世界の銀行員から学ぶAI未来対策
いよいよ日本も対応していかないといけないかもしれない。
9000人を超える世界中の銀行員が、フィンテックやAIなどの新技術導入にともなう失職に対応するため、オックスフォード大学のオンライン講座を、この2年のうちに受講している。
重要なのは、「既に」受講していることです。
日本の銀行員はどうしているのでしょうか。
日本で記事になるようなことは見つけられませんでした。
もしかしたら「世界中の銀行員」の中に、すでに日本人が入っているかもしれません。
重要なのは、新しい技術が出てきた際に、どん欲に知識を吸収しようと努力することだと思います。
IT分野は、特に技術についての新陳代謝が激しいところだと思います。
いつの間にか流行ったと思ったら、数年後には聞かなくなるのは一つ二つではありません。
せっかく新しい技術を勉強しても、それが広まらないものは、いずれ廃れ、勉強したことを活かすことはできなくなります。簡単に言えば無駄な時間を過ごしたのです。
最前線を目指す人たちは、多少の無駄を覚悟のうえで新技術を勉強します。
では、なぜ無駄になるかもしれない知識を得ようとするのか。
無駄になる可能性を考えたとしても、得る知識が有益だった場合のメリットが大きいからだと思います。
簡単に言えば、得た知識が「当たり」なら、仕事で有利な立場になり、無駄だった時間を大きく回収できるような報酬を得ることができると分かっているのです。
もちろん、報酬だけでく、本当に失職してしまう恐怖から、その対策の為に学んでいる、ということもあると思います。
日本の考え方を如実に表しているな、という記事がありました。
銀行員がまだまだ必要である、という姿勢を崩さない流れで、見ていてなんとなく悲しくなってきました。
世界中の銀行員が、今までとは全く異なる技術を学ぼうと努力している中、日本の経営者は「まだまだ安心だよ」と銀行員を温室で育てるような甘やかしに思えてなりません。
三井住友銀行の言っていることがあっている可能性もある為、決めるけることはできませんが、少なくとも新技術を得ようと努力することは怠らないよう、自分も頑張りたいと思います。
質が高い、無料のオンライン教育と言えばCouseraだと思います。
■AI
日本語だとCode Academyですね。
まとめ
これから出てくる新技術については、無駄になることを恐れず
どん欲に学んでいきましょう！
教育者がいないときの対応の違い
日米の違いだなあ、と感じた記事
アップルが糖尿病患者向けにアプリと検査機器を提供したのだが、いろいろ考えらせられる
AIを「糖尿病コーチ」として、ユーザに親しみやすいようにさせています。
実際は、人間ほどの柔軟性はないと思いますが、２４時間３６５日ずっとサポートしてれるのは、通常の病院などでは考えられないサービスレベルの向上です。
また、
米国の糖尿病患者数は2,910万人で、毎年140万人が糖尿病と診断されている。一方で米国の糖尿病療養指導士(Certified Diabetes Educators)の数は2万人未満と少ない。
ということで、日本だったら資格試験を易しくして指導者を増やして対策したりすると思いますが、米国では、アプリやサービスで解決しようとします。
このサービスが当たれば、Appleは検査機器を増産するだけで売り上げを伸ばすことができる、つまりスケールすることができます。
日本でもこのサービスを使いたくなる人は多そうです。
日本も糖尿病患者数が増加傾向にあります。
日本の医療費上昇の一因にもなっているはずですので、今後、国レベルで予防対策が取られていくと思いますが、すでにAppleが対策サービスを出しているので、国の対策が実施されるまで、された後もしばらくはApple製品を買うことになるのは容易に想像できます。
日本としてはどうするべきか。
まず、日本食自身が、糖尿病患者にはよろしくないのでそこから改善したほうが良いと思います。システムによる対応は最終手段として、まずアナログで。
また、糖尿病になる原因は、その国・地域によって変わると思います。
食事や生活スタイルが違えば、糖尿病になる原因や傾向も異なるはずです。
AIに頼らず？自分たちで自分の国の問題を認識し、原因究明し、問題解決する姿勢が必要になってくるのではないかと思います。
※個人的には、どんぶり食（白米＋肉系のみ）、餅を食べる習慣などが気になっています。
