IT化のエストニアの事例

税理士がAIに仕事を奪われた！？
AIを利用したIT化で、仕事がなくなる実例。

IT先進国のエストニア。
シンプルな税制に基づく税務計算が自動化で、多くの個人の納税はボタン１つで完了。
これにより個人向けの税理士の仕事は、ほとんど不要となった。

AIを活用したクラウド会計ソフトは、自動仕訳システム。
請求書なども読み取り、仕訳を生成する技術が普及。

VAT申告や給与計算などの定型業務は、AIと電子政府システムによりほぼ自動化。
VATは付加価値税（日本なら消費税）までも自動化。

AIならぬITに仕事を奪われた事例。
と思いきや、税理士が消滅なんてこともない。

ただ、仕事の内容が大きく変わったそうな。
AI化で単純処理などは、税理士が秒で処理。

高度なコンサルへシフト

そして税理士の役割は、複雑な分野やコンサルティングへシフト。
コンサルってAIに奪われる仕事なんていわれてたけど、違った。

現実に起きていることとして、コンサルが必要になったんですね。
税務の知識を生かして、より高度な仕事へグレードアップ。

当然、単純作業の代行だけの税理士は仕事を奪われる。
でもコンサル的なところまで行っていた税理士にとっては、無双状態。

そりゃ、AIという道具を手にしても使い方やルールはわからない。
効果的な使い方、業界のルール、効果を発揮する方法などが必要。

考えてみれば、そりゃそーだ！ですよね。
もっとも、作業をやるだけだったコンサルは残れないのは当然。

AIの能力を引き出す専門性。
AIでは出せない高度な提案や、アイデアを生み出す深い思考。

経験がある、実績がある。
あとは人間的に魅力がある、とかでしょうね。

どちらにしても、AIを使いこなすのはマスト。
AI後進国の日本ですから、今からでも間に合いますよ。

AIによる影響、先進国では５８％の仕事に影響！

AI、世界雇用の4割に影響　IMF分析、格差防止促す

Yahoo!ニュース

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国際通貨基金（IMF）は23日までに、人工知能（AI）の急速な発展によって世界の雇用の約4割が影響を受けるとの報告書をまとめた。AIが多くの仕事を代替すれば新たな社会的緊張を招く可能性があるとし、各国に格差拡大防止への対応を促した。 影響を受ける労働者の割合は、世界全体では37％。新興国で33％、低所得国で24％にとどまるのに対し、先進国では58％に上る。

AIが雇用の40％に打撃を与え不平等を悪化させるとIMFが発表

AI to hit 40% of jobs and worsen inequality, IMF says

Policymakers should address the "troubling trend", says the organisation's managing director Kristalina Georgieva.

www.bbc.com

AI Will Transform the Global Economy. Let’s Make Sure It Benefits Humanity.

AI Will Transform the Global Economy. Let’s Make Sure It Benefits Humanity.

AI will affect almost 40 percent of jobs around the world, replacing some and complementing others. We need a careful ba...

www.imf.org

Microsoftがニュース編集記者を解雇、代わりはAIスタッフ

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Microsoftと契約し、MSNやMicrosoft Newsで働いていた約50人ほどの記者に、先週、6月いっぱいで契約終了、更新なしとMicrosoftから通達がきたといいます。

他社もAIへ

Microsoftだけでなく、多くのSNS企業、メディア企業が、ニュースサイトですでに人工知能を活用しています。AP、ロイター、ワシントンポスト紙も、コンテンツマネージメント、ヘッドライン作成ヘルプ、プレスリリースの精査、ユーザーからのコメント管理などなど、人間の記者の手が回らない多くのタスクをAIがこなしています。

ABEJAのＡＩ

大前研一・「新しい消費者」
ネットを味方にできないビジネスは消滅する・2018年6月30日発行

岡田陽介さん

ビッグデータやAIでのデータ分析の専門会社の話。
ただそんな難しい話はわかりにくくても、ディープラーニングですごくわかりやすいたとえがあるんです。

ディープラーニングがまだないころ。
ＡＩロボットのテストがありました。

時限爆弾を洞窟の中に置く。
そしてＡＩロボットにバッテリーだけをとりにいかせるんですね。

バッテリーだけを取り外せば爆発しないですからね。
でもこのカンタンな問題、１号機は失敗しました。

理由は、バッテリーは持ってきた。
でもバッテリーの上に爆弾が乗ったままだったので、時間が来て爆発してしまった。

「バッテリーをもってくる」という命令ではダメだったということですね。

これを踏まえて２号機。
今度は想定できるトラブルを、避けるように改良しました。

バッテリーに異常はないか、近づくと変化はないか？
などなど、まわりの変化を計算計算するようにしました。

ところが２号機も失敗したのです。
理由は、想定することがらが多すぎるから。
計算に時間がかかってしまうので、時限爆弾の時間が来てしまったんですね。

そして３号機。
今度は、バッテリーを持ち出すミッションに関係ないことを省くプログラムにしました。
壁の色の変化など、会計ないことをすべて排除するようにしました。

すると３号機はまったく動かず、爆弾は爆発してしまいました。
「関係ないこと」というのは、２号機の変化よりもバリエーションがが多いので（この世のすべて）ほぼ計算時間も無限に必要になるからです。

これらのように条件を決めるのは「フレーム問題」といわれ、物事を決めるときに必要になるわけです。

具体的と抽象的みたいなもので、具体的には行動しやすいけど応用が利かない。
抽象的は応用が聞くけど、行動しにくいのです。（個人のフレームによってきまるため。）

そしてこれらのあとに出てきたのが、ディープラーニングなのだそう。

ディープラーニング

このなかで、とてもわかりやすく重要な文がありました。

非常によく当たるあみだくじのようなものをつくっていく

もっともあみだくじなら１回外れたら終わりですが、継続できると考えるわけですね。

犬と猫の区別も、今までは人間が「フレーム」を決めて計算していました。
が、ディープラーニングは当たり外れを繰り返して、当たりの条件をどんどん作って学習していくんですね。

だから逆に、どんな条件で回答をだすのか？
というのはブラックボックスだったりします。

でもアマゾンのおすすめなんかでもわかるように、Ａという本を買った人はＢという本も買っている。
だから今度Ａという本を買った人別の人に、Ｂという本をオススメで出す。

これでＢが買われれば、プラス。買われなければマイナス。
のように多くの人の行動によって正解と思われる回答を出すことができるわけです。

これがロジックはわからなくても、正解ができてしまう仕組みですね。

人間の顔制度を上回ったディープラーニング
顔認識のテストで、タグをつけていくというコンテスト。

２０１６年には、人間の制度よりも高い、エラー率2.99%を達成しました。

そうなると・・・
こういう複雑だった問題でも、コンピューターの方が早く正確になってきています。
もちろん、もっと複雑だったりまだまだジャンルはあります。

ただアミダで当てていくようなことですから、いつかはこれも人間を超えるでしょう。

そうなると・・・

正解を探すことは、ＡＩができちゃう。

人間がやるべきことは、正解の候補を用意することでしょうね。

大前研一・「新しい消費者」

ネットを味方にできないビジネスは消滅する・2018年6月30日発行

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