2024.12.19
システムの穴を運用でカバーしようとしてミス多発… バグが大量発生、決算が合わない状態から業務効率化を実現するまで
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佐地良太氏(以下、佐地):まだお話ししたいところではあるんですが、最後のテーマで、その人間力ってどうやって見つけられるのかというところですね。
今井さんに「人間力ってそもそも」みたいなところも絡めてお話しいただいたと思いますが、みなさんが考える「人間力って何?」みたいなところと、「じゃあそれはどうやったら獲得できるんだっけ?」というお話を聞いていきたいんですが、林さんはいかがですか?
林要氏(以下、林):いやぁ、めちゃくちゃ深い話で。
佐地:終わらないですかね(笑)。
林:終わらないですよね。でも1つ大事なのは、ダイバーシティをどう活かすのかと、先ほどの今井さんのお話がありましたが、僕はこれはある種の逆張り力だと思うんですよね。
結局、AIはあまり逆張りが得意じゃない。なぜなら逆張りってある種のランダムになりかねないので、ランダムになった瞬間に非常に精度が悪くなるというか、効率が悪くなる。
逆張りに慣れている人って、ほとんどのことはちゃんと順張りなのに、どこかだけ逆に張るじゃないですか。この「どっかだけ逆に張る」の感覚が優れている人は、基本的にはクリエイティビティがあったり突破力があったりするんですよね。
完全に順張りな人は、ある意味でお話しされたとおりほとんどのAIに置き換えられていきかねないみたいな。そういう意味で逆張り力みたいなのが必要だというのはある。
あと、ダイバーシティは、例えば仕事なんかをやる上では、みんながだいたい自分のリソースに対して120パーセントタスクを持っているので、全部はできないわけですよね。その中で「どうやってこれをやってもらうのか」みたいなところって、往々にして理屈だけじゃないところはありますよね。
佐地:そうですね。「しょうがねぇな」みたいな、そういうものもありますよね。
林:そういうのも含めて、人と人の関係がそういうものが合わさって物事が動いているんだとすると、AIだけではない何かというのは、そういう部分に表れるんだろうなとは思いますね。
佐地:なるほど、ありがとうございます。
佐地:ちなみに、逆張り力ってどうやって鍛えればいいんですかね(笑)。
林:でも、逆張りの人っていません? なんでも嫌って言う人。
佐地:(笑)。
竹迫良範氏(以下、竹迫):流行りに乗っかるのが嫌とか、いますよね。
林:そうそう。ぶっちゃけ僕の中にもあるんですが、逆張り能力はみなさん全員の中にあると思うんですよね。
佐地:僕は逆張りの塊ですからね(笑)。
竹迫:例えばJ-POPが流行っている時に「俺は洋楽を聴いているんだ」とか、そういう感じですよね?
林:そういう感じです。もし受験に勝ち残ることだけが正義なら逆張りの遺伝子は淘汰されたはずなんですが、それが残っているっていうことは、逆張りってすごく重要で。人間において、やや面倒くさい逆張りの精神みたいなところは、僕はもともとインプットされているんだと思うんです。
佐地:なるほど。
林:これは勝手な僕の理屈ですが、最初は合理性じゃないと思うんです。最初は「全部嫌」から始まるんだけど、そこから学習をして、枝切りをして、生きる上で適切な逆張りを僕らは見つけているんじゃないかなって思っています。余談でした。
佐地:なるほど。ありがとうございます。最初は「嫌」から。
林:なんでも「嫌」から始めるみたいな。3歳児みたいな。3歳児が人間のスタートみたいなところが。
佐地:なるほど(笑)。ありがとうございます。
佐地:今井さん、いかがですか?
今井翔太氏(以下、今井):僕は研究者なので、ちょっとほかの人と違うことを言うんですが、人間力を身につけたいなら、まずはAIのことをいっぱい知りましょう。
佐地:逆に。
今井:たぶんこんなイベントに来ているような方は大丈夫だと思います。なぜ「AIを知れ」と言うのかというと、今、我々人間に特有だと思っていた、この宇宙の中で人間の特権だと思っていた知能が、人間以外のものがなんか持つようになっている。AIさまというものが出てきている。
となると人間……。まぁ、別に人間に限った話じゃないしAIの出現に限った話じゃないですが、自分と同じような性能を持ったなにかが現れたら、自分を見つめ直す必要があるわけですね。
佐地:確かに。
今井:例えば野球のチームとかで、圧倒的断トツ不動のスタメンだったレギュラーだった人が、別の球団からとんでもなくすごい人間が入ってきた。
そうなると、今までもともと圧倒的だった人って、自分がどれだけ強かったのかをたぶんそんなに意識していなくて。「まぁ、とりあえず強い」ぐらいの感覚だったのが、自分と同じぐらいの強さの人が出てきたことで、「俺の強みはこうだ」ということをたぶん意識するようになって、そこを伸ばそうとするはずなんですね。
人間とAIでも、きっと同じようなことが言えると思っていて、AIという人間の知能という特権を持っているようなものが現れたんだったら、そいつを知れば、たぶん自分の人間としての強みを知れると僕は思っています。
僕は先ほど『生成AIで世界はこう変わる』という本の著者として紹介いただいているんですが、あの本を書いている時にめちゃくちゃ人間力が上がったと自分は思っています。
佐地:へぇ。ちなみに具体的に言うと、どういうパラメーターが上がったとかありますか?
