GDPの70パーセントをAIが作る時代がやってくる　ジョブが死語になり、クリエイティブなワークに注力できる未来の働き方

コールセンターが完全ロボット化する日

平野未来氏（以下、平野）：それでは、次のセッションにいきたいと思います。3～5年後、みなさんの事業はどう変化していると思いますか？　米倉さんからお願いできますでしょうか。

米倉千貴氏（以下、米倉）：はい。僕のところはNLPの研究もやっているのですが、そこではコールセンターさんがやっぱり関心が高いので、一部のコールセンターさんのトップセールスマンを完全に真似する対話エンジンをつくりましょうというPoCを、1年半ぐらい前から初めました。だいたい1年ぐらいでPoCが終わって、今、実運用に入っています。

そこの会社さんのなかでセールスをやっていて、当社の対話エンジンを使ったロボットのほうが一般のセールスマンよりもセールスの獲得率が上がっちゃったという成果が出ている。まだ本当に微量で、2パーセントぐらいの差ですが、会社全体としては非常に大きなインパクトでした。

あとはコールセンタースタッフのみなさんが、対話エンジンがどういった回答を出してくるのかということを見ることで、全体的な教育にもつながっている状況になっています。

実はその会社さんはもう、深夜に関してはAIへ完全に移行していて、12時間はそちらが対応する、昼間は人間がメインでAIがそれをサポートするというやり方をされています。今後は昼間に関してもAIに任せていこうというように考えて動いています。

3～5年後というと遠い話のようですが、1、2年で言えば完全ロボット化するサービスがかなり増えてくるんじゃないでしょうか。3～5年後までいくと、ここの部分に関しては「まだ人間がやってるの？」、「まだ残してるの？」というような話が多く出てくると思っています。

人材採用の意思決定までのフローは、AIで最適化されていく

平野：ちなみに、具体的にはどういったサービスが出てくるんじゃないか、またはどういったサービスが完全にロボット化されていくんじゃないかと思われますか？

米倉：僕はもともとこのプロジェクトを始めるときも、HR系の仕事に関しては前の会社ですごくやっていたことがありました。HR系のすごくレベルの高い人は、面接時の肩の位置で採用・不採用を決めるという人がいるんですよ、おもしろいですよね（笑）。

1万人ぐらいの採用をされたという経験の方で、もうパッと見たときの肩の位置でわかるとおっしゃっていて……。

平野：上がっているといいんですか？　下がっているといいんですか？

米倉：下がっているほうがいいらしいんですよね。肩の位置を見るのはすごく重要で、その後その方が入社されたのちも、背後を見るだけでその人の状態がわかると。ですから、声をかけるべきか否かがわかるとおっしゃっていました。

ここまでくると本当にプロフェッショナルのHRですね。しかしその前段の部分での事務的なものなどは、徹底的にスムーズに最適化されていく。

今の現状では、みなさんこの会社でいいの？　というようなところであったり、そこで発生するコミュニケーションであったりするところがめんどくさいと思っているものが、すごいスピードで最適化されて、どのように働くべきかも決められてくると思っています。

ロジスティクスの問題を解決するハードウェア

平野：おもしろいですね。ありがとうございます。では、森さん。

森正弥氏（森氏）：はい。インターネットサービス事業から出発していたのでデータ系の研究が多かったのですが、ここ数年はみなさんありがたいことにEコマースでドンドン注文してくださるようになったので、配送量がすさまじく増えています。

かつ、ふるさと納税などもありますし、いろんなキャンペーンのようなものもあります。それでペットボトルの箱買いのようなものが一般的になって、配送の現場の負荷を我々Eコマース事業者が増やしていて、申し訳ない事態につながっている。

実は、配送を1回すると、35パーセントの確率で不在という統計もあります。そのとても重い物を持って帰らなきゃいけなかったりする。Eコマース事業者はみずからその問題をなんとかしなきゃいけない。

