流行語の一つである表題の意味を正しく説明できる人は、技術の流れをよく理解されているのではないか。そしてもうすぐプログラマーの死という言葉が流行るかもしれない。
技術の進歩は著しく、今あるソフトウェアーを開発するにあたり必要なのはプログラマーではなくなった。自動車の設計と同じく、各種デザイナーとそのディレクターであり、コーディング作業を行っているだけのプログラマーは不要になった。
弊社で特許出願したあるソフトウェアを開発しているが、プログラマーなどいない。働いているのはAIエージェントである。彼がコーディングからソフトウェアテストまですべてやってくれるのだ。
それも昼夜働いても文句を言わず、定額給与で仕事をしてくれている。当方は出来上がったソフトウェアを実際のデータで動作させて、完成度を見るだけで良い。完成度が低かったり、動作スピードが遅ければ、文句を記入すると黙々と改定作業を行ってくれる。
まだ、一発でサクサクと軽快に動作できるソフトウェアの開発はできないが、これはAIエージェントの責任ではなく、当方の責任と自覚できる。曖昧な部分があると、彼は適当に動くアルゴリズムでプログラムを完成させるからである。
昔、世界初の難燃化技術を開発せよ、と言われて世界初の難燃化パラダイムの技術を開発し、またそのポリウレタンの構造も世界初であり、性能もぴか一だったのだが始末書を書かされた。翌年には大塚化学がホスファゼンの事業をスタートしているので、事業として無理ではなかった。
世界初の難燃化技術を開発せよ、という当方への指示が明らかに間違っていたのである。当方はミッションに対して正確に、当時の世界最先端技術について短期間に工場試作を成功させたのである。
SAASの死は、事業が無くなることだけを意味しない。今から大きく世の中の技術、とりわけ技術開発の方法が変わる。この意味が分からない人は弊社へご相談ください。７月から、少しずつ関連するセミナーを開始します。
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ゴム会社へ入社して研究所へ配属されたと思ったら、３カ月で異動となった。その時世界初の難燃化技術を目指してください、と訓示を受けた。そして数か月後にはホスファゼン変性ポリウレタンフォームの工場試作に成功し、始末書を書かされている。
これは、実話であり、人間の世界ではゴールを提示されてミッションを遂行すると懲罰が下る、ということが起きる。これは、成果の評価を他人にゆだねるためであり、ゆだねられた人の腹づもりで、ゴールの評価は変わる。
ところが、今のAIは自分でゴールを達成して、その評価結果まで出してくる。但し、それがうまくゆくためには、プロンプト設計ができていなくてはいけないので、命じた人の責任が重い。
ホスファゼン変性ポリウレタンの実話は、ゴールを達成したオペレーターが全責任を負わされている。AIが登場して、このような人間社会の無責任さは、AIの社会実装の足を引っ張るのかもしれない。
半年前はともかく、今のAIは、プログラムの仕様書を提示するとプログラムを作成し、その動作テストまで行い、評価結果を出してくる。SAASの死が騒がれているが、SAASどころか、単なるコーディングだけしてきたようなプログラマーは不要な時代になった。
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目の前で自分の父親が警察に逮捕されたなら、未成年でなくても誰でも驚くし、慌てるに違いない。今回の元巨人軍監督阿部氏の一件は、複雑である。
絶対に暴力はダメである、というのは当たり前である。しかし、父と子の関係において、暴力が躾として容認されていた昭和の時代に育った当方の感覚では、子の受けた暴力よりも子の反撃の大きさに驚いている。
賞罰というものは、バランスがとれて成立するものではないか。そのバランスが崩れたときに不平不満が生まれる。阿部氏の復権を願うアンケート活動が１０万件を越えたというが、その表れではないだろうか。
繰り返すが、暴力は絶対にダメである。平成から令和にかけて、体罰によらない躾が叫ばれてきた。恐らく学校ではそれが皆無になったのだろうと思うが、家庭における父と子の関係において体罰を無くすことができるのだろうか。
家族関係において、兄弟が多ければ当然そこに喧嘩が生まれる。全く喧嘩という事象がない仲良し兄弟もあるかもしれないが、当方の子供の頃は、ベビーブーム世代が近所に多く、夜になればどこからか子供の喧嘩の声が聞こえてきた時代である。
そして、その声は大きな音とともに静かになる。高校に進学するまで優しい父親の話など聞いたことが無い。当方の父親は警察官で、家の中でもその職業が分かる父親だった。
社会インフラの構築など、まだ外を歩くとセメントの香りがした時代で、小中学校の同級生の親の職業では、それに携わる家庭が多かった。そして、父親に殴られた話題が今でも思い出されるくらい日常だった。当時父親の暴力は笑って話す対象だった。
