【感想】ＨＵＭＡＮ＋ＭＡＣＨＩＮＥ　人間＋マシン―ＡＩ時代の８つの融合スキル

機械は「敵」ではなく協業する相手であるということ、あくまでも道具であることを認識して過ごしたいと思った。

AIは人から仕事を奪うのではなく、人とミッシングミドルと呼ばれる中間領域で協働し、相互に相手の得意とする部分を引き出し合い学び合う中で成果を高めていくことが重要。そして、AIと融合していく能力が益々必…要になる。続きを読む

AIについて、わりと右も左も分からない状態だったので、その全体像や今後の方向性をざっくりと俯瞰して掴むことが出来た。

グローバルの事例も豊富で、最先端企業の状況もイメージ出来た。
一方、巻末には日本…語版監修として、特に日本のビジネス環境にフォーカスした解説もあり、日本企業の現実はたしかにこんなもんだよなと納得。

翻訳の質が悪く、とても読みにくい。機械翻訳レベル。(レベルというか、実際、翻訳作業にAIを活用したとは確かに書いてあったけど…)続きを読む

マシンやAIが人間から職を奪うものでは無く、マシン＋人間により更なる付加価値が出ると説きます。

実例が豊富で気づきも多かったです。

マシンやAIを伝統的な人間の置き換えに使う企業は敗者になるとも説…き、仕事を奪われる不安に対するメッセージになっています。
もう少し、その点を深堀しているとオジサンとしては安心しますね。続きを読む

オートデスクのソフトウェア「ドリームキャッチャー」
遺伝的アルゴリズムを活用して、実現可能なデザインを繰り返し検討する。従来の人手による検討プロセスの繰り返しが自動化される。デザイナーは、生成されたデ…ザインを見ながらパラメーターの微調整を行い、最終的な決定を下す。これにより、人間は価値のあるスキル（判断力とセンス）の行使に専念できるようになる。エアバスの機内パーティションの設計に使われた。

SigOpt（スタートアップ企業）
最適化アルゴリズムは、従来は専門家にしか使われていなかったが、誰もが使えるようになりつつある。ユーザーはベイズ最適化の専門家である必要はないし、システムの中身に関する知識を持っている必要もない。

人間とマシンがハイブリッドで働く時代では、あるスキルを持っていることよりも、それを学習できることが人間には求められる。続きを読む

まさにこれだと思う。
考えていたことのど真ん中
中途半端に聞きかじったことで、AIに仕事が奪われると言っている人にはしっかりと現実を捉えてもらいた。
日本でAIがどうなっていくのかの予測は、NRI v…s アクセンチュアなのかな。
わかる人にとってはどちらが勝ちかは明らかだけど。続きを読む