プロンプトを入力するだけで、誰でも簡単に30分で作れる認知的ヒューマン・デジタルツイン（人の行動を行列化し、望ましい行動を支援するセバスチャンシステムの生成） ～プロローグ（序章）～
同題名の内容は既に公開しているところですが、ここではこれに至った経緯について記載します。
内容だけを知りたい方は、最後に同題名の別noteの紹介をしていますので、そちらをご覧ください。
仕事とは既存の仕事を無くすこと
AIが人間の仕事を奪うと言われ、どのような職業に就くべきか、どんなスキルが将来的にも必要とされるか、危機感を持つ社会風潮を感じます。
確かに、生物は安定したハビタット（生息領域）が危険にさらされる時に、大きな危機感を持つのが自然です。
しかし、一方でAIにより既存の社会課題が解決され、人間が新しい社会課題の解決、新しいニーズへの対応ができるようになると歓迎すべきとも言えます。
人間のニーズ、欲望は底無しで枯渇することはありません。新しい仕事（課題）はいくらでも出現します。心配することはありません。
生き残るために重要なのは外部環境の変化への適応です。
仕事の本質とは、As IsーTo Beの差を埋める課題解決であると考えています。
現状の姿（As Is）に対し、あるべき姿・理想の姿（To Be）があり、その差が問題であり、その問題をステップバイステップで解決していくのが課題解決です。
とすると、仕事は、あるべき姿・理想の姿にするための作業・業務であり、同じ業務を繰り返しているのは、課題解決をいつまでも解決できず、何も成果を挙げてないのと同じことになります。
（とは言え、現時点ではRPAやAIで全部自動化できるものでもなく、ビジネスの信頼性を保障するために、人が判断することやAIのハルシネーションをチェックすること等が必要ですので、自動化できるのは過半数の業務というところでしょうか）
医者の仕事は、病気を治すことではなく、病気の無い世界（あるべき姿）を作ることです。
保険会社の目的は、保険金を支払うことではなく、顧客の健康を維持・増進すること、または不安を安心に変えることです。
大前研一さんによると、デジタル化社会の発展しているエストニアでは、デジタル国家構想により、公認会計士、税理士は企業会計・税金等の作成・監査業務が無くなったとのことです。
この既存の仕事が無くなり、コンサルティング事業にトランスフォームし、生き残りを図っているようです。
日本でも例えば歯医者は、関係者との協働で、虫歯のほぼ無い（３０年前と比べ、子供の虫歯の本数は１／７に激減した）世界としました。
この社会課題をほぼ解決し、多くの歯医者が事業を美容方面や歯が影響するトータルヘルスにトランスフォームし、生き残りを図っています。
そして新たな価値創造で業界の発展を図っています。
筆者の仕事は経営コンサルティングですが、既存の仕事は経営支援です。
よって、あるべき姿は、経営支援無しで経営者自らが経営改善・変革を実施できる世界にすることです。
営業とマーケティングが不要となる世界への改変
経営支援と言う仕事を、いきなり全部自動化とは行きません。
そこで、まずは、経営支援で最もよく聞く要望、営業力の向上、顧客の開拓、売上増加の自動化ができないか考えてみました。
営業とマーケティングの自動化です。
ドラッカーは、マーケティングの理想は、販売を不要にすることであると言っていましたが、さらに営業も不要にすることができないかも考えてみました。
営業とマーケティングの本質は顧客ニーズの把握。これを自動的に計測し、分かるようになれば、マーケティングも営業も不要となるのではないかと考えました。
顧客ニーズの把握方法は以下の２つに分解できると言われています。
①インタビュー
②エスノグラフィー
この内、②エスノグラフィーは、ドイツが掲げるIndustry4.0（IoTでモノの利用状況の常時データを蓄積、分析することで、利用者の困りごと等を把握）で可能となると考えられます。
しかし、①インタビューはできません。
さらに、①インタビューをカバーする設計（デザイン）が必要です。
インタビューの目的は、対象者の特性を把握することです。
筆者の専門、制御工学的にはシステム同定ということになります。
