2024.12.10
“放置系”なのにサイバー攻撃を監視・検知、「統合ログ管理ツール」とは 最先端のログ管理体制を実現する方法
リンクをコピー
記事をブックマーク
前田恵一氏(以下、前田):ありがとうございます。私のような者でも少しずつ、お三方の共通項みたいなものをちょっとあぶり出せた感じがしました。とくに娯楽というものが1つのテーマになってくるように思うのですが、人を喜ばせるなど、そういう価値が非常に相対的に上がってくるんじゃないか、というお話だったと理解します。石川さん、よろしければお願いします。
石川聡彦氏(以下、石川):はい。石川聡彦、聡彦石川(あきひこ・いしかわ)です。イニシャルがAIとなっています。そういったこともありまして、今AIに特化したプログラミングをやっております。
(会場笑)
社会にどういった視点が必要なのかとかいうことですが、明日からどういうスキルを身につけたらいいのか、もうちょっと足元の視点でお話しできればと思っています。この中で、プログラミングをやったことがあるって人は何人ぐらいいらっしゃいますか? ぜひ手をあげてください。
(会場挙手)
ありがとうございます。半分ぐらいですね。いや、すばらしいと思います。僕の持論なんですが、みなさん英語は、中学高校で少なくとも6年間学ぶと思います。それと同じぐらいのリテラシーとして、プログラミングのスキルは20年後30年後に普通になってくると思っています。
石川:現代の我々は情報革命・革命時代に住んでいるんじゃないかなと考えているんです。例えば、日本で一番大きい時価総額の会社はトヨタですよね。そのトヨタの競合はどこなんだろうかと、ぜひみなさん考えてほしいんです。日産とかホンダとかが出てくるかもしれませんが、今トヨタの競合として経営者の方がおそらく一番考えているのは、Google・Apple・Uber、そういった会社だと思うんです。
なぜなら、自動運転がこれから始まってきて、それを実行するのは今申し上げたような会社だからです。つまり、車産業とソフトウェア産業が競合になり始めているんですよね。これは今までなら考えられなかったことです。
この21世紀はどういう時代かというと、ありとあらゆる産業の競合がソフトウェア産業になる時代だと思うんですよ。わかりやすいところで、例えばAirbnbで考えると、ホテルを代替をしていると思うんですよね。
ホテルの競合、コンペティターがAirbnbになったり、タクシー会社の競合はUberになったりします。ありとあらゆる産業のコンペティターが、ソフトウェア産業になっている。そういう時代に僕たちは生きているんじゃないかなと思うんです。
なので、どの業種業態に行こうとも、こういったソフトウェアを活用する話は絶対に出てくる。そういった基礎リテラシーに、これからプログラミングスキル、ソフトウェアスキル、ITスキルがなってくるんじゃないかなと思っているんですよ。
ですので、もし「今日明日からどういうスキルを新しく身に付けようかな」と思ったときに、僕であればやっぱりプログラミングをしっかりやってみるのがいいんじゃないかと思っています。
前田:はい、ありがとうございます。なんとなく話が見えてきた感じはします。ひとまず、未来の話をするのであれば、お金もなくなっていくでしょうし、そもそも遊んでいても構わないような世界がやってくるんじゃないか。そういった理解をしました。
一方で、じゃあ明日から遊んでいてもいいのかというと、そんな話ではございませんと。そういうことですね。20〜30年かけてゆっくりやっていくものなのかもしれないし、急に変わるかもしれないけれども、それを導入していくお仕事はどうやら何かが発生しそうですね。
おそらくITによってどんどん発展していく。AIもそうですし、RPAもそうです。そういうものの導入がそれを加速させるんじゃないか、みたいな理解をしました。
当然その価値観に関しても、「いかに自分が好きなことをやりながら稼げるか」に早めにシフトした方がいいということもある。一方で「今の仕事を好きになれ」という言い方もできます。
自分が何に向いているかもわからないでしょうし、はたまたいきなりYouTuberになれという話でもおそらくないでしょうから。「じゃあ、どうしていきましょうか?」という話を、ちょっとだけ足元の話を継続して、なにかしら示唆をいただきたいと思っております。
プログラミングもそうですし、RPAもそうですね。技術ドリブンみたいなところもある一方で、意識みたいなものや、単純にどういうところで働くのかみたいなところ、人の関わり方の違いみたいなものなど、いろんなテーマになってきそうなんです。
