物流と美声と人工知能

まず、とてもエキサイティングなスピーチを聞いてみてください。

Blaise Agüera y Arcas  How computers are learning to be creative

非常に充実していて、17分間があっという間でした。私などは器械体操ばかりしていて高校時代に数学を真剣に学ばなかったのですが、数学ができるということはこのように役立つのだなと思いました。言語がリベラル・アーツとして学ばれるのは、ある言語を理解することでその言語で書かれた書物を読むことができるようになるからであると思いますが、そのような意味では高度な数学も自由になるための道具であります。

そして、この方は驚くほど美声ですね。私が人生の中で出会った最も美しい声かもしれません。

（ユナイテッド・アローズの栗野宏文さんという方も美声であるそうなのですが、個人的にはこちらの方の方が心地よい感じがします。栗野さんはよく店舗回りをされるようですし、栗野さんの書かれる文章にはモノへの愛が溢れていて、いつか実際に栗野さんにお話を聞いてみたいと思っています。）

さて、最近は、物流やロジスティクスというものに興味を持って、いろいろ本を読んでみたりしていました。

ある分野についての知識を得たいときの私の読書法は、

①    出版年が最新であること　

②    初心者でも理解しやすいような概要書であること　の2点です。

これらの点を満たす書籍を5冊ほど読み、概要を把握します。そして、その中の参考文献からより詳しく知りたい部分についての書籍に進んでいきます。

（10冊も本を読んでいないのにその分野についてはある程度知っている、と思い込んでしまうのはなぜなのでしょうか。私の一番関心のある美術の分野では、その何倍も本を読んだとしてもある程度知っているなんてことは思えないのに、物流に関しての本を読んでいるときはそう思えてしまった瞬間がありました。それはおそらく私自身の物流についての解像度が低いために満足の閾値も低いのだと考えています。）

そのように進んでいくと、ロジスティクスを企業活動の根本に据えることがこれからの企業にとって必須とされていて、その理由としてビッグ・データの活用が挙げられていました。需要を正確に予測し、生産や物流と関連を持たせて全体の最適化を図るためには、ビッグ・データの分析が欠かせません。ただ、膨大なデータを人間の力で分析することは非常に困難で、ここで人工知能が登場します。

冒頭でご紹介したスピーチでも一部触れられていますし、偶然ではありますが、別の本（川村元気『理系に学ぶ。』ダイヤモンド社、2016年）の中でも私自身触れてはいました。

人工知能については、人工知能が自力で能力を伸ばしていくために、学ぶことを教える、ということがなされているようです。これが、ディープ・ラーニングと呼ばれるものです。学習を、あるパターンを反復によって習得し、そのパターン同士の組み合わせをアイデアとして提出することとするならば、高速に大量のデータを処理できるコンピュータに人間が敵うものではないな、と思います。

今後数十年生きていくつもりであるならば、人工知能に置換されてしまう仕事を行っていてはいけないとも思うようになりました。残っていく仕事、それはきっと感情労働なのだろうと思います。感情を動かすことに関わる仕事、また感情の動きをつくっていくという仕事は残っていくと考えています。

でも、そのように計算して選ぶよりも、心が求めることをやり続けることがよいのだと思います。

“You are already naked. There is no reason not to follow your heart.”

- Steve Jobs -