AI+DX 未来予測

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13(1): 2022/02/13(日)13:02 AAS
AI+DX
外部ﾘﾝｸ:economicgraph.linkedin.com
LinkedIn
How artificial intelligence is already impacting today’s jobs
Published on Sep 17, 2018
LinkedIn logo
Igor Perisic
LinkedIn's Chief Data Officer

Human and machine, everywhere
Artificial intelligence technologies are more ubiquitous than many people realize?and that’s true on a global level. The United States, China, India, Israel, and Germany rank as the countries with the highest penetration of AI skills among their workforce.

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This growing ubiquity raises philosophical questions on the nature of how we relate to our work on a human level. As AI skills become increasingly relevant, we wanted to better understand whether typically “human” skills?e.g., those related to personal characteristics, interpersonal communication and cognitive skills?are on the rise as well. Our findings may not come as a surprise: at least for now, interpersonal skills aren’t going anywhere.

14: 2022/02/13(日)13:02 AAS
>>13 つづき
In the World Economic Forum’s The Future of Jobs 2018, we found that a number of human-centric occupations fall into the top ten most emerging occupations?i.e., occupations which have seen the most growth in hiring over the past 5 years. Globally across all industries, top emerging occupations include Marketing Specialists and Managers, Human Resources Specialists and Consultants, and User Experience Designers. These roles require an understanding of human behaviors and preferences?a skill set which fundamentally can’t be automated.

In addition, a number of highly automatable jobs fall into the top ten most declining occupations?i.e., occupations which have seen the largest decreases in hiring over the past 5 years. These occupations include Administrative Assistants, Customer Service Representatives, Accountants, and Electrical/Mechanical Technicians. As the OECD notes, the risk of automation increases if educational attainment and skill levels for a role are generally low, and roles such as food preparation assistants, cleaners and helpers, and labourers in mining, construction, manufacturing, and transport are at highest risk of automation.

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As the world continues to invest in AI technologies, we’ll continue to assess their externalities and impact on the workforce, especially as it relates to opportunities for more effective reskilling and education initiatives. As new skills emerge, governments, educational institutions, and employers should consider how they are creating learning programs to equip people with the new and changing skills that are needed to keep up with the modern economy.

For more LinkedIn insights on workforce trends and shifts, see the World Economic Forum’s The Future of Jobs 2018 here.

21(1): 2022/02/19(土)20:17 AAS
外部ﾘﾝｸ:www.cbre-propertysearch.jp
CBRE PROPERTY SEARCH
株式会社JDSC ｜成長ベンチャーに訊く 2021年4月20日

共同体を意味する「Consortium」を社名に冠した株式会社JDSC（Japan Data Science Consortium Co. Ltd.）は、データサイエンス領域から課題を解決することで、クライアント企業が属する産業はもちろん、社会や暮らしまでもより良くしようと志を高くする注目のAI企業だ。「東大の知見を社会に実装する」とも語る、代表取締役の加藤氏に、その戦略とビジョンを訊いた。

基幹産業へのアプローチで
業界全体の生産性を改善。
負のレガシーを刷新し、
日本をより良くアップグレードする。
株式会社JDSC
代表取締役CEO
加藤エルテス聡志氏

データサイエンス領域から課題を解消し、産業そして日本をアップグレードする

増員を見越してオフィスを変遷。現在は480?のワンフロアが拠点に

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2018年の株式会社化当初、スタッフは私を含め3名で、シェアオフィスを借りて活動していました。色々なエリアのオフィスを使用することができ、固定費も抑えられ、拡張性やサービスも充実していましたが、一方で人の出入りが多く、オープンで賑やかすぎる環境は、我々との相性があまり良くなかったように思います。本郷に拠点を設けようと同年11月、小規模なビルで20?の小さなオフィススペースを借りることにしました。元々一時的な間借り感覚ではあったのですが、スタッフの増員ですぐに手狭となり、部屋の二酸化炭素濃度も濃くなるばかり。CO2センサーを小型コンピュータ「Raspberry　Pi」に取り付け、濃度をチャットツール「Slack」に自動投稿するなど、目に見えない空気の状態を可視化し、換気のタイミングがわかるように工夫しましたが、決して快適とはいえないオフィスでした。それこそ換気自体を自動化することも考えていましたが、1年と経たずに同じく本郷エリア内で見つかった今のオフィスへ移転することになりました。