前田:この10年ぐらいで、どういう働き方をすれば「遊んでいてもいいんだよ」みたいな社会を作れるのか。そもそも、それは仕事なのか。こういったところについて、ちょっと考察を深めていきたいと思います。
10年以内に活躍しうるとか、もしくはご自身でこういうことをやろうとしてますといったことについて、なにかご意見があればいただきたいと思っています。
石川:先ほどのプログラミングスキルの話の続きでもあると思うんですが、この前のセッションを僕も聞いていまして、AIの話がよく出てきたかと思います。AIというキーワードで僕も話させていただくと、これは僕の所感ですが、AIの一分野である機械学習で一番足りていないのは、エンジニアではなくビジネスプランナーだと思うんですよね。
つまり、ありとあらゆる分野でAI・RPA・機械学習といったテクノロジーを設計する人がまだまだ少ないんじゃないか、という印象を覚えています。前田塾にいらっしゃる方にはエンジニアが少ない感じがしていて、どちらかというとビジネスプランナーとかマーケティングといったことをされている方が多いと思うんです。
そういった方にこそ、AIや機械学習の勘所をつかんでほしいなと思うんですよね。例えばみなさんがAIに持っているイメージは、この道の権威だと東大の松尾豊先生という方がいらっしゃるんですけれども。松尾先生は「機械学習によって、機械が目を持つようになる」とおっしゃっています。
石川:これは「機械が目を持ち始めたから大きなインパクトがあるんだ」ということなんですね。これって、三葉虫が目を持ったことでカンブリア紀の大爆発が起きたという、生物史と絡めてのご指摘だと思います。
もしかしたらみなさんも、こういった松尾先生の名言はご存知かもしれません。ただ、明日明後日からどういったビジネスを考えればいいのかと言うと、そこにはかなりの乖離があるんですよね。じゃあ、今の機械学習・人工知能のテクノロジーのコアは何なのか。
例えばディープラーニングと呼ばれているものがあります。ディープラーニングのコアは何なのかって言うと、関数と一緒なんですよね。関数とは、ある入力があった時にある出力を返すような、そういったボックスだと思っていただいていいんですけども。この関数を自動的に作っているに過ぎないと。
なので、何を入力データとして与えれば何が予測できるのか。これはまだまだ人間が考えなきゃいけないし、それを考えられる人がぜんぜん足りてない、と思ってるんですよね。
なので僕は、ビジネスプランナーとかマーケティングの担当の方にもプログラミングを学んでほしいし、それで「エンジニアになれ」って言ってるわけじゃなくて、今申し上げたような、インプットとアウトプットをしっかり定義するような能力をつけてほしいと思います。こういったことができる人は本当に少ないので、ものすごく市場価値って上がるんじゃないかなと。
先ほどの最初のセッションで、「ヤフーのトップページでは、AIによって自動的に画像がいい感じにトリミングされる」っていう話があったじゃないですか。それは、インプットとしての画像データがあって、アウトプットデータとして何を見せたいのかがある。その領域をラベリングしてるんですよね。
つまり、その2つのデータをたくさん教師データとして学習させれば、クリック率を高めるような自動トリミングの話ができるんじゃないか、っていうのがわかったりします。
1番わかりやすいのだと、メルカリの例などがあります。今メルカリで出品しようとして写真をパシャッと撮ると、「このカテゴリーじゃないですか?」ってレコメンドが来るんですよね。それも、ある写真があって、それはどういうカテゴリーなのかっていうたくさんのデータがあれば、予測できるんじゃないかと。
こうやって機械学習のどういうモデルを作っていけばいいのかを考えられる人は本当に少ないんです。なので、プログラミングを学ぶとかAIを学ぶといったことを通じて、どういうデータで何を予測するのかを考えられる頭を作ってほしいと僕は感じています。
前田:ありがとうございます。アメリカではそういったいわゆるAI人材が非常に不足してて、最初から2,000万円くらいの給与をもらえるって話もよく聞きます。インターン生を囲うのに100万円払う、みたいな動きも出てるって聞いてます。
私も同じような意見を聞いていて、とくにモデルを作るエンジニアよりも、ビジネスサイドでインストールできる方がどんだけ足りてないかを聞いているので。とても納得感がある話でした。高橋さんはなにかございますか?
