Purpose)、日本語訳は「野心的な変革目標」があります。
世界や人類を変革しようという野心に満ち溢れた目標、グーグルでいえば「世界中の情報を整理する」が挙げられます。
ExOの性質は人間の脳に見立てた図として、MTPの下、右脳に「SCALE」、左脳に「IDEAS」を配置して表せます。
「SCALE」のSは「Staff on Demand」(オンデマンド型の人材調達)、Cは「Community&Crowd」(コミュニティとクラウド(群衆))、Aは「Algorithms」(アルゴリズム)、Lは「Leveraged Assets」(外部資産活用)、Eは「Engagement」(エンゲージメント)です。
「IDEAS」のIは「Interfaces」(インターフェース)、Dは「Dashboards」(ダッシュボード)、Eは「Experimentation」(実験(仮説検証))、Aは「Autonomy」(自律型組織)、Sは「Social」(ソーシャル技術)です。
詳しくはP120～126を読んでください。
ExOの「SCALE」と「IDEAS」の10項目の達成度を採点するスコアリングシートが実在し、そのシートに基づいてフォーチュン100の企業を採点したら、スコアのランキングと時価総額ランキングがほぼ一致する結果が出ました。
なので、米国の企業ではこの10項目を重要視しているようです。
ExOは「飛躍型組織」ですので、常に変化し続けますが、それへの反発は当然あります。
そこで、別動隊を組織の外に置く工夫をしています。
この本によれば、このままソーラーパネルがエクスポネンシャルに進化していくと「太陽光発電による、エネルギーの価格はほぼゼロになる」といいます。
太陽光エネルギーを得る思想には、第三段階まであるのですが、それはP72、73をお読みください。
太陽光発電ですべて賄えるようになると、化石燃料を使う必要がなくなり、二酸化炭素排出による地球温暖化が解決します。
さらに水不足も解決します。
なぜなら、海水の淡水化プラントを無限の電力でタダで使えるようになれば、いくらでも安価で水を供給できるようになるからです。
そして、水が無限になると、食糧問題が解決します。
食用の食物を工場で、どんどん生産できるようになるからです。
その際、食物の生成には二酸化炭素が不可欠なので、二酸化炭素が逆に必要になるとのことです。
次に、健康問題が解決され、「あらゆる病気が治療可能になる」といいます。
個人の遺伝子解析、遺伝子情報によってがんの早期発見が可能になり、がん研究も進み、がんの予防も可能となるでしょう。
他の論点では、「人間がAIロボットなどにより働かなくてよくなったら、ベーシックインカム構想だ」や、人間の生存の意味などがあります。
ここまでの長期的目線での視野で運営しているのが、シンギュラリティ大学であり、米国なのです。
日本企業も参考にすべきでしょう。
4 「坂本真樹と考える人工知能時代の就職活動」からの引用・まとめ。
ここからは、「坂本真樹と考える人工知能時代の就職活動」という本を参考にし、引用・まとめをします。
この本では、人工知能にかわられてしまう仕事として、以下を挙げています。
1 ユーザーにサービスを提供する仕事。
コールセンターや電話販売。
窓口・受付。
2 情報を扱う仕事。
調査・データ解析。
調査やデータ解析の仕事をしている会社としてコンサルティング・シンクタンク・リサーチの企業があり、具体名として野村総合研究所、三菱総合研究所、みずほ情報総研、日本総合研究所、大和総研グループ、三菱UFLリサーチ＆コンサルティング、アクセンチュアなどの大企業があります。
人工知能が得意な、インターネットリサーチ系の大企業でモニター数が10万人以上で、モニターの品質管理への取り組みが、ウェブ上で公開されている優良企業の具体名として、ミクシィ・リサーチ、ゲイン、マクロミル、インテージ、楽天リサーチ、クロスマーケティング、NTTコムオンライン・マーケティング・ソリューションなどたくさんあります。
金融・証券・保険。
3 正確さが求められる仕事。
輸送・物流。
著者は「自動運転車の実用は遠い未来ではない」と思っているようですが、僕は懐疑的です。
スポーツ審判。
人口知能にはすぐにはかわらない仕事。
1 身体を通して行う仕事。
外科医・歯科医。
エステティシャン。
料理人・調理師・栄養士。
2 クリエイティブな仕事。
振付師や画家。
小説家や作曲・作詞。
作曲に関しては僕は懐疑的です。
小説家と作詞は、まだ人工知能には難しいと思います。
しかし、作詞は小説に比べたら、パターンが少ないので、可能性としては人工知能ができてしまうかもと思います。
3 人の心を気遣う仕事。
心理療法士やカウンセラー。
小学校教師。
心理学者。
4 判断と責任が伴う仕事。
大学教授。
責任者や監督者。
「危機管理責任者」「消防・防災の監督者」「企業の経営者・管理職」などですね。
第2章では人工知能社会の就職と転職の成功術も書かれています。
1 理工系出身者の場合。
基礎研究、応用研究・技術開発、機械・電子機器設計、品質・生産管理・メンテナンス、SE職、技術営業職 などの説明が詳しく書かれています。
2 文系出身者の場合。
一般企業に入社して就く職種は主に、総務、人事、経理、営業、企画、広報などになります。
文系が理系より優れている点は、英語ができる人が多い点とコミュ力にあるそうです。
それらを活かしましょう、という提案です。
3 転職者の場合。
人気の5つの業界で、人工知能はこうして使われています。
金融業界、旅行業界、広告業界、音楽業界、食品業界の事例が詳しく書かれています。
後半は「人工知能開発者になるには？」などの事例が書かれています。
より詳しい内容は、本書をお読みください。
ではこの辺で。(3364文字)
このブログは個人的見解が多いですが、本・記事・YouTube動画などを元にしつつ、僕の感性も加えて、なるべく役立つ・正しいと思われる記事を書いています。
あくまで読者がさらに深く考えるきっかけとなればいいなぁという思いですので、その辺は了解ください。
参考・引用文献。
「シンギュラリティ・ビジネス」
「坂本真樹と考える人工知能時代の就職活動」