29: 2022/04/12(火)21:44 AAS
外部ﾘﾝｸ:xtech.nikkei.com
日経クロステック AIは開発したら終わりではない、継続して育てる「MLOps」が必要だ中山秀夫 2022.04.12

　「MLOps（Machine Learning Operations）」という言葉をご存じだろうか。
　もともとの意味はさておき、DevOpsは、今では短いサイクルでアプリケーションの改修・リリースを繰り返すための取り組みや組織、開発・運用保守のプロセス、CI（継続的インテグレーション）／CD（継続的デリバリー）ツールなど幅広い概念を指すようになった。簡単にいえば、アプリケーションをつくって終わりにせず「育てていく仕組み」と表せるだろう。

　MLOpsも同じく、機械学習モデルを「育てていく仕組み」だ。機械学習モデルをリリースした後、アルゴリズムや入力変数を変更したり、新しい学習データによってトレーニングし直したりして継続的に改善していく

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MLOpsでは開発よりも運用保守に重点が置かれる

　機械学習モデルの「育てていく仕組み」は、従来の業務アプリケーション以上に重要といえる。なぜなら機械学習モデルは足がはやいからだ。使い続けるうちに精度が下がるケースが少なくない。
　例を挙げて説明しよう。製造ラインを流れる製品を固定カメラで撮影し、その画像から不良品かどうかを判別する機械学習モデルを開発したとする。リリース後に製品の不良箇所の傾向が変われば、それによって精度低下につながる。精度低下の原因となる要素は他にもある。季節が巡って窓からの日光の差し込み方が変わった、製造ラインを組み替えたときカメラの画角が微妙にずれた、といったことだ。

　次のような疑問を持つかもしれない。
　「入力画像の条件が多少変わったくらいで精度が落ちるのは、機械学習モデルが未完成である証拠だ。テストが甘かっただけではないか」
　「条件が変わっても精度が落ちないよう、多様な学習データによって十分トレーニングしておけばよかったのではないか」

　こう考えるのはある意味でまっとうだろう。しかし多様な学習データの収集・作成に時間を掛けると、それだけリリースが遅れる。遅れるほどにモデルの大きな見直しが必要になり、いつまでたってもリリースできない事態に陥りかねない
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95: 2023/08/20(日)20:44 AAS
メモ

外部ﾘﾝｸ:xtech.nikkei.com
xtech.nikkei.com
「日の丸LLM」に挑む
玉置亮太日経コンピュータ
2023.08.16

「AI活用によるSociety 5.0 for SDGsの実現に向けて」。2023年6月9日、経団連がAI（人工知能）活用促進に向けた政策提言を発表した。主眼の1つが「大規模言語モデル（LLM）をはじめとするAI基盤技術を日本独自でまかなうべき」との主張だ。LLMなどの開発で日本が海外に後れを取っている現状を踏まえ、最先端のAIを独自に開発する能力を備えるべきだとした。

異例の提言に透ける「焦り」

　日本版LLMの意義に触れた同提言は、よくある政策提言にも見える。しかしこの提言は、経団連としては異例のものだ。提言の発信主体を示すクレジットは「日本経済団体連合会　デジタルエコノミー推進委員会　AI活用戦略タスクフォース」。経団連の機関決定を経ず、重要性や緊急性が高いテーマを扱う臨時のチームが急きょとりまとめた。経団連が2023年に発表した政策提言のうち、クレジットがタスクフォース名のものはこれだけだ。

表日本独自LLMの研究・開発を巡る主な動き
実用化や開発意向表明が相次ぐ

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100: 2024/01/26(金)08:30 AAS
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