高橋知道氏(以下、高橋):みなさんは大学生の方が多いと思うんですけど、僕は25年くらい前に大学を卒業したんです。パソコンがみなさんにも使える文房具になっていったのって、1995年だったと思います。Windows95が出てきたときに、初めてコンピューターという技術が大衆化したんですよね。
それ以前に、僕は大学時代にコンピュータに触ったことないです。僕の同級生でコンピュータを触ってた人は、今時こういうふうに言うのもアレなんですが「暗い人」と言うか、「オタクの人」と言うか(笑)。特定の理系の研究室の方しか使ったことがない。
当時のパソコンって、すごくプアですね。メモリも100メガとか200メガ。まるでギャグのようなコンピュータですよね、処理能力からすると。東大の研究室に置いてあるサーバーのレベルって、たぶん今のiPhone Xよりもロースペックのコンピュータです。これに国家予算を何百億円と使っていたんですね。
高橋:何が言いたいかって言うと、その25年前のパソコンの時代って、使えた人がヒーローです。そのあとは、コンピューターの世界で言うとCOBOLという言語ができる人がヒーローでした。
次がインターネットなんですね。ライブドアの堀江さんはみなさんのような方から人気があると思います。彼が何をやったかって言うと、ホームページ作ってたんですよね。その頃にホームページを作るのは、天才エンジニアっていうか堀江さんみたいな人にしか作れなかった。
要するに、道具が揃ってなかったんですよね。今だとWordPressみたいなものを使えば、みなさんでも2、3日あれば立派なホームページを作れると思います。当時は2,000万でお願いしないと、企業のホームページが作れなかったんですよ(笑)。
10年前で言うと、スマホです。10年前にAppleのiPhoneがこの世に登場するわけですけど、当時の記事見ると「100万台『も』売れた」んですね、AppleのiPhoneは。今は10億台以上売れてますよね。まぁ、出来の悪い電話だったんですよ。非常に出来の悪い電話。その当時の技術で言うと、アプリだったと思うんですね。
これからの10年っていうのは、おそらくAIとロボットが大衆化してきます。さっき言ってたことがギャグに聞こえるくらい、石川さんとか私がやってるようなロボットだとかAIが大衆化する。今こういったことができるのはけっこうなんですけど、10年すると当たり前になっていくんですよね。
高橋:このデジタル情報革命の潮流っていうのは、これからも間違いなく、止まることなく続いていくと思うんです。そしてあらゆる産業を飲み込んでいきます。先ほど石川さんがおっしゃったように、あらゆる産業が、自動車産業ですらソフトウェアサービス産業になります。
なので、これは絶対にマスト。できるようになっておいたほうが良いと思うんですね。ただ1つだけ僕が言いたいのは、「できるから何?」っていう話なんですよね。さっきの「パソコンできるぜイェー!」って、そんなこと言ってる人は今いないと思いますけど(笑)。
「俺は10年前にアプリを作って金持ちだったんだよ」なんて言う人ももういないと思いますけどね。ホリエモンも「20年前に俺、誰も作ってねぇ時にWeb作ってたんだよ」なんて恥ずかしくて言えないですよね(笑)。
だからできる・できないってあんまり大した話じゃないです。より社会との関連が深まってオートメーション化が進んでいくと、もっともっと楽になります。僕がアンダーセン・コンサルティング(現アクセンチュア)に入った頃ってコンピューターが非常に高かったんですよ。
さっきのiPhoneは10万円です。これがあったら、もうなにも考えるが必要ないです。当時は、メモリのすごく少ない希少なコンピュータをどれだけ効率的に使うかっていう、エンジニアリング能力がある人にお金が集まったんですよ。今はそんなこと考える必要ないです。コンピューティング処理能力はほぼ無限です。
