どうも、痛風メタボです。お疲れ様です。








年末になって、まとまった時間が取れたことから
来年への施策を考えています。









反省として、インプットが少ないことから、
資質向上も含め、いろいろなことを
学習してインプットを増やしていきたいと思っています。









そんななか、「機械学習」といったものに
興味を持ちました。










なぜなら、徐々に機械学習が将来、ありふれたスキルとして
徐々に扉を開き始めたからです。









かつて、ワープロを扱うことができるスキルが、
あるいはパソコンを扱うことができるスキルが、
他の人に比べて差を生み出す時代がありました。









人生そのものを左右するほどの決定的な差は
生み出せなかったかもしれませんが、
少なくともそれが「ないよりはあったほうがいい」
スキルに転換する歴史的なターニングポイントがあったわけです。










時代が進み、同様のスキルはインターネットスキルであったり、
スマートフォンを扱うスキルであったりといったように、
情報全般を取り扱うことに長けていることを
前提としたものに変化していきました。









◎徐々に広がる機械学習の事例



機械学習が普及していった事例として、
たとえば人工知能(AI)を活用し、
さいたま市の認可保育施設の入所希望者を
市内約300施設に割り振る実験をしたところ、
職員の手作業だと約50時間かかっていた作業が
わずか数秒で終わりました。
大幅な業務の効率化が期待できることから
他の自治体にも導入に向けた動きが広がり始めています。
さいたま市は、保護者の勤務時間や世帯構成などを点数化し、
高い順に希望する認可施設に割り振っていました。
保護者は自分で順位を付けて施設を何カ所でも希望できるうえ、
兄弟姉妹がいる場合は
「同じ施設を望む」
「別々の施設でも近くなら良い」などと細かい要望があり、
条件が多い分、市側の作業も複雑になっていました。
これは富士通と九州大学が研究の一環としておこなったもので、
おいそれと経験のないひとが実装できるシステムではありませんが、
機械学習についてある程度の知識があると
「こういうデータがあればできるかな」
「こういう尺度を作って最大化すればいいだろうか」
「どのような最適化をすればいいのだろう」といった興味が湧いてきます。
課題であり、チャンスでもあるのは、これが便利な
アプリやウェブサービスに降りてくるまでは
もうちょっとだけ時間があるという点です。
現象をデータで把握し、プログラミングを行なうことが
苦にならないひとならば、すでに日常的にこうした
機械学習の応用は進んでいます。
そしてそうしたスキルをもった人は
膨大な先行者利益を得ているのです。
ようやく、翻訳や、文章の添削の分野で
一般の人に利用しやすいツールなども登場していて、
Grammerlyなどといったリアルタイムの英文添削サービスを
使って英語を学ぶよりも早くクオリティの高い英語を
アウトプットすることもできるようになっています。
先日話題になったGoogle DocumentでのOCR機能や、
Evernote、freeeなどのOCR機能を使って印刷物を
データに変えることも、ようやく
「知っている人はやっている」というレベルにきたわけです。





◎機械学習の知識の有無が将来を分ける



そんなおり、ちょうどGoogleが機械学習に関する
チュートリアルを無料で提供開始しています。
とにかくこうしたチュートリアルをいまのうちから学んでおき、
手元にあるデータに応用してみるという視点も必要でしょう。
Pythonプログラミングや、機械学習に関係した数学の
スキルはどうしても必要ですが、こうしたものが扱いやすい
アプリになるころには、うまみは
かなり目減りしているわけですから、
やる気のあるひとはいまからスタートしておくのがよさそうです。
次にやってくるのは、業務の効率化や、
簡単な文章の要約、人間がみていると
手間のかかる文書の整理、思考を節約する分野での
機械学習の応用です。
それがよいか悪いかという倫理的な判断を
立ち止まって考える時間もないままに、
おそらく世界は機械以下の生産性しかもたない人に
対してとても厳しい場所になっていく可能性が高いわけです。
時間がかかっている作業があるなら、
それをどんどんとコンピューターに
任せることができないかという発想と、
それを実行できるスキルが、次の「仕事術」になるはすです。
とりあえず、初歩的なコースですが、受講してみて、
せめて基礎的な方向感は身につけておこうかと思います。


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