しかし、システム同定と言うことは、人間の深層心理（潜在ニーズ）を計測することが必要となります。
2017年頃のNHKの短いニュースだったかと思いますが、ニュースの中で、感情認識AIをアメリカのベンチャー企業が開発しており、白人男性の表情を機械学習させているところで、まだ喜怒哀楽の4パターンの正解率が１０％前後で精度が低く、他の人種・性別のデータと学習も今後必要とのことでした。
その時、この感情認識AIが完成すれば、人間の深層心理（潜在ニーズ）を計測することが可能となるのではないかと考えました。
計測方法としては例えば、潜水艦のアクティブソナーのスキーム（ピンガー）が利用できるのではと考えました。
①対象者が既存のカメラ付きのデジタルデバイス（スマホ、PC、カメラ付きTV等）でYouTubeなど画像を見る（流す）
②その画像に対する表情の反応（喜怒哀楽など）を感情認識AIで検出
③1分に1データが検出できるとすると、2時間/日、3か月間で、約1万個の性格データを取得
④この入出力関係から、制御対象の特性（人（顧客）の性格）マトリックスを作成する。つまり、特定の刺激に対する人間の反応（感情）と性格特性データから対象者を同定する（システム同定）。
このスキームで対象者のデジタルツインを製作し、サイバー空間上で、インタビューとエスノグラフィーを実施し、顧客ニーズを把握できるのではと考えました。
時が流れ、2023年頃に感情認識AIの完成具合を調べてみました。
その時には、日本でも富士通などが正解率８０％以上で完成させていました。
しかし、感情認識AIは高額であり、個人ではヒューマン・デジタルツインを製作できるようなものではありませんでした。
2025年になると、生成AIがDeep Researchで博士レベルの回答ができるようになったとのニュースを聞きました。
非構造化データの扱いもレベルが上がり、プロンプトから指示の意図の推測能力も上がったとのことでした。
そこで、高額な感情認識AIを使わなくても、個人レベルで、生成AIに質問を作らせ、対象者がその質問に答えることで、対象者の性格・深層心理・認知行動などを行列化できるのではと考えました。
生物（人間）は、刺激が入力すると、個の特性（人間では、性格・深層心理・認知行動）を通して、行動を出力します。
人間は２４時間の内、覚醒時にこの刺激ー行動変換を８～１０時間行っているとのことです。
そこでまずは、簡易的な行列で構造化したデジタルツイン（ただし、刺激ー行動変換）を作ることを考えました。
プロンプトの試行錯誤をしながら、Deep Researchよりも高性能の刺激－行動変換システムができました。
営業とマーケティングの自動化とは言ったものの、まだ最初の一歩と言う感じです。
また、営業についてはまだまだ人間の関与が必要かとも考えます。
ビジネスは信用が基盤です。
現時点では信用は人と人の関係で築かれることがほとんどです。少額の契約でもない限り、人がAIを信用することはリスクの大きい社会状況です。
しかし、最初に述べたように、既存の仕事をいつまでも繰り返しているのは、課題が解決できずに何も価値を生んでいないことと同義になってしまいます。
今回提案した認知的ヒューマン・デジタルツインは、人間を取り扱えるので、人間の社会活動全般で活用が可能なものです。
営業・マーケティングだけでなく、様々なシーンでの活用が考えられます。
また、ホワイトカラーの仕事はAIに置き換えられ、対人間の仕事が生き残っていくと言われています。この認知的ヒューマン・デジタルツインは、その対人間の仕事の道具として利用価値が高いものと考えます。
別途紹介するnoteにも参考になる内容を記載していますので、ご覧いただければ幸いです。
プロンプトを入力するだけで、誰でも簡単に30分で作れる認知的ヒューマン・デジタルツイン（人の行動を行列化し、望ましい行動を支援するセバスチャンシステムの生成）｜k2
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プロンプトを入力するだけで、誰でも簡単に30分で作れる認知的ヒューマン・デジタルツイン（人の行動を行列化し、望ましい行動を支援するセバスチャンシステムの生成） ～生物への応用編～｜k2
