【初心者向け】AI時代を乗り切る！今すぐ始めるべき「学び直し」とAI活用術🔥

どうもみなさん、葉加瀬あいです！

今回は、海外ビジネス本解説のコーナーということで、 イマ、海外でバズり中の名著 をご紹介していきます✨

ただ、完全に自分用の企画なので、いつものAI解説を楽しみにしている方は、今回はスキップしていただいても大丈夫です🙆‍♀️

https://note.com/ai_hakase/all

今回ご紹介する海外ビジネス本

ということで今回は、こちらの書籍を元にご紹介していきたいと思います！

https://www.amazon.co.jp/Welcome-AI-Human-Artificial-Intelligence/dp/1647827523

今回ご紹介する内容

今回は、急速に進化するAI、特にChatGPTのような生成AIが私たちの社会や仕事にどのような変化をもたらし、私たちはどのように対応していくべきか、その具体的な方法について解説します！

AIのニュースを目にするたびに、「自分の仕事は大丈夫だろうか…」「専門的なスキルを持っているけど、AIに取って代わられるのでは？」と漠然とした不安を感じていませんか？あるいは、「AIについていかないとヤバいとは思うけど、何から学べばいいのか分からない…」と感じている方もいるかもしれません。

ご安心ください！AIの特性を理解し、それを活用するためのスキルを身につければ、AIは決して脅威ではありません。むしろ、皆さんの能力を拡張し、新しい可能性を切り拓くための強力なパートナーとなり得るんです。今回は、そのための具体的な視点とアクションプランをご紹介します。

今回のポイント3つ

ということで今回お話しする内容はこんな感じです！

• ① 専門職も例外ではない！？ AIによる仕事の変化と、これからのキャリアで意識すべきこと。

• ② テクノロジーだけじゃない！ AI時代にますます価値が高まる「人間ならではの強み」とは？

• ③ AIを使いこなす側になる！今日から始められるAIリテラシーの学び方と、実践的な活用術。

ちなみに、Youtube では、Note記事を動画にして公開しています！私のNoteメンバーシップ あいらぼ（Ai-Lab）だけで配信している 限定パートも、公開後、先着数名さまに限定公開しておりますので チャンネル登録 にしておくと見逃しませんよ！

https://www.youtube.com/@AI-Hakase

それと、X (旧Twitter) でも、 AI・トレンドの速報 を発信しておりますので、最新技術やお得情報を見逃したくない方は、こちらのフォローもお願いします！

https://x.com/ai_hakase_

そして、私の 最新のトレンド AI を記事と動画でご紹介する Noteメンバーシップ あいらぼ（Ai-Lab） では、現在400人以上の入門者さんがいて、公式LINEとNoteの連携や質問対応なども行っています。

https://note.com/search?context=note&q=from%3A%40ai_hakase&sort=new

ちなみに、そのサポート品質も高める目的で参加人数を制限しておりますので、興味のある方は人数が埋まらないうちに こちらのリンク から入門して、今日から生活や仕事に活せるAI情報をGETしちゃってください😽✨

https://note.com/ai_hakase/membership/join

それでは、本日もよろしくお願いします！

AIって結局何？

『WELCOME TO AI』で学ぶ、知っておくべき基礎知識！

皆さん、こんにちは！ 最新テクノロジーの情報には、いつもワクワクしちゃいますよね！
特に最近、 ChatGPT をはじめとするAI（人工知能）の話題を耳にしない日はないくらい⋯！

「AIって便利そうだけど、なんだか難しそう⋯」「仕事が奪われちゃうかも⋯？」なんて、期待と不安が入り混じっている方も多いのではないでしょうか？

そんな方にピッタリなのが、今回ご紹介するデビッド・L・シュライアーさんの著書『 WELCOME TO AI: A Human Guide to Artificial Intelligence 』なんです！ この本は、ハーバード・ビジネス・レビュー・プレスから出版されていて、AIの世界への「人間向けガイド」という副題の通り、私たちにAIの基本から、その影響、そして未来について分かりやすく解説してくれているんです！

今日は、この本の中から、特に知っておきたい AIの基本 について、私なりに読み解いてご紹介したいと思います！

AIがもたらす変化と、ちょっと怖い「幻覚」の話

まず、この本が警鐘を鳴らしているのは、AIがすでに私たちの社会に 大きな影響 を与えているという事実です。

例えば、2016年のアメリカ大統領選挙やイギリスのEU離脱（ブレグジット）国民投票。実は、これらの結果に AIを搭載した「ボット」 （自動化されたプログラム）が、SNS上で特定の情報を大量に拡散することで、少なからず影響を与えた可能性がある⋯と指摘されているんです！ ちょっと怖い話ですよね⋯。