すると、どんどんエンジニアリング的な要素も変わっていくし、みなさんにとっては良い世界が拓けていくんですよね。1つだけ、さっきのビジネスプロデューシングっていうものがあるかもしれない。もっと平たく言うと、「それをなんのためにやりたいんだ?」「誰を喜ばせたいんだ?」という、誰のどういった問題を解決したいのかという意欲が、僕はすごく大事だと思ってて。
これをちょっと心に留めておいていただきながらも、今はロボットとAIですかね。たぶん間違いないと思います、これから10年、しっかり勉強されたらよろしいのかなと思います。
前田:ありがとうございます。やらないといけないことがたくさん提示されましたけども……何でしょうか、このどよーんとした空気感……。
(会場笑)
石川聡彦氏(以下、石川):前田塾ってこんなどよーんとした感じでしたっけ? ……こんなにシーンってなっていました?(笑)。
前田:いや、そんなはずないんですけどね(笑)。さっきまで小学生みたいな感じだったんですけど(笑)。
(会場笑)
石川:さっきの伊藤羊一さんのワークショップの時は、みんな「ワー!」みたいな感じでしたけれども(笑)。
前田:「ワー!」みたいな感じだったんですけどね。なんかちょっと、僕の責任を感じてる次第なんですけど。
(会場笑)
働き方自体が変わるってなってきて、これまで自分がやってきたことを否定するみたいな文脈が入ってくると、当然暗くなってくるのかなと感じたりしました。今やってることが、「なに? 意味なくなんの?」みたいな話ですから。がんばってることから、また舵を切って新しいことをやんなきゃいけないっていうのは、相当コストかかりますからね。「えー、なによー、早く言ってよー」みたいな空気なのかな、と僕は察してるんです(笑)。
(会場笑)
そうなってきた時に、「何をもって新しいツールを使いこなす側のほうに入るか」っていう、その見抜きがすごく大事だというふうに感じました。AIに関しても、津波と捉えるのか、サーフィンのデカい波で「イェーイ」みたいな感じに捉えるのかって、ぜんぜん違うじゃないですか。そういう意味で、どういうふうに使いこなすかのアドバイスとか、ご指導いただければなと感じています。
関連タグ:
2024.12.10
メールのラリー回数でわかる「評価されない人」の特徴 職場での評価を下げる行動5選
2024.12.09
10点満点中7点の部下に言うべきこと 部下を育成できない上司の特徴トップ5
2024.12.09
国内の有名ホテルでは、マグロ丼がなんと1杯「24,000円」 「良いものをより安く」を追いすぎた日本にとって値上げが重要な理由
2024.12.12
会議で発言しやすくなる「心理的安全性」を高めるには ファシリテーションがうまい人の3つの条件
2023.03.21
民間宇宙開発で高まる「飛行機とロケットの衝突」の危機...どうやって回避する?
2024.12.10
職場であえて「不機嫌」を出したほうがいいタイプ NOと言えない人のための人間関係をラクにするヒント
2024.12.12
今までとこれからで、エンジニアに求められる「スキル」の違い AI時代のエンジニアの未来と生存戦略のカギとは
PR | 2024.11.26
なぜ電話営業はなくならない?その要因は「属人化」 通話内容をデータ化するZoomのクラウドサービス活用術
PR | 2024.11.22
「闇雲なAI導入」から脱却せよ Zoom・パーソル・THE GUILD幹部が語る、従業員と顧客体験を高めるAI戦略の要諦
2024.12.11
大企業への転職前に感じた、「なんか違うかも」の違和感の正体 「親が喜ぶ」「モテそう」ではない、自分の判断基準を持つカギ