「カネ カネ カネの世の中で泣くのは弱いものばかり・・・」
このセリフご存知ですか？
昭和時代劇ドラマの金字塔とも言える「必殺仕事人」のオープニングに流れます。
藤田まこと主演の「必殺仕事人シリーズ」は、世相の流れを時代劇に取り込みつつ、勧善懲悪とお馴染みのパターンを崩さない手法で作られた大ヒットドラマです。
今回のIT小僧の時事放談は、
AIの人材を年間25万人育成 学生の育成も大事だが、企業のあり方が変わらない限り意味がない。
と題して、政府が発表した
統合イノベーション戦略推進会議「AI戦略（有識者提案）及び人間中心のAI社会原則（案）」について考えてみよう。
小難しい話をわかりやすく解説しながらブログにまとめました。
最後まで読んでいただけたら幸いです。
スポンサーリンク
目次
大胆な政策
2019年3月29日 政府主催の「統合イノベーション戦略推進会議」は、人工知能（AI）技術を活用できる人材を
年間25万人育成する
大胆な戦略案を取りまとめ、公表、今夏に正式決定する。
と発表がありました。
「人工知能（AI）技術を活用できる人材を年間25万人育成」
というキーワードは、インパクトがあるけれど大丈夫なの？
「AI戦略（有識者提案）及び人間中心のAI社会原則（案）」
https://www.kantei.go.jp/jp/singi/tougou-innovation/dai4/siryo1-1.pdf
人工知能（AI）は、数学が大事
人工知能（AI）は、基本的に数学である。
主に３つの知識が必須と言われている。
- 線形代数
- 確率・統計
- 微分・積分
この中で文字として目新しいのが「線形代数」である。
「プログラミングのための線形代数」
[amazonjs asin="4274065782" locale="JP" title="プログラミングのための線形代数"]
というようなプログラマー向けのAI入門書で最初に出てくるのが「線形代数」である。
そしてこれを理解するためには、
「ベクトル」と「行列」
を避けて通れない
AIに含まれる「機械学習」は、「行列の計算」が主要なものになります。
これは、他のAI入門書を読んでも共通事項である。
ここで高校の学習指導要領をみてみましょう。
2012年度
「データの分析」が必修、「行列」が削除
2022年度
「ベクトル」が文系の必修から削られる予定
おいおい！
AIの技術者に必要な「行列」は、すでに外されているし、2022年度には、「ベクトル」も外されるぞ！
もうおわかりでしょう、経産省と文科省の連携なしに経産省が突っ走っているわけです。
大学では、何を教えるのか考えてみよう。
困っているのは、大学などの教育機関である。
AIの技術者を目指して大学に入学してもAI必須項目の３つ（１．線形代数、２．確率・統計、３．微分・積分）を理解していないと先には進まないのです。
「大学でこの基礎知識を勉強させれば！」
なんて声もあるけど、専門教育の場である大学で高校でやるべき基礎を教えてどうするの？
基礎の勉強で１年費やして、そこから専門教育をしても、企業への専門学校と化した大学で残りの数年は、就職活動でろくに専門教育を受けないまま卒業となりはしないだろうか？
お役所もバカではない？
2019年3月26日
「数理資本主義の時代～数学パワーが世界を変える～」
というリポートが発表された。
ここで言う「数学」は、純粋数学、応用数学、統計学、確率論であり
数学的な表現を必要とする量子論、素粒子物理学、宇宙物理学なども含む
と書いてある。
AIなど専門領域のプログラマーの能力は数学が、必須なので納得できるが、いつ勉強させるのであろうか？
別に全員にAIプログラマーになれ というわけではないですが、基礎知識がない状態だと
「AIの入門書 第１章」で挫折
してしまう。
※自分も勉強したのですが、第１章で挫折です。 基礎的な知識は、若いうちにやらないと難しいことを実感しました。
海亀政策
米国では、1980年代からコンピューターサイエンスが、次の社会に必要と考え、教育を推し進めてきました。
その結果、現在の米国にある巨大IT企業に繋がった言われています。
中国は、米国で教育を受けて経験を積んだ中国出身の若く有能な人材が母国に帰国、彼らが中心となって
海外事業展開、人工知能（AI）、機械学習といった最先端技術で世界に出ていこうとしています。
これを「海亀政策」と呼んでいます。
米国で学んだ学生は、グローバルな視点を持っているため世界を相手に勝負しています。
その結果が、Huawei（ファーウェイ）など、巨大IT企業の発展になったのでしょう。
一方、日本は、1990年代後半に動き始めましたのですが、10年の遅れが生じてしまいました。
企業の体質
日本企業の年功序列、一般職も技術者もみんな同じスタートライン、能力ではなく職位でしか変わらない給与体系
そして
- 一度の失敗で冷や飯を食わせるような企業風土
- 失敗を反省して次に生かせない企業体質
- 「成功ではなく失敗しないプロジェクト」を好む経営者や株主
AIは、最初は、ダメだったとしても徐々に学習してゆくものだと思うのですが、
企業は、
「最初から成功を要求」
「成功しなかったらそこで終了」
教育現場が改善されて、AIのエンジニアを目指しても企業が変わらない限り、なり手などいません。
評価されない技術を磨いても仕方がないと思いませんか？
AIのエンジニアで巨万の富でも得られない限り、YouTuberで一発当てようとする若者が増えるのも納得です。
※ジョークですので本気にしないでね！
求められるAI技術者
お役所が、言っているAIの人材を年間25万人というのは、どうもAI技術そのものを指しているような気がします。
正直、この分野では、米国、中国に絶対に勝てません。
その場合。出来合いのAI活用の人材育成が急務だと思います。
「AI技術そのものよりも、AIに学習させる実データがどこにあるか、AIをプロダクトにどう落とし込めるかを担える人材が実は不足している。そうした人材を積極的に採用したい」
https://tech.nikkeibp.co.jp/atcl/nxt/column/18/00001/01883/?i_cid=nbpnxt_pgmn_topit
まとめ
フィギュアスケートで日本人が活躍しています。
もともと、お金持ちしかできなかったスポーツでしたが、才能のある子どもたちを選抜、ジュニアから海外の有名コーチにつかせるなど協会が支援を続けた結果がでていると思います。
それと同じように
AIの勉強をするのならば、若いうちから米国に留学をオススメします。
今さら、国内の教育を見直しても遅いし、付け焼き刃にしかなりません。
ならば、中国のように、有能な若い人を国が選抜して国費留学させる政策に転換したほうがよいと思います。
楽天の三木谷氏、ソフトバンクの孫正義氏も米国で学んでいます。
彼らが、海外で勝負できるのは、留学で学んだグローバルな視点のお陰かと思います。
AIも含むITに関しては、国内で学ぶには、環境がなさ過ぎるし、企業の受け皿も整っていません。
ならば、先端技術のある国に留学するのが手っ取り早いし、本人のためにもなると思います。
弱小ブロガーからの提案ですが、経産省の皆さん どうでしょうか？
やってみませんか？
スポンサーリンク
