シンギュラリティとは、アメリカのAI研究の権威レイ・カーツワイルが想定した仮説のことで、日本語では「技術的特異点」になります。人工知能AIの研究開発は想像以上のスピードで進んでおり、2045年には人間の能力を超えてしまうのではないかといわれているのです。こちらでは、シンギュラリティとは何かをはじめ、これからシンギュラリティを迎えるにあたり、企業に求められることをご紹介します。
シンギュラリティ（技術的特異点）とは何か
先ほども挙げた通り、シンギュラリティとは、アメリカのAI研究の権威レイ・カーツワイルが想定した仮説のことで、日本語では「技術的特異点」になります。人工知能AIが人間を超えた存在になったとき、「技術的特異点」と言えるので近年でシンギュラリティと言えばそのことを指す場合が多いです。
アメリカの発明家レイ・カーツワイルは、2005年からシンギュラリティが到来することを伝えていました。当時は非科学的であると批判を受けたものの、テクノロジーの発展に伴いシンギュラリティは本当にくるのではないかという科学者も増えています。
すでにゲーム対戦ロボットや無人の自動運転機能の車など、ICT業界ではビジネスで人工知能を活用していて、想像以上のスピードで研究開発が進んでいるのです。人工知能は人間のように疲れたり、休んだりすることがなく、ディープラーニングを繰り返した人工知能は2045年に人間の知能を超えてしまいます。
SF映画のような人工知能に支配されてしまう世界が訪れるほど、人間の暮らしが大きく変化するのがシンギュラリティなのです。
人工知能が人間の知能を超えるとされる2045年
2045年に人工知能が人間の知能を超えてしまうと、人間の暮らしがどのように変化するのでしょうか。
結果から挙げると、すでにビジネスで活用されていた人工知能は、さらに知能を高めて人間が行っていた仕事を代替えしている可能性が高いでしょう。
日本では高齢化社会が進んでいるため、サービス・接客業や力仕事など若い力を必要としている労働はすべて人工知能に代替えされている可能性もあります。工場などもロボットによるオートマチック化がすすみ、人件費のコスト削減が進むでしょう。
職を失った人は労働による報酬を得られません。そのため、ベーシック・インカム制度が実施され同一労働同一賃金が実現する可能性も高くなります。
人工知能は多くの企業で活用されている
ICT業界では多くの企業が、人工知能をビジネスに活用しています。これまでプログラミングで取り出していた情報を人工知能の活用で、スピーディーに取り出せるようになりました。
また、企業への問い合わせにおいても人工知能が活躍しています。ホームページのチャットサポートは、顧客の質問方法も学び、どのような質問をされてもマニュアルから正しい回答を導きます。
コールセンターなどの対応人数も減らせるため、人工知能を導入することで大幅なコスト削減につながるのです。人工知能は問い合わせ対応以外にも、労務管理や案内業務などにも対応できます。
さらに、膨大な登録データから社員のメンタルケアや健康管理などにも人工知能を採用している企業など、効率的な業務運営には欠かせない存在となっているのです。
プレシンギュラリティ（社会的特異点）で人間社会は大きく変わる
シンギュラリティ（技術的特異点）が起こる前に、人工知能が社会に与える影響のことをプレシンギュラリティ（社会的特異点）といいます。いわゆる「人工知能に職を奪われる」「人工知能により不老不死が実現する」などSF映画のような世界のことです。
プレシンギュラリティは2030年頃から始まり、2045年にはシンギュラリティが到来して社会は大きく変化します。こうした変化の特異点に向けて、現在の人工知能の研究開発で注目を浴びている4つの事例をご紹介しましょう。
人工知能に学習をさせるディープラーニング
あらゆる人の想い・考えだけでなく、これまでの行動や言動などをまとめた膨大な情報量はひとつのニーズとしてビジネスで活用できます。こうしたビッグデータの解析を人間が行うと、見逃してしまうデータなどもあるのです。
そのため、人間では発見できないニーズを人工知能に学習させるビッグデータ・ディープラーニングを、ビジネスに活用しようという考えが注目を浴びています。人工知能は人間よりも精度が高く、迅速なデータ抽出が可能です。
現在、エンジニアなどがプログラミングで抽出していた作業の代替になるため、コスト削減につながるだけでなく、高精度のデータ抽出が可能になると期待が寄せられています。
ロボットに人工知能を与える
製造工場ではすでにロボットが導入されているところも多くあります。そのロボットに人工知能を与えることで、人間が設定やプログラミングをしなくてもロボット自身が考えて、目的を持った作業ができるようになるのです。メンテナンスで人間の力は必要ですが、稼働人数は多くは必要ないため人件費の削減にもつながるでしょう。