これは、AIが特定の意見を持つ人々に向けて、その考えを 補強するような情報 （時には過激なものも！）を優先的に表示する、SNSのアルゴリズムと組み合わさることで、社会全体の意見が 極端に分断 される現象を加速させてしまったのかもしれません。 私たちが普段何気なく見ている情報も、実はAIによってコントロールされている部分があるのかも⋯と考えると、少し立ち止まって考える必要がありそうです！

そしてもう一つ、知っておきたいのがAIの「 幻覚（Hallucination） 」という現象です。

これ、AIがまるで 自信満々に、事実ではない情報を作り出してしまう ことなんですって！ 例えば、ChatGPTに何か質問した時に、もっともらしいけれど 完全にデタラメな答え が返ってくることがあるのは、この「幻覚」が原因の一つと考えられています。

弁護士さんがChatGPTで作成した書類に、存在しない判例が引用されていた⋯なんていう事例も実際にあったそうです。 AIは非常に高度なことができる一方で、 まだ完璧ではなく、間違いも犯す 。だからこそ、私たちはAIの言うことを鵜呑みにせず、 批判的な視点（クリティカル・シンキング） を持つことが、とっても大切になってくるんですね！

さて、一口にAIと言っても、具体的にはどんな種類があるのでしょうか？ よく耳にするキーワードをいくつか見てみましょう。

1.　 エキスパートシステム :
これは、初期のAIの一つで、特定の分野の専門家（エキスパート）の知識をルール化して、「もしAならBする」というような形で判断を行うシステムです。チェスを指すAIなどがイメージしやすいかもしれません。

2.　 機械学習（Machine Learning） :
大量のデータから パターンやルールをAI自身が学習していく 技術です。例えば、迷惑メールを自動で振り分けたり、ECサイトで「皆さんへのおすすめ」商品を表示したりするのに使われています。

• 教師あり学習 : 正解データをAIに与えて学習させる方法。

• 教師なし学習 : 正解データなしで、AIがデータの特徴を自ら見つけ出す方法。

3.　 ディープラーニング（Deep Learning） :
人間の脳の神経回路網（ニューラルネットワーク）の仕組みを模倣した、より 複雑で強力な機械学習 の手法です。画像認識や音声認識、自然言語処理（私たちが普段使っている言葉をAIが理解する技術）などで目覚ましい成果を上げていて、 現在のAIブームの火付け役 とも言える存在です！ ChatGPTのような高度なAIも、このディープラーニングがベースになっています。

4.　 生成AI（Generative AI） :
そして、今最も注目されているのがこれ！ ChatGPTや画像生成AI（Midjourneyなど）のように、 新しいテキスト、画像、音声などをゼロから作り出す ことができるAIです。プロンプトと呼ばれる指示を出すだけで、文章を書いたり、絵を描いたり、プログラムコードを生成したり⋯本当にすごいですよね！

5.　 汎用人工知能（AGI） :
特定のタスクだけでなく、人間のように 様々な課題を理解し、解決できる AIのことです。まだ実現には至っていませんが、究極のAIとして研究が進められています。

こうして見ると、AIにも色々な種類があって、それぞれ得意なことや仕組みが違うんです！

AIの進化によって仕事がなくなるのでは⋯という不安の声も聞かれます。しかし、AIが人間の仕事を完全に 代替 するのではなく、 人間をサポートし、能力を拡張する 存在になる可能性も考えられています。

それが、「 Human+AI（人間とAIのハイブリッド） 」システム、別名「 ケンタウロス 」という考え方です。ギリシャ神話の半人半馬のように、人間とAIがそれぞれの強みを活かして協力することで、 一人（あるいはAIだけ）では成し遂げられないような成果 を生み出すことができる、というわけです。

例えば、医師がAIの画像診断サポートを受けて、より早期に病気を発見したり、研究者がAIのデータ分析能力を活用して新しい発見をしたりするケースが考えられます。あるいは、私たちが普段ウェブサイトで目にする「私はロボットではありません」の画像認証（reCAPTCHA）。あれも実は、人間が画像の内容を判別することで、AIの画像認識能力の向上に貢献している Human+AIシステム の一例なんです！

AIを単なる「脅威」や「便利な道具」としてだけでなく、 協力し合う「パートナー」 として捉える視点が、これからの時代を生きる私たちにとって、とても重要になってくるのかもしれません！

このようにAIは私たちの能力を拡張してくれる可能性を秘めていますが、一方で、その進化のスピードは私たちの想像を超えるものがあります。少し前までは、AIといえば工場のロボットアームのような、主に単純作業を代替するもの、というイメージが強かったかもしれません。しかし、最近のAI、特に生成AIの登場によって、 事態はもっと進んでいるんです！ 実は、これまで人間ならではと考えられてきた知的労働の領域にも、AIが代替する可能性が出てきているんです。

忍び寄る自動化の波：対岸の火事ではない現実

実は、何十年も前から自動化によって人間の仕事が奪われてきた、というのは紛れもない事実なんです。最初は自動車や鉄鋼業といった製造業のロボットから始まりました。それが今では、旅行代理店（Expediaのようなサイト！）、不動産業者（Redfinのようなサービス！）、タクシーの配車係（Uber！）、こういった 専門職にまで及んでいる んです！