それゆえ倉庫からの最適な配送マネジメントといった話もありますが、研究テーマもハードウェアの領域にも広がっていて、例えばドローン配送も2016年から始めています。UGV（無人配送車）のようなものもやり始めていて、そうしたハードウェアのほうにどんどんシフトしてきています。これからもっとロボットロボットしていくんじゃないかと思います。ロボットをつくる力がどのぐらいうちにあるのかというのは、チャレンジなテーマです。

ちなみにその関係で、今は配送目的の無人船をつくっています。自律航行船というもので、世界的にも例が少なく、プロトタイプでも建造するのに半年以上かかります。すごい長尺で考えなければならず、減価償却に15年かかったりしますから。

全然違う業界と全然違うロジック、投資回収モデルなので、どれぐらい我々がそこでやれるのかということはあるのですが、どんどんハードウェア、ロボティクスの世界に入っていきながら、世の中への貢献ができればいいと思っています。

ユーザーのアクセスと同時にコンテンツを作るというトレンド

平野：ハードウェアというとかなりハードルが高く感じてしまうのですが、自社でされていらっしゃるんですか？

森：今はそうですね。ただ、やっぱりうちはインターネットサービス企業から出発しているので、考え方がインターネットサービスの開発思想にウェイトがあるんですよね。ハードウェアに向いていないところはすごくいっぱいあります。ロボットに関してはPoC（概念実証）というか、ある程度のビジネスの実証のところまでは自社でやれても、そこからはたぶんパートナービジネスになっていくと思います。

平野：ECというとAmazonのレコメンデーションエンジンが古くから有名ではありますが、そういった取り組みなども御社ではされていらっしゃるんですか？

森：そうですね、レコメンデーションや、あるいはパーソナライゼーションというのは、それ自体がほぼEコマースと同義のようなものといえるぐらい根幹的な技術です。実は売上の7割以上はレコメンデーション・パーソナライゼーションエンジン経由という数字もあります。ですから、そこには歴史的にすごく力を入れています。

業界のトレンドとしては、実はクリエイティブの方向にちょっと向かっています。レコメンデーションやパーソナライゼーションというのは、基本的にコンテンツ、あるいは商品がすでにあって、それに合うものをおすすめしていくという感じになりますよね。

そうではなくて、ユーザーがアクセスしてきた瞬間と状況に合わせて、そのユーザーの好みのコンテンツをその場で作るという、新しいトレンドが始まりつつあるのです。ここでの競争が今、にわかに始まりつつあります。

Amazonさんもそうした論文をいろいろと出し始めていて、Alibabaさんはもうすごいシステムをつくっています。我々も実は本番実験などを今始めていて、その新しいレコメンデーションやパーソナライゼーションを超えたクリエイティブAIの世界が、今後は主戦場になっていくと思います。

書かざるを得ない論文と、そのセキュリティの問題

平野：論文という言葉で思ったのですが、やはり研究者の方々は論文を出したいという想いがあると思います。一方で企業からすると、そういった新しい独自の技術を外に出したくないという気持ちがあるんじゃないかと思うのですが、そういったところはどう折り合いをつけていらっしゃるんですか？

森：うーん、今おっしゃった話はなかなか難しい話だと思います。基本的には論文は書くべきですね。論文を出すことによって自社のレベルを問うこともできますし、またそれによって関連する研究者の方が採用面接を受けに来てくれるんですよ。

論文を出さないと人も来てくれないし、とにかく論文を出すしかないので、そこはやっていきます。ただ、難しいのはセキュリティに関係することなんですよね。

セキュリティに関係することを出しちゃうと、それを読んだ人によって不正な手法というものが開発されちゃう可能性がある。そこにはすごく葛藤がありますね。喧々諤々の議論をして、出すか出さないかを決める必要がありますね。

いかに実装していくかを支援するプラットフォーム

平野：ありがとうございます。では、岡田さん。

岡田陽介氏（以下、岡田）：我々はどちらかというとけっこうホリゾンタルなところで、事業展開を進めています。ML Opsと呼ばれるいわゆるAI/機械学習をやっていくなかで、結局はオペレーションをどう回していくかというところが一番重要なんです。

