3つしかない

数学は
・論理
・確率
・統計
しかできないと言われています。数千年の歴史がありますが、できることは3つとされているのです。だからAIも、この３要素で説明できるのではないかと感じました。AIの限界もそこから見えてくるような気がします。

論理

「論理」は得意部分です。論理的に考えていくことは、どれだけでも行えるのではないかと感じています。限界がないのです。ロジックな思考で回すことを普通としているのです。素っ気ない回答が問題になったりしますが、あくまでも論理を元に答えているだけ。そこに意図はありません。論理がもとにあるので、分析が得意なのも納得がいきます。

論理が必要な理由は、人の理解に訴えかけるのに欠かせないからです。人は、自分の意思で行動しますが、他人から言われる場合には
・理解の深さ
によって行動を判断しています。理解が浅ければ行動しません。書籍を読んでも、深い理解があれば人は行動し始めます。これは、論理的な内容で書かれてあるからなのです。論理が得意なAIを活用するには、論理的な会話をAIとする壁打ちが有効。これは、成長、教育のためにも、今後注目される分野です。

確率

確率が出せれば、再現性を確認できます。ビジネスは「再現性」が大事であり、その再現性をもとにスケールしていきます。元データから確率を出すことも有効ですが、それをもとにさらに「推測」することができるのは有益です。推測による実践結果の精度向上は、経営にとって命題。だれもが欲しいと思っています。精度を高めることが今後は普通になっていくと感じています。成功事例が出てくるのもこの領域だと予想しています。

統計

統計に関しては、データの集約、まとめになりますが、これは大量データから新しい結果を導くことになります。人の限界が生じる部分でもあり、統計を作成したり、統計データから新しい発見をすることができるのは想像できるのではないでしょうか。大量なデータや統計から時間をかけて導き出す作業は、「職人技」でした。これも代替されていくことが決定しています。高度な技術を持っていた人と、そうでない人の差が縮まることになったのです。

まとめ

AIを論理、確率、統計で見てきましたが、それ以外の面もAIは持ち合わせています。ただ、最初の理解として、数学的な要素でAIの理解を深めることも有効でしょう。結局のところビジネスにおいては理系人財が必要なんだと感じています。今後、重宝されることになると思います。

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『経営情報Web Magazsine ファースト・ジャッジ』運営執筆 藤原毅芳（fjコンサルタンツ） from2011