今回のAppleが日本に入ってきたときに
「そんな機械使わなくても、原因と対策は分かってるから」
と言えるようになりたい。
糖尿病予防は色々な観点からアプローチできそうなので、今後もウォッチしていきたいと思います。
小中高校生むけAI教育
仕事でなかなか更新出来ませんでした。やっと少し時間が出来てきたので少しずつ更新したいと思います。
ありそうでなかなか無かった、小中学生向けのAI教室を見つけました
https://www.jiji.com/sp/article?k=000000345.000004374&g=prt
応募期間は2019年6月24日（月）～ 7月18日（木）ということなので、すこし余裕はありますね。
ここで学んだことを、夏休みの自由研究にしても面白そう。
そもそも、子供の自由研究で「AI」を扱える時代がくるとは、、、。
と思ったら、今度は中高生向けの、MicrosoftとNASAの協業で作成された教育コンテンツも公開されました。
Closing the distance between the International Space Station and the classroom | | Microsoft EDU
こちらは有料ですが、2〜3ドル（約210〜320円）。金銭的なハードルは無いですが、英語というのが一番のハードルか。。。
しかし、この教材で勉強してから自由研究とかしたら、、、格好良すぎる！
8つのコンテンツがあるということで、ちょっと見てみましょう。
Two design challenges: The “Astro Socks” project has students investigate solutions to reduce the impact of working in microgravity on astronauts’ feet, while the other challenges students to work in 3D to build their own modules for the International Space Station.
「Astro Socks」
・宇宙飛行士が作業中に足にかかる微小重力の影響を軽減するための解決方法を検討する
・3Dを使って国際宇宙ステーション用に独自モジュールを構築する
A lesson that introduces the phenomenon of microgravity that incorporates hands-on experiments and a virtual-reality experience.
・実地実験とバーチャルリアリティ体験をとりいれた、微小重力現象を学ぶレッスン
Four data-collection and analysis lessons that engage your students with hands-on experiments, to prove the ideal gas law, measure radiation in our environment and examine the light waves and frequencies within the electromagnetic spectrum. They’ll use sensors to capture live data and relate their observations about life in space to their own on Earth.
生徒達に実際に実験させながら4つのデータ収集と分析のレッスン
・理想気体の法則の証明
・我々の環境下で放射線を測定し、電磁スペクトル内の光波と周波数を調べる
・センサーを使ってライブデータを取得し、宇宙での生活と地球上での生活についての観察結果から関連のあるものを見つける。
A lesson that introduces the Earth’s biomes through photographs taken from space and challenges them to explore the techniques scientists employ to predict climate change with AI.
宇宙から撮った写真を通して地球の生物群系を紹介し、人工知能で気候変動を予測するために実際に科学者が使っている技術を使えるか挑戦するレッスン
