どの立ち位置に回るかで、要求される知識レベルは変わる

前田恵一氏(以下、前田):経営者の方々から見てAIに関する理解の必要度合いはどの程度が妥当だとお考えになりますか?

亀山敬司氏(以下、亀山):少なくとも、俺はプログラムを一行も書いたことがないけれど、「ITの社長です」とか偉そうに言ってるわけで、だからこれからも(自分で)AIについてやる気は全然ないからね。英語も勉強する気がないのに(人には)「DMM英会話やれよ!」と言ってるわけ(笑)。

(会場笑)

「DMM英会話」は使ったことないからね(笑)。

前田:そうなんですね!

亀山:「ビットコイン」も買ったことないし、「CASH」なんか1回も触ることのないまま終わったような感じだしね。

そういうことで言うと、それぞれの分野があって、経営的な分野だったらITでなにができるかぐらいを理解しておく。AIはどこまでできるのかとか、さっき言った「この職業はなくなるからAIでよくね」とか、それぐらいはざっくりと理解しておく。あとは、政治とか世界経済とか為替とか、他のことを理解した方が勉強になるんじゃない。

でも、ポジションによっては、そこがわからないと仕事にならないプログラマーのポジションもあるよね。なので、なにを目指すかで、どこまで深めるか、どこまで広くやるかを決めるという話になるかな。

藤原和博氏(以下、藤原):どちら側に回るかで要求されるレベルが違ってきますよね。例えば、医者の仕事も結局かなりの部分がAI・ロボットに置き換わっていきます。ガンなどの病気を発見するために、心電図やレントゲンを撮ったデータを計測して、同じような症例を検索して、それで同じような症例の人たちがどういう薬品、あるいはどういう放射線治療で治ったかみたいなものがわかるようになる。

これはもうすでにIBMのワトソンというコンピューターが実践配備されて、アメリカでは実用化しているわけです。そのワトソンの開発、あるいは医療サービスをもっと改善するAIの開発など、そちら側に回るなら数学に強くないとダメですよね。

一方で、利用者として気分良く、医者の診断を受けるときに「そのほうが安心だよね」という側の人は、必ずしもそこまで勉強する必要はありません。なので、どの立場に立つか、どの立ち位置を自分の場所にするかで違ってくるのではないでしょうか?

人とAIの役割をマネジメントする仕事が、人のやるべきことに

亀山:例えばさっきのようにガンを発見するとなると、(人間は)AIには勝てなかったりする。人間の目で見るよりも、画像解析をやって、症例を比較しながらどの病状にはどの薬の投薬がいいかを判断することなんかは、AIのほうが優れているからね。だから、(これから治療のためには)どちらかというと、AIを扱えるエンジニアを目指さないといけなくなる。

ただ、AIは特殊な分野にはすごく強いけれど、病院の中にはガンを発見する仕事もあれば、看護師さんが患者を癒す仕事、精神的なフォローの仕事もあるよね。あとは、受付をどうするかとか、入院環境をどうするかという仕事もある。

そういうことに関しては、AIはけっこう横の繋がりが弱いので、今後は「ここに人をどれくらい入れて、AIではどのくらいまでやるのか」というマネジメント的な仕事が、人のやるべきことの中心として起こるかな、という感じはしますね。

前田:ありがとうございます。

亀山:伊藤さん、喋らなくていいの?

伊藤羊一氏(以下、伊藤):喋ろうとすると「1分でまとめなきゃ」と思ってしまうんです。

(会場笑)

下手に口を出せない感じがします。

藤原:それを考えるのに3分かかるんだよね。

伊藤:「もう帰ろうよ……」な感じになっています。でも1つあるのは、(AIが)どこまでできるのかは、なるべく事例をたくさん……(水の入ったコップを倒す)あ。ごめんなさい。

藤原:緊張しすぎですね(笑)。

ヤフーニュースの画像を最適化するディープラーニングの力

伊藤:(AIが)どこまでできるのか? について、けっこうびっくりすることが多いです。例えばヤフーのスマホのトップページがありますよね。そこで、レコメンドをディープラーニングで最適化するぐらいは、すぐにわかると思うんです。

でも、トップページに出ている写真がありますよね。あれは写真を自動的に切り取ってスマホの画面に出しているんです。

PCの写真はけっこう大きく出ているんですけれど、スマホ用の写真は小さいですよね。それを切り取って出しているのですが、切り取り方はAIがディープラーニングでやっているそうなんです。

例えば、テニスの試合の写真を、PCでは全部表示するんだけれど、スマホではどこにフォーカスしたらいいかわからない。大きな写真の中で顔っぽいところとか、強調するべき部分とかを、人間だったらどこを 切り抜くか?を模倣して自動で抽出しています。

