コンピュータが仕事を奪う

新井紀子

あなたが今日している仕事は、明日になればコンピューターでもできる仕事かもしれない。社会はどう変わるのか、私たちはどうすればよいのか――。数学と情報学の視点から、誰も指摘しなかった未来を読み解く。

• カテゴリ: ビジネス・実用
• ジャンル: IT・コンピュータ / 全般
• 出版社: 日経BP
• 掲載誌・レーベル: 日本経済新聞出版
• タイトル: コンピュータが仕事を奪う
• タイトルID: 234017
• ページ数: 224ページ
• 電子版発売日: 2013年11月29日
• コンテンツ形式: EPUB
• サイズ(目安): 2MB

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すでに10年以上前の本ですが、今読んでも、まったく古さ感じませんでした。
この本が出たころは、「東ロボくん」のプロジェクトが始まる前ですし、今ほどAIの技術が進んでいないころだと思いますが、現在の状況を見越したような内容でした。

本の内容は、タイトルの通り、といってよいと思います。
コンピュータができることがどんどん増えていて、その結果、人間の代替（人間を超越する場面もしばしば）として仕事をするケースも増えています。

とはいえ、コンピュータは万能ではなく、創造的な仕事や、仕事の設定を行うことなどは、コンピュータが苦手とするところ。
今後、人間が行う仕事は、コンピュータが苦手な部分にどんどんシフトしていき、コンピュータが苦手で、希少性の高い創造的な仕事は、給与が高く、コンピュータは苦手でも、人間は得意なケースが多い仕事については、給与が抑えられる、という状況になる、と書かれていますが、まさに社会はそのように動いていると思います。

この本には、「コンピュータは、意味を理解することができないので、コンピュータに勝つ、あるいは、コンピュータとよい形で共存していくには、様々な事象を見て、意味を理解できる能力を身に付けることが大切」といったことが書かれていますが、おそらくその通りだと思います。
学校教育では、これまでもそういった能力の育成には力を入れてきたと思いますが、ますます重要になるものと思われます。

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「数学は言葉」等の著作をもつNIIの新井教授の本。本書では、数学史、科学技術史、コンピュータ史を紐解きつつ、人工知能の主な分野における技術解説をしている。さらにコンピュータが発達した場合、現在のホワイトカラーの半数近くが職を失うと主張し、そうならないために一般人はどのような能力を鍛えればいいのか、ということについて持論を述べている。著者の結論は、一言で言うと、「もっと演繹の能力をつけるべく訓練しましょう」ということ。これにより、数学者やコンピュータ科学者と会話ができるようになり、自分のアイデアを実現することができるようになるとしている。
著者は、米国の大学院で数学と論理学を専攻していたこともあり、日常生活や数学、科学などの各分野における「演繹推論」と「帰納推論」の役割分担についての洞察が非常に鋭い。私が長年モヤモヤしていたところの大部分を解決してくれた点で、私にとっては大変素晴らしい本であった。私が確率・統計をどうしても好きになれないのは、数学のほとんどの分野が「演繹」による世界の理解を目指すのに対して、確率・統計だけは「帰納」による世界の理解を目指しているからだと納得できたことは大きい。

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出版後、何年もたったが、基本の話なので大事さは変化していないと思う。歯切れが良くてわかりやすい。目の覚める本です。

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論理的思考が重要である。
いろいろなところで指摘されるが、いまいちピンとこない。
この意味をコンピュータの得意不得意から解説されている本著は子どもたちの教育、大人の学び直しを考える人にも非常に有益な著述です。
AIを極度に警戒する必要もなければ、楽観視しすぎてもいけない。
その按分は、物事を観察して、その意味を捉えることを繰り返すことでしか、体得し得ない。
面白い本でした。刊行から月日は経っても読まれるべき本です。古びません。

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コンピュータに仕事をさせる　基本的仕組みを理解することが必要

チェス
　最適な一手を選ぶ　局面の価値を「数値化」　駒を１：２：３
　静的な評価
　選択肢の評価　指数爆発の壁
　
抽象という能力　パスカル
　人間の能力でとりわけ高度、「イノベーション」の核
　コンピュータには不可能　フレームが与えられていない
　誰もが暗黙に知っているが、言語化されていない「何か」を「言語化」する作業が
　イノベーションの原点
　演繹と帰納の使い分け

数学の時代　
　学問だけではなく、イノベーションには数学が不可欠
　日本だけが数学の評価に消極的

国際化
　英語を使えることではなく
　数学的ロジックのコミュニケーションが出来ること

日本の教育は「暗記と計算」偏重
　外国からの知識に依存
　外国語とスピード　中国語・ドイツ語・英語
　ウェイトを下げて、創造性重視に行けるか

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すごく勉強になった。（こう言うと非常に軽く聞こえてしまうが）
タイトルどおりの本来のターゲット読者以外に、ソフトウェアやシステムに関わる者やこれらを学ぶ学生も読むべきものかも知れない。
私もたぶんその端くれだが、今更ながら目から鱗のようなところが多数あった。
そういうつもりで読んだ訳ではないのに、なんだか得した気分である。

（2回目）
東ロボ君関連の書籍を一通り読んでから再度読んでみたら新たな発見や気づきが多数あった。
あと、新井先生の考え方の首尾一貫にも驚かされた。

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いい本だった。手に入らなかったので古本を探したカイがあった。文系な、確率を理解しようとしない家族にどうしても読んでもらいたい。

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非常におもしろかった。今までなんとなく考えていたけど言語化できていなかったことが書かれているように感じた。「第二言語としての数学」についてもこれから考えていきたい。

[ブクログ · ★★★★☆]

表題通り。

コンピュータが進歩してきて、
人間が取って代わられる、という危機について、
具体的な近況を紹介している。
さらに、
コンピュータに代わられる仕事とそうでないものの違いを分析するために、
コンピュータの特徴とは何か、という展開から、
省みて「人間らしさとは何か」の追求に帰着するところが、
アンドロイド研究と共通していて興味深い。

やや数学寄りだけど、
物事を厳密に記述する数学ならではの、
論旨をぼやけさせない文体がよい。

帰納と演繹、という両アプローチについても、
面白い議論が沸き出している。

さらに、数学や科学技術全般について、
「暗記と計算で追いついた日本」を取り上げている。
「なぜ」その論理や学問が生まれたのか、という、
必然性を伴わない学問の弊害と、
今後望まれるイノベーションにも言及している。

「まだ言語化されていない『何か』を言語化する」
これが、コンピュータにはできない、
人間の目指すべきイノベーションだ。

[ブクログ · ★★★★☆]

「AIに負けない子どもを育てる」の著者の新井紀子氏の2010年に書かれた本　コンピュータに負けない力は、論理力だとこの頃から主張している。ＡＩが出てくる前だからか今でもそう考えるのか分からないが、データにより教育方法をコンピュータが示すと言うことは難しいと言っている。ビックデータからＡＩが個別最適化された教育を示すことはできないという。最後に、「耳を澄ませて」聞き考えることが大事だとしめられていた。