ナノテクノロジーで脳スキャンが可能に
原子や分子の並びを操作したり制御したりすることで、まったく異なるモノを作り出す技術をナノテクノロジーといいます。ナノテクノロジーの開発が進むと、膨大な情報量をマイクロチップに収めて人間の体内に埋め込むSF映画のような出来事が実現します。
人工知能をマイクロチップ化して体内に埋め込むことで、人の考えが見える脳スキャンなど、これまで見たこともない能力に目覚める可能性があると考えられているのです。能力だけでなく、病気や寒暖差など環境の変化にも容易に耐えられる身体にもなれるのではないかと注目を浴びています。
企業は雇用や仕事を見据えたシンギュラリティ対策が必須
人工知能をビジネスでの活用を考えている企業は、雇用や仕事内容など将来を見据えたシンギュラリティ対策が必要です。
人工知能とともに将来を見据えたビジネスモデルの構築
人工知能について興味を持っている企業は大変多く、将来を見据えたビジネスモデル構築のために必要であると注目されています。現段階で人工知能が活用されているのは、スマホやAIスピーカーなどの音声検索、ブラウザの検索エンジンなどです。
こうした生活に欠かせないツールから収集した情報は、ビッグデータと呼ばれています。ビッグデータの分析結果はビジネスに活用できるため、多くの企業でどのように収集し分析を行うのか活用方法も注目を集めているのです。
人工知能導入が当たり前となった社会では、企業にとって本当に活用できるデータの収集、または収集データをどのように活用していくかが大切になります。
人工知能技術を導入する前に業務の可視化が大切
人口知能は人間が望んでいることを100％理解するわけでなく、学習を繰り返すことで成長していきます。
そのため、導入後、明確な目的がなければ人工知能を生かすことはできないので、必要なデータを集めるためにも、将来を見据えたビジネスモデルを構築しなければなりません。
目的を達成するための適正なデータを集めるためには、業務内容の可視化が必要です。どのように役立てたいのか、どの部分に役立てるのか明確にすることでより効果的に人工知能が収集したデータの活用ができるでしょう。
人工知能による分析だけでは、求める情報が出てこないときもありますし、ライバル会社と差別化が難しくなることもあります。
人工知能を活用するには人間の知能が必要
人工知能の分析や判断に頼らず、人間の知識や分析、判断も加えてデータ収集・分析を行うためには人間の知識や判断力も必要です。人工知能は機械的にデータを抽出するため、必ずしも求めているデータが出てくるとは限りません。
そのため、人間がビッグデータを取得・分析する基盤をつくり、人工知能を相互にサポートすることでニーズに沿ったデータ抽出ができるようになります。
現在、ビッグデータのベース構築や人工知能の研究開発は、システムエンジニアが行っている企業が多いでしょう。これから生産性向上・効率化を目指すなら、人工知能を活用できる人材の育成・教育が必要になってきます。
シンギュラリティの発生までに必要なAIエンジニアとは
AIのシンギュラリティが起きるまでに、どの企業も時代の潮流に飲み込まれないために人工知能を活用できるAIエンジニアが必要です。AIエンジニアに求められるスキルや仕事内容をご説明しましょう。
AIエンジニアに求められるスキルとは何か
人工知能を活用すれば世の中は便利になりますが、使い方を誤ると人間社会は混乱に陥ります。AIエンジニアは目的に沿って人工知能を使うために必要です。AIエンジニアに求められるスキルは3つあります。
1つ目は「適正な課題解決力」です。課題解決力とは、人工知能が抽出したデータを人工知能の特性を理解した上で適正な判断をするというものです。
2つ目は「分析力」でビジネスの目的を理解し、適正なデータ抽出と判断を下すスキルになります。分析結果が良くない場合には、ベストな改善方法を考える力も必要です。
3つ目のコミュニケーション力は、目的を達成するための適正なプログラミングで指示を出すスキルになります。
これら3つのスキルを持つAIエンジニアにビジネス課題を伝えれば、より効果的にビジネスで人工知能を活用することができます。
AIエンジニアはどのような仕事をするのか
AIエンジニアは人工知能を活用するために必要な人材です。人工知能についての専門知識はもちろん、ビジネスの課題を理解し、どのように人工知能を活用すればいいのかを考えます。
システムエンジニアは顧客のニーズに沿ったプログラミング開発が主な仕事ですが、AIエンジニアはビジネスに深く関わっていくことが多いです。AIエンジニアは業務が限定されておらず、進化し続ける人工知能について勉強し続ける必要があります。