それを聞いた時に、「あ、そういうこともやっているのね」というぐらいには(情報を吸収しておく)。(実例を)知っておくことが大事なんです。それを知らないと、(AIで)なにができるかがよくわからないままになってしまう。

前田:そうですね、道具の範囲というやつですね。今道具そのものはチューニングというか、改良を深めていくフェーズがある程度落ち着いている、というふうに聞いています。

とくに画像診断や、自然系の処理の分野に関しては、もうビジネスレベルまで達しているそうです。一方で自動運転技術みたいな強化学習の分野に関しては、まだまだビジネスのほうへの進展の余地はあるというふうに聞いています。

どの道具をどの現場のビジネスにインストールするかといった時に、インストール、つまり新しい道具を導入することを仕事にしたいのか、またはそのモデル、道具自体を改良する方向に行きたいのかは、ご自身のキャリアによるかと思います。ですが、インストールする、新しい道具を世の中に適応させる人材が圧倒的に足りていないようです。

マインドはどうすれば鍛えられるのか

前田:ただ、AIは新しい道具、1つの手段にすぎないと思います。VRもそうですし、IoTもそうです。そこで、実際にそういう新しい核になる技術が世の中をどんどん変えていくという文脈の中で、どういう教育が必要とされているのでしょうか。

併せて、今からどういう教育を実践して広げていこうとされているかも、ぜひ承りたいと思っております。思いついた方からでけっこうなので、お願いいたします。

伊藤:僕は今、ヤフーアカデミア という企業内大学で、ヤフーグループ内のリーダー開発をやっていてるんですけれど、外の方とも接触しながら、(企業内大学の人材を)少しずつ外に出し、刺激を得ることで、次世代のリーダーを育てていこうという姿勢です。

そこでなにが大事かというと、スキル的なことは参考書を読むとか、ビジネススクールに行くとか、そういうことで学べる場所が多いんじゃないかと思うんです。

ただ一方で、マインドみたいなところは、なかなか学べるところがないし、学び方がわからない。どうやってマインドを鍛えたらいいかなんて、よくわからないですよね。

ヤフーアカデミアでは、不確実な時代の中でセンスを持って想いを持って、チームで未来を作っていくような、そういうマインドを持った人を育てようとしています。

そのためになにをするかというと、マインドを鍛えるといっても、滝に打たれて「ウオー! 俺は耐えきる!」というようなことではなくて。

あとでワークショップをやりたいと思うんですけれど、自分はどこからきて、今どういうことを大事にしていて、将来何をしていきたいかという、自分の過去・現在・未来に一本軸を通すことをやっています。

起業家の方などは生きている中で自然と「これだ!」と思ってチャレンジされていますよね。ステレオタイプに言うつもりはないのですが、大企業などで働いている人は、就職するときになんとなく就職活動をして、なんとなくここを通って、なんとなくここに配属されたからなんとなくこの仕事をやっている、みたいな人がけっこう多いんです。

それだと「未来を作るといってもどうすればいいの、指示がないよ!」みたいな感じになってしまいます。そうではなく、「俺はなにをして、どこからきて、なにを考えてどうしたいんだ」ということをひたすらやろうとしています。

突き詰めるなら、「大企業に入らず起業しろ」

前田:おそらく伊藤さんのおっしゃっているリーダーシップは、文脈としては、誰かを率いるというよりは、ご自身で勇気を持ってなにかをやる、というようなことなんですね。

伊藤:そうです。だから「リーダーシップ」の「リード」はなにかというと、「リード・ザ・ピープル」の「リーダー」は人を導くリーダーなんだけれど、その前提として「リード・ザ・セルフ」、自分自身が熱狂する、自分自身を導いていくイメージです。

亀山:突き詰めると、大企業には入らないで、フリーランスか起業しろということだよね。

伊藤:おっしゃるとおりです。

亀山:これが「1分で話す」ということだからね。

(一同笑)

藤原:(伊藤氏の)悪い例と(亀山氏の)いい例が示されましたね。あの本(1分で話せ 世界のトップが絶賛した大事なことだけシンプルに伝える技術)は30万部売れたんだよね?

伊藤:22万6000部です。

(会場笑)

前田:受付で売っています。

(会場笑)

亀山:当の本人が1分で喋れないという(笑)。でも、さすがにはじめは就職したいよね。「フリーランスや起業は怖い」という人に、就職先として勧めるとしたら、どちらかというと大企業よりはITとかAIとか、今の流行りで今伸びている業界だよね。