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【AI時代を生き抜くために】プログラミングとリベラルアーツを学ぼう!

投稿日:2018-05-17 更新日:

大前研一が語る「AI時代に生き残る人材の条件」

AI生き抜く②

こんにちは、Michiです。今日はビジネスレポです。

これまでにもAI関連のトピックを扱ってきましたが、みなさんAI時代の到来に対してどんな感情を抱いていますか?

「人間の仕事がAIに置き換わって、リストラが進むのだろうな」

「AIって、難しそうで自分にはさっぱり」

などなど。あまりいい印象をもっていないビジネスマンの方が多いのではないでしょうか。

しかし、それではもったいない。新しい技術の到来は、多くのチャンスももたらします!AI時代は、あなたの行動次第で「味方」にもできますし、また「打ち勝つ」こともできます。

今日は、そんなAI時代を生き抜くために「今やるべきこと」についてレポートしたいと思います。

 

AI時代には「IT人間」か「教養ある人」だけが生き残る!?

AI生き抜く④

この写真、アップルのスティーブ・ジョブズ氏のかつての演説の一幕です。

一方の矢印にはTECHNOLOGYの文字。

そして、もう一方の矢印にはLIBERAL ARTSの文字。

ジョブズ氏は、テクノロジーとリベラルアーツの交差点に立つことで、最高のものを生み出すことができると唱えていました。そうして生まれたのがiPadだと。

AI(人工知能)はまさに技術の進歩によるものです。その一方で教養は宗教や歴史、文化といった人間力を培う土台でもあります。

これらの共存により素晴らしいサービス、物が生み出される可能性がある。そんな時代に私たちは今生きているということですね。これは、「人間なんて必要なくなる」という悲観的な感情よりも、ラッキーだと考えるべきではないでしょうか。

 

【AIに勝つ】代替されないスキルとは?

AI生き抜く③

大前さんは、AI時代を生き抜くために必要なスキルは2つあるとおっしゃっています。

1つは「AIされでは代替できない能力」です。

グローバル社会、サイバー社会、ジェンダーレス社会・・・近年は混とんとした社会の中で事業を進めていく必要があります。

これまでと比べて、1人1人が違った意見を持ち、それを訴える時代になりました。

そんな社会で何より必要なスキルは「リーダーシップ」です。

IQももちろん必要ですが、多くの意見を集約しまとめていくためには、EQ(心の知能指数)の方が重要になると、大前さんはおっしゃっています。

この心の知能指数を高めるために必要な学問が、まさにジョブズ氏も挙げていた「リベラルアーツ(教養)」です。歴史、哲学、宗教、美術、文化といった知識は人間の土台を作ります。

私たちは明治以降、このステップをとばしてIQ重視、さらには知識を詰め込むだけの教育を受けてきました。その結果、様々な弊害があったことは以前も記事にした通りです。(→こちらを参照

今、技術の進歩によって時代がかわりつつある時期だからこそ、教養を学ぶことに大きな意義があるということです。

 

さて、もう1つは「AIを味方にするための能力」です。

どれだけリーダーシップを発揮し、よいアイデアを導き出したとしても、それを形にできない限りは何も生み出しません。

つまり、自分の構想や、思い描くものを「見える化」する能力というのが求められます。この能力がなければ結局「技術屋」に丸投げせざるを得ず、せっかく導き出したものを最高の形で生み出すことはできません。

この「見える化」のために必要なスキルの代表が、「プログラミング」でしょう。これからは、理系・文系といった区別なく、どちらの学部でもプログラミングを教える必要が出てくるでしょう。かつての英語教育と同じですね。

英語科は一見「文系」ですが、理系の世界でも英語は重要です。その結果、小学校で英語の授業が必須化されました。

世界では、すでに小学校でプログラミングを教えるのが一般化しています。日本はやっと英語の授業が取り入れられたばかり・・・遅れていることはいうまでもありません。

 

ここからは、上記2つの能力についてもう少し深堀していきましょう。

AIを味方にする「プログラミング」とは

そうはいっても、プログラミングについて全く知識がない人間はどうすればよいのでしょうか?

