人工知能(AI:Artificial Intelligence)が、もう身近になってきたからです。
これからはプログラミングに加えて、人工知能を扱える人材が求められるでしょう。
以前はパソコンを使える人というと、
WordやExcel、PowerPointを使える人程度で良かった時代がありました。
でも今はパソコンを使えるのは当たり前。
さらにプログラミングができる、そして人工知能が使える人材が求められるわけです。
その背景としては、コンピューターの目覚ましい発展はもちろん、
各種センサーの発達、IoT(Internet of Things)が実現されはじめた、
ビッグデータの蓄積により、分析にAIが活躍するようになったからです。
AIのおかげで、膨大なデータの集まりから、相関関係を導き出せるようになりました。
「もしかしたら、これとあれは関係があるのでは？」という感じですね。
つまり、仮説を立てやすくなったのです。
企業のマーケティングなどでも、仮説から検証までが、グッとやりやすくなりました。
仮説一つ見ても、これまでは研究者の閃きに頼っていた部分がありました。
しかし人力には限界があります。
人間だけだとビッグデータのごく一部分しか活用できないでしょう。
コンピューターであるAIは計算が大得意です。
膨大なデータでも高速で処理できます。
そして相関関係を導き出してくれるのです。
また、人間とは違った視点で発見してくれるのもメリットです。
NHKの番組で、AIを作り特集をしていましたが、
バナナ、健康寿命、病院数
40代への家賃補助と少子化対策
などの相関関係は、なかなか人間の頭からは出てきません。
現場である役所の職員も、人工知能から導かれる視点に感心していましたよね。
もちろん、まだまだ人間にも出番はあります。
AIは相関関係を見つけることは得意ですが、
因果関係までは今のところ突き止めることができません。
何が原因なのかまで追求できるのは、今のところ人間だけです。
だから因果関係は、人間の研究者が考える余地が残っています。
AIを学ぶことも比較的始めやすくなってきています。
例えば、Microsoft社では人工知能APIをWebで公開しています。
このAIは有料ですが、低価格から始められ、誰でも利用することができます。
画像や音声、動画などをAIで分析することができますよ。
AIはWebサイト上からも利用(操作)できますが、
プログラミング言語からAPIとしても操作できます。
またプログラミング言語のPython(パイソン)は、
人工知能を扱うのによく利用されていて、入門書も出版されています。
入門版では文字ベースの会話型の人工知能で解説されているので、
プログラミング初心者でも、第一歩として入りやすいと思います。
本格的に人工知能を学ぶのは、入社後でもかまわないのですが、
基礎知識だけでも身に付けておくと、就職活動に好影響だと思います。