どうしてかというと、アルゴリズムが重要ですと言われても、ほとんどTensorFlowやChainerなどに実装されているといった話になっちゃうので。アルゴリズム自体に価値がなくなってきている状況のなかで、結局なにが重要になるかというと、いかにサービスに実装していくかというオペレーションの部分なんですね。

AWSやGCPなどは全部そうした観点からできていると思います。結局テクノロジー単体に関してはオープンソースで誰でも使えるのだけれども、それをマネージドするのはかなりつらいというようなところがあって、おそらくエンジニアの方であればウンウンと頷いていただけると思うんです。

それをどれだけ楽にできるのかという部分を支援していくサービスとして、AIの開発運用基盤「ABEJA Platform」を、我々は提供しています。この構想で創業当時から取組み、2018年2月22日に正式にリリースしました。

創業当時は「意味がわからない」とよく言われました。「なにそれ？」というような話なんですが、最近はめちゃくちゃ潮目が変わってきていまして。めちゃくちゃサクサク入っていくようになっているのが、まさに今の状況です。

グローバルではいろんな競合があったりするのですが、基本的にはどこまでフルマネージドにできるか、どこまでコントローラブルかといったことにインパクトしてくるので、ここに関してはまだ我々にアドバンテージがあったりするんです。

マーケティングワード化しているAI

岡田：けれども、3～5年後に関しては、おそらくこういったML Opsというものが世の中にたくさん実装されていて、どんな企業でも今のAmazonやGoogleでやっているレベル感のAIプロセスになると。

たぶん彼らは、そのときにはもっと先にいっています。追いつくためにはもっとがんばらなきゃいけないのですが、ほとんどの企業で実装できるようになっているだろうと思っています。Googleだから、Amazonだからできることでしょうという状況は今だけで、あと3～5年後にはおそらく、みなさんの会社でもできるようになると思います。

それには妄想する力が一番重要になると思っています。3～5年後は事業に関してはそれが当たり前化されていますし、テクノロジーに関してはもっと先のものにどんどん発展していくと思います。実際に今、いろんなテクノロジーが次の段階に発展しているんですよね。

AIがなぜかファッショナブルなキーワードにもなっているのですが、歴史を見ていくと、なにかフワッとしたものは全部AIになるんですよね。フワッとしなくなると突然ITに変わるといったように、いろんなキーワードのマーケティングワード化しちゃっているところもあるので、そういったマーケティングのところがどんどん変わっていくだろうと思っているのが今の状況です。

非エンジニアにどれだけ使ってもらえるかが重要

平野：うちもAIリサーチャーなどは、ものすごい数の論文を読んでいます。でも、御社のプラットフォームを使えば、そういった論文を読まなくてもすぐにAIができちゃうと。どんなレベルの人でもAIがつくれるようになるんですか？

岡田：かなり、ですね。例えばうちでマーケティングをしているメンバーが、エンジニアと1日ぐらいワークショップをやってくれたら、それでもうクラシフィケーションのモデルを学習してデプロイできたんですよ。

APIとして公開するところまではいけているので、基本的には簡単なモデル設計に関しては、おそらくだいぶ障壁が下がるはずなんですよね。

今はAIエンジニアがあまりいないと言われていますが、結局これって平均値の問題で、上のほうはめちゃくちゃトップクラスなんです。現状では、それを使ってパラメータチューニングをしていますというような方はこれからもドンドン増えていくので、そういった方々が実装しやすくなる環境を作るのがすごく重要だと思っているんです。

簡単なモデルなら誰でもデプロイできるので、うちのプラットフォームを使えば5行ぐらい書けばもうデプロイできちゃいますから。逆に難しいところはもう難しいままでやっていくというように、二極化していくと私は思っていますね。

平野：5行ぐらいとおっしゃいましたけれども、それぐらい書いたときはだいたいどれぐらいの精度が出るんですか？

岡田：取り組む内容によって様々ですので、一概には言えません。このあたりはGoogleをはじめとした大手も取り組み始めていたりもしますし、似たサービスはかなり出てくると思います。ただ、エンジニアじゃない方や、エンジニアリングがちょっとわかる方がどれだけ使えるのかということがやっぱり重要なんですよね。