私の拙い和訳でも、なんか凄い！
もしかすると、AIの勉強は、海外のサイトからやった方がいいかもしれない。
日本に伝って、「教育」として教えられている時点で、ある程度「枯れた」安定した内容になり、どこの教材も似たり寄ったりになります。
それでも日本でこれから出されるであろう独自性の高い教材や、読みやすい、理解しやすい教材は、勉強に便利ですが、他の人も見ているわけです。
他者との差を付けるには、インプット自体を変えるのが一番ですね。
「迷い」という心の動きと体の関係
はてなのお題きっかけで書きます。
私は子供のころからよく悩んでいました。
今思うと「やる」か「やらない」か常に考えていました。
きついクラブ活動に行かないといけない。「行く」か「行かない」か
クラブ活動を休みたい。「連絡を入れる」か「連絡を入れないか」
大体やりたくないことです。
複数の選択肢の中から、選ぶのを悩む、やるかやらないか決めれないことを「迷う」といえると思います。
何をしてよいかわからないときは、「途方に暮れる」でしょう。
悩むことは、何か高尚なことかと考えた時があったが、今考えてみると大変もったいない時間の使い方をしていたと思います。
大学にはいっても、就職しても、それはまだまだ続きました。
それを変えてくれたのは、明治大学教授の斎藤孝先生の「座右の諭吉」です。
- 作者: 齋藤孝
- 出版社/メーカー: 光文社
- 発売日: 2004/11/13
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斎藤先生自身、同じ様な悩みを抱えられていて、長く苦労されていました。
先生は過去の偉人に学び、特に福沢諭吉からは多くを学ばれています。
もしこの中で、一つ紹介しろ、となれば「精神はカラリとしたもの」です。
残念ながらこの本は家のトラブルで捨てざるを得なかったので、手元で文を参照出来ないのですが、この本を見てから、何でも「早く」決断するように心掛けるようになりました。
身近な例で言えば、食事のメニューを決めるときや、子供の朝ご飯を作るとき（どっちも食べること！？）に、すぐ決めるようにしていきました。
すると、いつも精神的に疲れていたのですが、それが無くなり、体がラクになりました。
考えてみると、悩んでいたとき、身体に力が入っていたり、呼吸を止めていたりしていました。
そして、その無駄なチカラが入った状態だと、次の行動を取ろうとしたとき、かなりの精神的、肉体的な負荷を感じながら、「切り替え」をしていました。そんなことだから疲れてたんですね。
新しいことをやろうとすると、普通は「今まで通り」のやりかたや考え方をしたいと思います。「切り替え」が大変ですからね。
このサイトを作るときも、もっとプログラミングに詳しい方、実際にプログラミング塾で教えている先生などが作れば、もっと子供のためになるサイトが作れるのでは、と脳裏をよぎりました。
ただ、「とりあえずやってみるか」と始めてみています。
始めてみてよかったのは、プログラミングを解説するにしても、様々なアプローチが存在する、が分かったことでした。
きっとプログラミングが詳しい方や、プログラミング塾経営者は考えないであろう、「分からない側からの視点」を中心に、今後も少しずつ記事をアップして行きたいと思います。
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こどもの運動会とプログラミング
この前、我が子の運動会が終わり、なんとか我が子のかけっこ順位が6人中で去年6位→今回4位（実際は3位）と向上して、なんとか成果がでました。
運動会を見ていると、最近AIや機会学習を調べいいたこともあり、気になることが山ほどでてきたので、ここにまとめたいと思います。
この中で、子供のためのAIシステムのネタがでてこないかな。
- かけっこ順位判定がアナログ
- 去年の自分との比較ができない
- 全校生徒の運動データ収集機会を無駄にしている
- 体調管理が行き届いてない
- プログラム進行がアナログで閉じた世界
- 親子の位置関係が不明
- 騎馬戦やリレーなどの競技の盛り上がりを活かしきれていない
- 場所取りがアナログ
- グラウンドに白線で競技ごとにライン、文字変更が必要
- 遅い子、負けているチームに対する改善提案がない
かけっこ順位判定がアナログ