驚くべきことに、オックスフォード・エコノミクスというシンクタンクの調査によると、ロボット1台が導入されると、 1人以上の雇用が失われる という試算が出ています。特に、途上国ではその影響がより深刻で、ロボット1台あたり2.2人分の仕事が失われるのに対し、先進国では1人強にとどまる、というデータもあるんです⋯。これは、少し考えさせられますよね。

かつて先進国は、製造業や低スキルな仕事を途上国にアウトソース（外部委託）してきましたが、今やAIや自動化技術の進化によって、そうした仕事までもが、 高効率な機械システムに置き換えられつつある のです。世界経済フォーラムは、途上国の雇用の 最大3分の2 が自動化によって代替される可能性があると指摘しています。これはもう、決して他人事ではないんです。

高度専門職も安泰じゃない？ AIが変える「エリート」の仕事

「でも、それはあくまで単純作業や決まった仕事の話でしょ？ クリエイティブな仕事や専門知識が必要な仕事は大丈夫！」⋯そう思っていませんか？ 実は、AIの影響は もっと高給で、高度なスキルが求められる仕事 にも及んでいるんです！

金融エリートにも迫る危機：投資銀行のピラミッド構造が崩れる？

例えば、投資銀行。新人のアナリストが膨大な資料を分析して資料を作る⋯といった、かつては若手の登竜門だった仕事も、AIが得意とするところ。元々は、こうした業務を人件費の安い都市にアウトソースする流れがありましたが、AIはそれをさらに進化させた形と言えます。

しかし、ここに 大きな問題 が潜んでいます。投資銀行では、アナリストからアソシエイト、ヴァイスプレジデント、そしてマネージングディレクターへと昇進していく ピラミッド構造 が一般的ですよね？ これは単に労働力を安く使って利益を出すモデルだけでなく、 若手を育成し、企業の文化を継承していくための重要な仕組み でもあるわけです。

ところが、AIがアナリストの仕事を代替してしまうと⋯ 将来、誰を昇進させればいいのでしょうか？ 企業文化はどうやって継承していくのでしょう？ ある大手投資銀行では、リサーチ部門の90%をAIに置き換えれば年間1億ドルも節約できると試算されているそうです。今は様々な理由で実行されていませんが、 いずれ競合他社がそれに踏み切る可能性 は十分に考えられます。会計事務所や経営コンサルタントといった、いわゆる「エレベーター・アセット・ビジネス」（＝社員という資産が毎日エレベーターで帰ってしまうビジネス）も、同じようなジレンマに直面しているんです⋯。

法曹界にも変革の波：AIによる「eディスカバリー」

かつては安泰と思われていた法律の専門家、弁護士の仕事も例外ではありません。特に、訴訟などで大量の証拠書類をレビューする「ディスカバリー」という業務。これは従来、弁護士資格を持つアソシエイトが膨大な時間をかけて行ってきた、まさに 「時間＝お金」を生み出す源泉 でした。

しかし、AIの登場で状況は一変しました。 「eディスカバリー」 と呼ばれる、AIを活用した証拠開示システムが急速に普及しているんです。AIは、人間では到底不可能なスピードと精度で何百万ページもの文書を解析し、関連性の高い情報だけを抽出してくれます。これにより、弁護士はより本質的な業務に集中できるというメリットがある一方で、従来型の 「時間を売る」ビジネスモデルは崩壊の危機 に瀕しています。

アメリカでは、ロースクール卒業生の平均負債額が約14万ドルにも上ると言われていますが、自動化によって弁護士の仕事が減っていく⋯。これは深刻な問題と言えるでしょう。

メディア業界の激変：広告収入から編集業務まで

メディア業界も、AIによって大きな変革を迫られています。新聞社の主な収入源だった紙媒体の広告は、Googleのようなデジタル広告プラットフォームに取って代わられ、広告営業や印刷に関わる多くの雇用が失われました。

さらに、AIは記事の作成や編集、配信といった ジャーナリズムの核心部分 にまで影響を及ぼし始めています。どのニュースをトップに出すか、どの記事を読者におすすめするか⋯ かつては編集者の経験と勘に頼っていた部分が、 AIアルゴリズム によって最適化されつつあるんです。Microsoft社では、実際にニュース編集スタッフの一部をAIに置き換える動きもありました。

FacebookなどのSNSでは、ユーザーの興味関心を分析し、よりエンゲージメント（反応）が高まるような情報を優先的に表示するアルゴリズムが使われています。これは、広告収益を最大化するためですが、結果として 刺激的だけど不確かな情報、いわゆる「フェイクニュース」が拡散されやすい という問題も引き起こしています⋯。

AIはプログラマーの仕事も奪う？