いわゆるExcel地獄をどれだけなくせるかが、生産性にも大きく影響してきます。そういう方々にどれだけ使ってもらえるかを我々は目指していきたいと強く思っています。

研究者もエンパワーメントできる世界を実現したい

平野：ありがとうございます。では、次のタイトルにいきたいと思います。事業を通じて実現したい未来とはなんでしょうか？　森さんからお願いできますか。

森：そうですね、基本的には楽天グループの創業のコンセプトというのはエンパワーメントなんですよ。最初はインターネットの力を使って人々をエンパワーメントしていくというのが我々のコンセプトで、それゆえに我々は自分たちでは直接物販をせずに、プラットフォームを作りました。

日本全国にはさまざまなお店があります。地方の特産品を売られているようなお店や、お父さんとお母さんの2人だけでやっているような小さなお店にも簡単に出店していただけるようにして、さらにインターネットのスケーラブルな力を使い、ECコンサルタントがそれをサポートしていくことによって日本全国に届け、ビジネス的な成功や成長を支援していくということをやっていったんです。

そのエンパワーメントというコンセプトが今も我々のなかにはあって、グローバルに対してどのように、我々の70以上あるさまざまな事業それぞれにおいて社会貢献をしていくかは、かなり大きなテーマなんです。

ですから、世界中のさまざまな研究者が、自らの研究で世界中のいろんな人たちを幸せにすることができる環境をちゃんとつくっていきたいと思っています。

今は道半ばですが、より多くの国に、そしてより多くの方々をそれでエンパワーメントして、さらに研究者もエンパワーメントできる実感が得られる世界にしていきたいと思います。

GDPの70パーセントはAIで作ることができる

平野：ありがとうございます。では岡田さん。

岡田：はい。そうですね、我々が言っているのは、テクノロジーの力で産業構造を変革するということです。これは短期ミッションなんですが、それに加えて最近できそうだと思っているのは、GDPの70パーセントぐらいはAIだけで作り変えられるということです。

これによってなにが起こるかというと、たぶんAIで70パーセントぐらいのGDPがつくれるから、残り30パーセントを人が作ればいいということです。今まで人が100パーセントつくっていたものを、30パーセントしか作らなくてよくなれば、もっと好きなことができるようになっていくんです。

我々はよくそういった観点で「テクノプレナーシップ」という言葉をずっと言っています。これはテクノロジーとアントレプレナーシップとリベラルアーツを融合した単語で、我々はそう定義しています。

これはなにかと言うと、テクノロジーというものをしっかりと理解して、アントレプレナーシップ精神を持って事業をサステナビリティを持つものにし、かつリベラルアーツに基づいた視点を持ってでただ利益を追求するだけでなく社会性がある事業に仕上げていくと。この3つを兼ね備えた人じゃないと、もう21世紀は難しいと思うんですよね。

そういう方々が活躍できる未来が、あと数年ぐらいで訪れると思っています。

そのために我々としては、まず人がやらなくてもいい仕事は全部、AIに任せることで、人が本質的な課題に向き合うための支援ができればと強く思っています。

「ジョブ」が死語になる未来

平野：ありがとうございます、では米倉さん。

米倉：はい。僕らの会社は1人ひとりのデジタルクローンがある世界を作るということをやっています。このなかで『HOMO DEUS（ホモデウス）』を読んだことがある人はいますか？

（会場挙手）

少ない！　こんなに少ないんですか？　ちょっとびっくりしました。このなかで、20世紀の人類が解決しなきゃいけなかった問題は、飢饉と疫病と戦争だったと書いてあるんですね。そして21世紀からは不死と幸福と神聖の問題を解決しなきゃいけなくなると書いてあります。

このなかで、自分はすごくクリエイティブな仕事をしていると思っている人は手を挙げてみてください。

（会場挙手）

ああ、いますね。感覚的には2割ぐらいでしょうか。私はかなり起業が早かったのですが、みなさんにすごくおすすめしたいと思っていることは、ものすごくクリエイティブな仕事をしてほしいということです。ものすごくってなんなんだよという話ですが、“自分にしかまったくできないこと”をやってほしいということです。