かけっこしたときの順位は、ゴール近くの先生がみていて、生徒は、先生に言われた順位の旗のところに行っていました。我が子はビデオを見ていると3 4位争いをしていて、僅差ですが勝ったはずです。
しかしあとで我が子に聞くと、4位と言われたそうです。
考えてみると、1組目、2組目、と進んでいくときに、インターバルが長いときがあり、ゴール近くて先生方がなにやら話し合っていました。
あれは所謂「物言い」だったと思います。
僅差だと順位を判断できないのは当たり前で、写真判定すればよいのですが、うちの学校は取り入れてなかったようです。
とはいえ、私が子供のころも同じだったので、文句も言えない。そんなに学校はすぐ変われないでしょう。
その代わり、各問題点と、それの改善提案を、私の脳細胞をフル活用して考えてみよう。
改善策の提案：無料の写真判定システム導入を勧める
必要な機器
・usbカメラ1台
・ノートPC1台
システム概略
・ゴール付近にカメラ＋PC設置 常に撮影
録画しながら撮影済み動画を確認できるアプリがあれば、もうそれ１つで十分か。
難しい場合は、ゴール付近の写真を撮り続ける必要があり、人手でやるのはきつい。
機械学習で、人が来たらXXまできたら写真をX秒間X枚とる。
すでに存在しそうな機能だ。でも無料じゃないと導入しずらいだろう。
できれば学校の授業で作ってしまえばよいが、今の先生方にそこまで任せるのは無理だろう。
以前紹介したOpenPoseで人物特定もできるので、
それとゴール付近が交わったらScreenCaptureを何回かする。で行けそう。
作るとすると。。。必要最小限の機能なら2週間、UIにこだわるなら2か月かかるかな。。。
※懸念点
・電源確保（バッテリーが多分もたない）
・ゴール位置が変わる場合、PCを移動する必要あり
去年の自分との比較ができない
かけっこは50m走か100m走、学年が上がると距離が変わっていしまうが
同一距離の期間であれば比較ができるはず。
子供にとっては去年よりどれだけ早くなったのか知れるのはうれしい。
しかし学校側としては計測する余裕はない。
全校生徒の運動データ収集機会を無駄にしている
全校生徒のかけっこや踊りのフォームを記録し、学校単位で管理する
運動能力や各行の傾向の把握、フォーム改善のための効率的な授業への参考情報とする
※懸念点
個人認証を行うことの、親の承認がとれるか
全校生徒の顔だけで個人を判別できるか
個人認証とかけっこ時刻の計測・管理は別で考えたほうが良いかも
３人月
※すこし気づいた点が多すぎたので、以降は順次更新します。
体調管理が行き届いてない
熱がある、動きがおかしい子供をチェックして
体調が悪くなる前に声掛けや、医務室への誘導を促す。
必要な機器
・サーモ機能付きカメラ
・USBカメラ1台
・PC一台
校庭中をサーモ機能付きカメラで巡回。体温が高いままの子供を見つけたら職員派遣。保健室へ誘導
USBカメラでも巡回。歩行がふらふらしている子がいたら熱中症等の可能性あるので誘導。
※懸念点
カメラ1台の巡回で精度の高い判定ができるか、ある程度時間経過を長くとって観察しないといけないかもしれない。
プログラム進行がアナログで閉じた世界
自分の学年が終わって、次の出番まで時間があるとき、ちょっと家まで戻ってみようと思ったが、帰るとどこまで進んでいるか分からない。ネットでみれると便利だった。
必要な機器
特になし webサイト更新のみ
懸念点
不審者に有益情報な情報不足にならないか
親子の位置関係が不明
親が場所取りをして子供に伝えたが、途中でやむを得ず変更してしまった。それでも親御が会えるようなサービスが欲しい。子供が体調悪くて医務室行った。親は子供がどこに行ったか分からない状況を無くす。
必要な機器
IoTタグのようなもの
学校内全員にタグ持たせ、要所要所にリーダー配置。よませて追跡する。
懸念点
ほぼ監視だ。トイレに行ってることも分かりそう。うーん。難しい。
騎馬戦やリレーなどの競技の盛り上がりを活かしきれていない
騎馬戦の最後は強い人達同士の一騎打ち！観客のテンションも高かったのですが、ナレーターはなにも言わず、音楽だけが流れていた。リレーも盛り上がるが、もう少しなにか出来ないものか。
必要な機器
プロジェクター
PC1台
騎馬戦の時はプロジェクションマッピングで、合戦風景にするといいかもしれない。もしくは、騎馬の上の人（なんて言うんだっけ）の身体能力を校舎にに表示して、ストリートファイターみたいな演出。
