AI

15 sec ver.

AIとは人工知能の略で、大量の実例を見せると、そこから共通点を自分で見つけ出す技術です。 だから、細かいルールを一つひとつ教えなくても、仕事を任せられるようになりました。

60 sec ver.

結論から言うと、AIが大きく進化したポイントは、コンピューターが「自分で学ぶ」ように なったことです。

以前のコンピューターは、人が「こういうときはこう動け」と、条件を一つひとつ教え込む 必要がありました。ところがコンピューターが速く大量に計算できるようになり、 大量のデータも扱えるようになりました。人が答えを教え込む代わりに、大量のデータ から共通の特徴を、コンピューター自身が見つけ出せるようになったんです。 これを「学習」と呼びます。

たとえば大量の猫の写真を見せれば、耳の形や毛の柄といった、猫に共通する特徴を 自分で見つけ出します。人が一つひとつルールを教え込む手間が減った、というのが 実務上の一番の変化です。

だから、猫の写真のように、言葉で全部を説明しきれないことでも、実例さえ 大量に見せれば、AIに任せられるようになりました。

記憶に残るたとえ話

新しく入ったアルバイトに、シャツのたたみ方を教える場面を想像してください。

一つのやり方は、「襟を内側に折って、袖はこの角度で」と、手順を一つひとつマニュアルに 書いて渡すことです。もう一つのやり方は、たたむ前とたたんだ後の写真を100組くらい 見せて、「だいたいこんな感じで」とだけ伝えることです。後者の教え方でも、新人はしばらく 見ているうちに、たたみ方の共通点をつかみます。初めて見る形のシャツでも、 同じようにたためるようになります。

AIの「学習」も、これと同じです。人が手順を一つひとつ教える代わりに、大量の実例を 見せることで、コンピューター自身に共通点を見つけさせているんです。

重要なポイント

「AIに業務手順を文章で渡せば動く」と思って任せると、結局は人がAIの判断を 一つずつ見直す羽目になります。 AIが判断の根拠にしているのは、渡した文章ではなく見せた実例だからです。 最初から実例を集めて渡していれば不要だった作業です。

間違えやすいポイント

✗「AIは何を聞いても、自分で考えて答えてくれる」 → 見せられた実例との共通点をもとに答えを出しているだけです。たとえば、猫の写真 ばかりで学んだAIは、犬の特徴を教わっていないので、犬の写真を見せても猫と 見分けがつきません。