今週のダイヤモンドでは、プログラミングで「ここは押さえておこう」というポイントが授業形式dえまとめられていたので、ちょっとご紹介したいと思います。

1時限目:コンピューターマネジメント

2時限目:プログラミング的思考

3時限目:プログラミングの基本のき

4時限目:AI用語解説

まず1時限目。

マネジメントと聞くと、私たちは管理職として部下をマネジメントするということを思い浮かべるかもしれませんが、これからは“コンピューター”をマネジメントする能力が必要になってくるということです。

人間の部下と同じように、扱うコンピューターにも「今の実力」と「ポテンシャル」があります。このポテンシャルを把握し、機能を最大限に引き出したり、改良するための手助けをすることがコンピューターマネジメントです。

どんなに優秀なSEを雇い、どんなに優秀なコンピューターを開発しても、双方を管理する上司に「ポテンシャルを見出す力」がなければ、組織を飛躍させることはできません。

管理職がSE並みの知識と技術を有する必要は全くないですが、少なくともAIとは、コンピューターのメカニズムとは、といったところは深く理解しておく必要があるとのことでした。

 

続いて、2時限目。

これは非常に面白かったです。プログラミング思考とは何か知るために、実際に載っていた例題の1つをそのまま下記に書き出します。

問 次のうち、プログラミングが可能なものはどれか?

①面白い映画を見ていて笑う

②面白い映画を見ていて服を着る

③面白い映画を見ていて登場人物が笑ったので笑う

④面白い映画を見ていて登場人物が笑ったので服を着る

みなさん、答えはわかりましたか?

プログラミング可能とは、すなわちコンピューターで処理できるものはどれかということです。コンピューター処理とは、Aという条件ならBを実行するというものです。

このとき、AとBはともに客観的に明確なものでなければ、処理できません。したがって、正解は③と④のみです。

①と②の「面白い映画を見る」の“面白さ”は客観的に明確ではありません。

一方、③と④の「面白い映画をみて登場人物が笑った」は“笑う”という客観的に明確な条件のときに、③笑うあるいは④服を着るという行動が処理されるということで、プログラミング可能と判断できます。

こういった思考を、プログラミング思考といいます。わかりやすい良い例題ですね。

 

さて、3時限目。

プログラミングを学ぶ、出だしでつまずかないために重要な基本が、「変数」「関数」「if文」です。

私もプログラミングスクールで学んだのでよくわかるのですが、ここでつまずくと厳しいですね。この記事内では説明しづらいため省略します。

知りたい人は検索してください(笑)

 

最後に4時限目。

そして、会議やSEとの打ち合わせなどで絶対に必要なのが、専門用語の理解です。ここでは、「機械学習」と「ディープラーニング」について解説されていました。

これらAI関連用語の解説は、以前に記事にしているため省略します。(→こちら参照

 

【どんな時代も生き残るために】人間力を磨こう!

AI生き抜く⑤

ここからは、話をかえて、もう一つのスキル「リベラルアーツ」について掘り下げていきましょう。

そもそも教養とは何か、ということですが・・・英語では「culture」となります。ドイツ語では「Bildung」です。

東京大学名誉教授の村上陽一郎さんは、ドイツ語の「Bildung」=造り上げる(英語のBilding)の方が教養という言葉にふさわしいのではないかとおっしゃっています。

「造り上げる」とはどういうことかというと、人間としての基礎を築いて一人前になっていくプロセスを支えてくれるものが教養だということです。

リベラルアーツ

 

上記のように、これまでリベラルアーツは右上のマスに書かれている分野だけを指すものとして扱われてきました。

しかし、人間としての基礎を築くための教養、すなわち人間力を磨くためのものという考えから、現在の教養学はここに載っている全ての分野を指すものとして扱われています。

驚く人が多いですが、実は米ハーバード大では学部の4年間、徹底してリベラルアーツを学びます。その中で自分と向き合い、どういった専門分野にすすみたいかを真剣に考えて5年目から専門に進むという仕組みです。

最初のジョブズ氏の言葉に戻りますが、「テクノロジー」と「リベラルアーツ」の交差点で最高のものが生み出されるとしたら、教養をほとんど学んでいない私たち日本人は、その社会で完全に負け組でしょう。

自分の興味のある分野から、学ぶことをはじめてみることがAI時代を生き抜くためには必要ということなのかもしれませんね。

 

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また、こちらで登場した村上陽一郎さんの著書もご紹介しておきます。(私は読んでいません。)

 

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【まとめ】AI時代を生き抜くために必要な2つのスキル

以上、AI時代に生き残る人材の条件として「プログラミング」と「リベラルアーツ」の必要性についてまとめてきました。

AIによって人間の仕事がなくなってしまうと悲観的に考えるのではなく、こんな時代の転換期だからこそ「学ぶ姿勢」を大切に、強く生き抜いていきましょう!

参考にしていただけると幸いです。

 

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