実際に私は、それを子どもの頃からやっているんです。そのほうが全然生きやすいんです。ビジネスにもなりますし、非常に能力を発揮しやすく、自分自身が幸福になりやすいと思っています。

私は、そういったことが当たり前になる世界をつくらなきゃいけない。次の世代には、それが常識すぎて、そうではないものになる。僕らはワークとジョブとを分けて話しますが、ジョブは死語になって、「それってAIのやることだよね？」という世界が当たり前になることを実現したいと思っています。

どうすれば社会実装できるかを考え続けること

平野：ありがとうございます。次が最後の質問です。AIにチャレンジしたい人への一言ですが、まず最初に会場のみなさまにおうかがいしておきたいです。IT系のエンジニアリングや、そういったバックグラウンドがある方はどれぐらいいらっしゃいますか？

（会場挙手）

だそうです。といったことを踏まえて、みなさんに一言アドバイスをお願いできればと思います。それでは、岡田さんからお願いできますか？

岡田：はい、そうですね。AIは今めちゃくちゃ技術革新が早くて、もう論文を読むだけでいっぱいいっぱいだったりします。でもそのなかで、まさに誰でも使えるようになっていることが増えてきているんです。

例えば、日本では1ヶ月前くらいにGoogleがBERTという論文を出して、自然言語処理に革命が起きています。ZEALSさんにはぜひ、それに対抗するようなチャットボットエンジンをつくっていただきたいということを、エールとしてお伝えできれば（笑）。

そういう最先端の研究成果が次々と出てくるんですよね。それをどうやって社会実装するのかということが、おそらくキーポイントだと思いますので、「最先端の技術がどのように社会実装されているべきか」を妄想し続けるのが一番重要だと強く思っています。

遊びでやるからこそ、想像もつかないものが生まれる

平野：では米倉さん、お願いします。

米倉：はい。僕は趣味で学生たちと遊び半分でロボットをつくっているんです。もうテーマはむちゃくちゃで、なんでもいいからやりたいことをやろうというような感じです。3Dプリンターなども全部買ってあげて、パソコンもGPUを積んでいるやつも全部買ってあげて、みんなで好きなものをつくってもらうということをやっていて、それが自分にとってものすごく勉強になるのです。

企業としてサービスや事業に対して必要なものをつくろうとすると、やはり自由度が低くなって、研究としてはおもしろくないものになりがちだと思っています。本当に遊びでやると、全然入り方が変わって、もう想像もつかないようなことをやり始めるというところが魅力だと思っているんですね。

今日は学生さんが多いと聞いていますが、我々は今、東大と慶応の学生たちを集めてやっているので、もしやってみたいという方がいらっしゃれば僕のFacebookにメッセージを送ってくれればいつでもウェルカムなので、ぜひ声をかけてください。

データがなくてもGAFAと戦える時代

平野：では森さん。

森：先ほど岡田さんが言及されたBERTですが、うちもインプリしたんですけど、うちがずっとつくって育ててきたディープラーニングのモデルにBERTを軽く実装してみたら、それがこれまでのものに匹敵するパフォーマンスが出ちゃって、これはヤッベーみたいなことをみんなで思いました（笑）。

技術革新はすごく激しいんですけれども、今起きている革新はちょっと違うんですね。ここ数年はずっと、データをいっぱい持っている人が結局は強いという話だったものが、今は変わってきているんですね。トレンドを追いかけていくとすごく楽しいと思います。

要するに、データをまったく持っていなくても、もしかしたらGAFAと戦えるかもしれないといったところがあるので、そういった興奮を持ちつつ今のトレンドをドンドン吸収しながら、いろいろとトライしてみていただくとおもしろいんじゃないかと思います。

平野：それでは、あともう30秒というところになってきましたので、ここで終わりにしたいと思います。みなさん、いかがでしたでしょうか。

「日本をぶち上げる。」というタイトルが伝えるメッセージのもと、みなさんが今後AIにチャレンジしていく。この会がそうしたきっかけになれたらうれしいです。

本日はどうもありがとうございました。

（会場拍手）