2020/01/02
本格化するデータイノベーション


２０２０年は分岐の年となろう。 世界に蔓延した金融緩和は、わずかな引き金で大規模な調整局面を迎える可能性が指摘される。今世紀初頭のリーマンショック時の中国のようなけん引役は、もはや世界に存在しない。孤立と民族主義を色濃くする先進各国は、長い停滞を余儀なくされよう。ブレグジットや米中貿易戦争は、それに拍車をかける。一方、データサイエンスは加速度を高め、産業社会を構造的に変質していく。雇用や少子高齢化問題は、異次元のレベルに到達する。２０２７年アメリカのフリーランス人口は、組織雇用を上回るとのデータも出た。AIやIOTさらには量子コンピューティングが、２０３０年までに世界８億人の既存雇用を消失させるとの試算もある。平均的な雇用者の労働時間は減ると同時に、流動化と専門化が進み、年齢や肉体とは関係なしに「知＝アイデア」での労働が重きをなす時代になる。同時に、既存の技術は急速に賞味期限を迎える。石油からデータに主力資源が移行した産業社会で、いかに生き抜くか。働き方や学びの在り方が根本から問われてくる。 画像認識や音声認識などに続き、文章読解の分野でも人工知能（AI）が人間の平均レベルを超え始めた。米グーグルの新AI技術「BERT（バート）」が壁を突き破った。これまでAIは、大学入試センター試験の英語試験で長文読解問題や単語の並べ替え問題に全く歯が立たなかった。ところがグーグルが18年10月に発表したBERTで常識が一変した。文章読解問題を人間より高い正答率で解いたからだ。東ロボのAIも飛躍的に成長した。NTTのコミュニケーション科学基礎研究所（NTT CS研）が開発したAIに19年のセンター試験の英語筆記科目を解かせたところ、200点満点で185点、偏差値64.1を達成したとのこと。 ニューラルネットワークをBERTは24層重ねており、「言語らしさ」という概念で文脈を把握し、遠い文節の語彙まで推論できるようになっている。ベクトル列や確率の応用も異次元に到達している。この時代の生き方（働き方・学び方）はどうあるべきか？ 昨年の文部科学省の有様を見る限り、おのおのが自分で考えるしかないだろう。
事象を読み解き、課題を抽出し、問題解決へと試行錯誤する基盤的な能力を身に着けるために優先順位はどうあるべきか。初心に帰って考え続けるつもりだ。

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