この状態が良いとは思わないが、お金もモノも今より少ない時代に何か豊かさを感じ平和な時代だった。繰り返すが虐待はダメである。
昭和の家庭文化をそのまま肯定するつもりはない。むしろ、あの時代には見過ごされていた痛みが多くあったのだと思う。
ただし、過去の価値観の中で育った人間を、現在の基準だけで一刀両断することにも、どこか危うさを感じる。
必要なのは、暴力を許さない社会であると同時に、罰と赦しのバランスをどう設計するかという議論ではないだろうか。
また、体罰に頼らない父子関係をうまく築き上げる父親教育も必要かもしれない。なんともモヤモヤする問題が起きたものだ。そこにAIが絡んでいるから、余計に気持ち悪い。愛のあふれた話題に代わってほしい。
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今AIの社会実装が進んでいるが、技術者でこの状況が見えていない人は危ない。管理職候補だから大丈夫と思っている人は、もう終わっている。
また、企業経営者も積極的にAI技術を導入し、経営の効率を上げなくてはいけない。今、その気になれば、ほとんどお金をかけず、効率アップと人員削減が可能だ。
例えば、PythonとR言語の導入は無料である。R言語互換のモジュールがあるから、Pythonだけでもよいが、Ｒ言語を使いこなせるとグラフをきれいに書けるし、統計解析はPythonより楽である。
実験をAIで行ったり、その解析をAIで行うにもPythonでは、import文の一行で、高度なクラスを使用可能である。
情報検索は、ChatGPTで行えば、パワーポイントまで仕上げてくれるので、不満が無ければ、検索プロンプト一発で仕事が完了する。
某雑誌社から原稿の依頼を受けたので、原稿をChatGPTで書き上げた。緒言ではそのことを正直に述べ、最後のまとめで少し独自の見解を書いただけで原稿が完成した。編集者にその原稿で大丈夫かと尋ねたら、AIを使った原稿であると書かれているので大丈夫だという回答が返ってきた。
次回再度依頼があるかどうか不安だが、とりあえず原稿をそのまま提出した。参考文献については何も触れていないが、原稿作成に使用したプロンプトを代わりに記入している。
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巨人軍阿部監督の一件は、AIと社会の関係を示す今様の不運だろう。子供の喧嘩で止めに入って長女を叱った、叱られた長女（１８）はChatGPTに相談し、その指示に従って、児童相談所へ電話した。児童相談所は、１８歳未満の対応はできるが、相談者が１８歳以上だったので、親切に警察を紹介した。警察は、現行犯逮捕し、３時間後には、拘留もせず釈放している。
おそらく警察は最初から釈放するつもりで逮捕に踏み切ったのだろう。逮捕から釈放までの時間が短すぎる。おそらく現場の状況から、父親の身柄を何とかすればよい、と適切に判断したように思われる。
以上はニュースに書かれた事象からまとめたものである。児童相談所にしろ警察にしろ、後に問題が起きない適切な対応をしているが、阿部前監督は前科一犯となり監督辞任というあまりにも大きな社会的制裁を受けている。
子供への暴力は、そのくらい罪が重い、と評論家のように言ってしまえばそれまでだが、ChatGPTの答えに従った娘の電話一本で彼の人生の歯車は大きく狂った。
過去の親子関係が不明なので、という論調があるが、子による親殺しの事件があるにせよ親の人生を台なしにしたいと恨む子は少ない。今回は子の年齢から父親が職を失ったら自分の人生にも影響が出る。
ここで気になるのは、ChatGPTに相談し、ChatGPTのハルシネーションを起こしていたかもしれない回答で娘が行動を起こしている点である。もし、正しいプロンプトが提示されたならば、まず母親に相談することをAIは勧めたと思う。
両親と折り合いが悪くても、母と娘ならば父と娘より理解できる関係とAIならば判断しただろう。鉄腕アトムでそのようなシーンがあった。また、当方の転職について見解をChatGPTに聞くと、プロンプトの設計により様々に変わる。その変化から、ChatGPTにとってプロンプトまでも動作に必要なデータであることがわかる。
そもそも、わが身含めて人生の問題をAIに相談しようという心の動きに悲しさを感じる。当方はAIの動作を研究するために実験しているのだが、常にだれか一人相談できる人間を身近に置くよう指導しなければいけない時代かもしれない。
社会は、独身ではリスクが高くなる方向へ変化している。配偶者がなぜ必要なのかは、人間という生物の精神活動からも問われなければいけない。
順風満帆の人生でも、ちょっとしたことで人生の歯車は予期せぬ方向へ回りだす。当方はゴム会社を転職することなど考えてもいなかった。入社１年目で始末書を書くことになるとも思っていなかった。何を書いたら良いのか分からないまま、オブジェクト指向で上司に始末書について相談している。