今井:何でしょうね、僕はもともと「時間がない」というろくでもない理由でメールとか書く時に量産型のコピペみたいなメールを送っていたんですが、最近はお気持ちが大変重要だなと思って、一人ひとりにちゃんとパーソナライズした、とても心がこもったメールを書くようになったんです。
佐地:GPTに書かせていないですか?(笑)
今井:ぜんぜん。大変な勘違いで、AI研究者は作業をめちゃくちゃAIで手抜きしているだろうと思っているかもしれないんですが、僕に関して言えばそれは大変な誤解で。
佐地:なるほど。大変失礼しました。
今井:僕は、先ほどの逆張りじゃないですが、めちゃくちゃアナログな人間で。電子決済とかもあまり使いこなせないような人間だし。
佐地:あっ、そうなんですか?
今井:メールとかも手書きというか、AIなしで書いている人間で。たぶん別に僕に限った話ではなくて、AIをめちゃくちゃ知ると、あまりAIを使いたくなくなるという……。なんかそういう境地がたぶんあると僕は思っているんです。「人間さまはこれだけ偉いんだ」って、逆張りしたくなるようなところがあると思います。
そういうことで、ここに来ている人はたぶん問題ないと思うんですが、AIを深く知って、「人間の価値とは何か?」「人間の強みというのは何か?」ということを見直していけば、たぶん自ずと人間力は身につくと思います。まさか本を書いていて人間力が上がると思っていなかったので。なのでまずはAIのことを知りましょうという感じですね。
佐地:ありがとうございます。筆を執っているのかなと想像しちゃいましたね(笑)。
今井:いや、そこまではやっていないですね(笑)。
佐地:竹迫さん、いかがでしょうか?
竹迫:そうですね。人間力を身につけるには、意思決定を積み重ねることが大事かなと思います。自発的な自分の意思、自由意思に基づいた意思決定を小さい頃から積み重ねて……。
親の期待とか「社会でこれが流行っているから」というなんとなくの流れでやるんじゃなくて、「どうやってこれを選んだらいいのか?」みたいなことをちゃんと深く考えて意思決定をする。それを積み重ねていくことによって、人間力って高まるんじゃないかなと思います。
例えば進学の進路とかもそうですね。自分はどんな職業に就きたいのか。どんな仕事をしたいのか。あと、どういう学校に行きたいのかも、たぶん最初に出てくるような大きなことだし、あとは日々の食事もそうですね。たぶん(食事が出てくるのを)待っていて、(待っていたら)幕の内弁当が出てくるみたいな毎日だと、たぶん食事の時でも選ばないんですけど。
僕は中学生の頃にアメリカにホームステイに行ったんですが、そこでは料理も自分でカスタマイズしたり選んだりとかするっていう文化があって。日本だと定食が出てくるのを持って(出てきたら)それを食べるっていう感じですけど。1日3回、アメリカ人は意思決定しているんですよね。だから、そういうものを日本人はもっともっとやったほうがいいかなと思います。
佐地:逆にその意思決定をしてこないと、どういうリスクがありそうですか?
竹迫:そうすると、他者に依存するとか社会に依存する生き方になっちゃうんですね。今、その社会とか他者というものが、すごく時代の変化が速くて。依存しているものがなくなってしまうリスクのほうが今は高い時代になってくるので。そうすると自走できる力とか、いわゆるサバイブできるような力が必要なのかなとすごく思っています。
林:すごく共感するんですよね。意思決定の話は僕も考えたことがあって。「これ、何なんだろう?」と考えて、結局強化学習なんだなって思ったんですね。強化学習に大事なのって意思決定数ですよ。まぁ試行数ですよ。
佐地:試行数ですよね(笑)。
林:試行数がたくさんないと駄目で、意思決定していないとコピーキャットになるんですよね。先ほどの逆張りの話とすごく近くて、順張りしかしていないとバリューが出てこないけれども、意思決定が多いと、逆張りがその中にたくさん入ってくるんですよね。
佐地:なるほど。
林:その逆張りの数、強化学習がその人の魅力になるんじゃないかなと思うので。意思決定の話は1ヶ月前ぐらいに「あっ、強化学習だ」と気づいたので、ワクワクして聞いていました。
佐地:なるほど。ありがとうございます。
(次回につづく)
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