懸念点
本人達を見なくなってしまうか、、、
必要な機器
・カメラ+PC
超スローモーションで戦いやゴール付近の映像をとる。カメラマン雇うと大変なので機会学習で対応。ゴール付近や、騎馬が少なくなってきてから、各馬を録画開始。
懸念点
角度が定点からの撮影になるか。イメージとしてはオリンピックのようなものが欲しい。
場所取りがアナログ
着くとすでにみんなシートで場所取り済。
必要な機器
特になし 予約webサイト構築
懸念点
運動場だと、予約可能場所を何らかのIDで名付け、線などで事前に区分けしておく必要がある。ライン引き大変。
グラウンドに白線で競技ごとにライン、文字変更が必要
かけっこ競争のときはレーンごとに数字をラインパウダーで書き、元々書いていた線が薄くなれば引き直していた。石灰は目に良くない。
必要な機器
プロジェクター PC
プロジェクターで競技ごとのラインを映し出す
懸念点
グラウンド全体を日中に映し出せるプロジェクターは、、、あったとしても目に悪そう。
子供のためのAIメモ20190530
定期的に上げようとしましたが、なかなか難しいですね。
人工知能ニュース：AI導入が着実に進む国内企業、しかし利用用途は内向き - MONOist
日本AI導入分野は内部改革、海外は外部改革に導入が多い。
日本人らしさが垣間見えるような。
社内の稟議を通すときに、いきなりよくわからないものをビジネスの世界で使うよりも、内輪で確認しながら着実にすすめるほうが稟議が通りやすいのかも。
記憶が間違っているかもしれませんが、川上量生さんの本の中で、海外のゲーマーはレベル上げもせずいきなりボスに挑もうとする、当然負ける、何度も負ける、でも次第に少しずつ良い勝負をしていき、最後には勝ててしまう。日本のプレーヤーや着実にレベル上げしてから勝つ。どちらも勝つけど勝つまでのプロセスが違う、という話を聞いたような。それと同じか。。。
ちょっと意外、「世界３位」の技術力を生かせ！東芝はＡＩに成長をかける
ちょっとどころじゃない！東芝ってそんなにAI得意なのか。
しかしAIのサービスで他社のビジネスをサポートすると、「塩」を贈ることになるとは。。。企業に入ってから「AI事業部」的な所に入って、やりすぎてしまうと、身内から恨まれることになりそう。こどもにはそんな状況にさせたくないな。。。
社内データの半数以上が「ダークデータ」--スプランクが実態調査 - ZDNet Japan
企業内には未知の生かし切れていないデータが存在している、と。
しかし中国は違う
ここでも特筆すべきは中国の存在だ。自分はAIを「極めてよく」または「とてもよく」理解している割合は、世界全体が48％であるにもかかわらず、中国だけが77％と突出している。これについて福島氏は、AIの領域でも中国は世界の最先端を突き進んでいるとの見解を示した。
もしかすると、AIの教科書は、英語ではなく、中国語で書かれたもののほうが優れているかも。普通日本人としては、新しい技術であれば英語を読んでアメリカからの情報を入手していたが、AIについては認識をあたら目ないといけないかもしれない。
子供のためのAIメモ20190519
子供の為にと情報収集していますが、自分自身の研究所対象にもしてきたくなってきます、、、
恋活アプリ「タップル誕生」、AIで「18歳未満」「なりすまし」を自動検知（要約） - ITmedia NEWS
言葉の使い方で年齢や男女、同一人物かも判定できる。自分の文章が何歳くらいなのかを判別するにはどうすればできるか、題材としてよいかも。
AI半導体も減速 米エヌビディア純利益68%減: 日本経済新聞
エヌビディアの勢い＝AIの勢い といっても過言ではない。この兆し、学習者にとっては吉とでるか凶とでるか、判断が難しいところ。
AI（人工知能）が更に人間に近づいた？人間のような数の感覚を自ら発達させる（ドイツ研究） | ニコニコニュース
数量の感覚。あまり意識していなかったけど、動物的感覚だったのか。リンゴ4個と猫4匹が、数という点で一緒と考えられる。
一見すると、「画像判別でリンゴと猫をそれぞれカウントして、一緒の数かチェックすればいいのでは」と思うかもしれない。しかし、この場合は、「数が一緒かチェックする命令・処理」をしなくても、「数が一緒だ」と判断できることができるようになったのが凄い。これ、子供に通じるかな、、、
