しっかり知りたいビッグデータと AI

小林笑子さんは運送会社に入って 5 年目の営業職です。最近、社長から、「AI (Artificial Intelligence、人工知能) をどうビジネスに活かすか、その使い方を調べてこい」との指令を受けました。何もわからない小林さんは困り果てた末に、知り合いの田中博士を訪れました。実のところ、前向きな社長に対して、小林さんたち社員は、日常の業務がどう変わるか不安な上に、自分たちの仕事が AI に奪われてしまうのではないかと気が気ではありません。AI の導入は私たちにとってチャンスなのでしょうか、それとも危機なのでしょうか。
1 日目: 我が社に AI がやって来る!
1 なくなる仕事、なくならない仕事 2 知識を求められる職種が危ない!?
2 日目: AI って何者?
1AI の知能ってそもそも何? 2「AI」は時代とともにわってきた
3 日目: AI を強くするビックデータ
1 大きなデータという意味ではない 2 世の中のことが良く分かる 3 データを調べ、知識を得るために
4 日目: AI でできるようにったこと
1 自然言語処理、音声・画像の認識 2AI をどこまで信用する? 3 試験に合格できる
5 日目: 将棋に見る超 AI
1AI はすでに人を超えている?! 2 さまざまなボードゲームでの戦略 3 次世代の名人
6 日目: 社会に入る AI
1AI との付き合い方 2 発想や会議にも AI

AI を仕事にどう使えばよいのか、自分の仕事は AI に置き換えられてしまうのか。この 2 つの問いを、研究者との対話を通じて一つずつほどいていく新書が『しっかり知りたいビッグデータと AI』 (宇野 毅明、池田 亜希子 著、情報 / システム研究機構国立情報学研究所 監修、丸善出版、2018 年 6 月刊) です。叢書は丸善ライブラリーで、版元の登録では情報研シリーズの 1 冊に数えられています。版元の紹介文によると、物語は運送会社に入って 5 年目の営業職の小林笑子さんが、社長から AI をどうビジネスに活かすか調べるよう命じられ、困り果てて知り合いの田中博士を訪ねるところから始まります。

6 日間の対話で追う、仕事の不安から社会に入る AI まで

目次は 1 日目から 6 日目までの日付で区切られ、各日に 2 つか 3 つの項目が並びます。1 日目「我が社に AI がやって来る!」は「なくなる仕事、なくならない仕事」と「知識を求められる職種が危ない!?」の 2 項目で、働く側の不安を出発点に置いています。2 日目「AI って何者?」では AI の知能とはそもそも何かと、AI という言葉の指す中身が時代とともに変わってきたことを取り上げます。3 日目は AI を強くするものとしてのビッグデータの日で、「大きなデータという意味ではない」「世の中のことが良く分かる」「データを調べ、知識を得るために」の 3 項目が続きます。4 日目は自然言語処理や音声と画像の認識、AI をどこまで信用するか、試験に合格できるかという、AI にできるようになったことの点検です。5 日目「将棋に見る超 AI」は AI が人を超えたかという問い、さまざまなボードゲームでの戦略、次世代の名人を扱い、6 日目「社会に入る AI」は AI との付き合い方と、発想や会議での使い方で締めくくられます。

3 日目のビッグデータと、機械学習のデータ

2018 年前後に AI と呼ばれていた技術の中心は、人が規則を書き込むのではなく、大量の例から規則そのものを学び取る 機械学習 でした。この方式では、学習に使うデータが偏っていれば判断も偏り、データに含まれない状況には弱くなります。つまり性能を左右するのはアルゴリズムの巧みさだけでなく、どれだけ多様な事例を、どれだけ正しく集めたかです。ビッグデータという言葉が単に大きなデータを指すのではないという本書の項目名は、この事情と重なります。

2018 年の刊行時点と、目次に無い実装

刊行は 2018 年で、内容はその時点の技術環境を前提にしています。目次に生成 AI や大規模言語モデルの項目は無く、扱われる実例は言葉や音声、画像の認識とボードゲームが中心です。また目次はプログラムの書き方やモデルの作り方を項目として挙げていません。機械学習の実装を扱う本は 機械学習とディープラーニングの本の選び方 で整理しています。

営業職の主人公と、6 日間の物語の進み方

主人公は、社長から AI をどうビジネスに活かすか調べるよう命じられた営業職です。物語は仕事が奪われるのかという不安から入り、AI とは何か、データがなぜ要るのか、何ができてどこまで信用するかへと進みます。