それが今役立っているのは、必死で歯車を幸運の方向へ回そうと努力しているからである。また、転職について配偶者に相談している。幸運の方向を共有する相手と歯車を回せば、一人で回すよりもリスクは下がる。
自分の人生をChatGPTの答えにゆだねたことがきっかけで起きた今回の騒動は、プロ野球ファンでなくても、あまりにも悲しい。AIの回答がプロンプトにより左右されることや、プロンプトによりハルシネーションを起こしやすくなることを知識として身に着けてAIと接触しなければ、今回のような予期せぬ社会問題を引き起こす。
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AIを使用するようになって、特許以外の検索はAIとなり、検索サイトを２年ほど使用していなかった。まず、この２年間使用していなかったことにびっくりしたが、検索エンジンもAIを使用している検索結果の変化に少し驚いた。
特許の検索をAIでは十分にできないので、特許庁の検索サイトを使い続けてきたが、他の情報検索は、AIの方が手軽である。
例えば、ギターの弦のような商品でも、検索サイトの検索で得られた情報では選ばないであろう商品を推薦してくれて、それが今までの弦よりも弾きやすく、音がよかったりする。
ギターを老化防止のため弾き始めたが、指が動かないだけでなく、音色も悪い。長い間練習などしていなかったので当たり前だが、このようなことをAIに質問して、ギターがうまくなる弦を聞いたところ、過去に購入経験のない弦を紹介してきた。
人間に相談したなら、ギターが弾けないのだから何でもいいだろうと言われるかもしれないが、AIは、優しく商品を推薦してくれるのでありがたい。
しかし、AIの推薦による弦を使い始めて３日ほどして、指が痛くなり、昨日はとうとうギターに触れることも無くなった。若い時と異なり、集中力や根気が無くなり、どうでもよいようなことでは、すぐに諦めてしまうので、今その対策を考え始めた。
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いわゆる生成系AIが登場して３年経つが、これを業務にバリバリ使っている人とそうでない人が大きく分かれているのではないか。ちょうど１６ビットマイコンが登場し、MS-DOSが普及してきたときに似ている。
昨日、８ビットマイコンが登場し数年たって、マイコンが普及し始めたころの話を書いたが、一流会社の主任研究員でもプログラムコードを英会話と同じに捉えていた。
そもそも、マイコンを活用するために、ソフトウェアが必要とか、マイコンを「何に」使ったらよいのかも分からない主任研究員もいた。
ゆえに、ワープロとか会計処理のオフィスコンピューターが登場しても、それがマイコンであることをご存知ない方がいた時代（注）である。
ＯＡ委員長自ら、その無知を第一回会議でさらけ出している。「それでは、マイコンがワープロに使えるかどうか、」などと発言し、出席者の一部から笑いが漏れた。この発言の面白ささえ分からない人もいた。
マイコンの黎明期はこんな様子だったが、３年も経過し、１６ビットマイコンやMS-DOS、Cp/Mなど実用的なOSや一太郎のような廉価なワープロソフトが普及し始めると、それらを業務に積極的に導入する人とそうでない人に分かれた。
１９９０年ごろでも、パソコンを自由に使えない人がいた時代である。驚いたのは転職した翌年の新入社員に、学生時代にパソコンを使ったことが無い、という修士修了者がいたことである。
仕方がないので、高卒の事務職女性に１週間指導していただいたが、さらにびっくりしたのは、その新入社員に指導担当を紹介したら、「他の詳しく知っている人はいないですか」と指導前に不満を言ってきたことである。
修士卒の自分が、入社２年目の高卒社員に指導を受けることが不満だったらしい。そもそも、学生時代にパソコンに触れたことが無い問題に気がついていないのだ。
１９９０年前後でもこのような状況で、９５年にW９５が発売された時に、世界中でお祭り騒ぎになったのは、マイクロソフトが仕掛けなくてもそのようになった可能性が高い。
生成系AIが登場した時には、無料であり、水道の蛇口をひねる程度の動作ですぐ使え、せいぜいニュースで騒いでいただけだったが、それから３年業務で活用している人とそうでない人に分かれつつある。
活用している人は、PythonやR言語まで使いこなし、もうExcelなど不要という人もいるかもしれない。もうすぐそれを加速するソフトウェアが登場する。楽しみにしていて欲しい。
(注)ソフトバンクがパソコン関係の出版業を始めている。Oh！PCやOh！MZという季刊誌が登場し、それが月刊誌となった頃に研究所のOA委員会が開かれている。LAもOAも、白みそも赤だしも、味噌糞分からない時代だった。半世紀前の状態である。オブジェクト指向が日本で話題になり始めたのは、１９９０年前後であり、その１０年前に始末書を命じられたおかげで、オブジェクト指向に接することができた。もっとも、図書室でご指導してくれた女性社員のおかげであり、その方が高卒とか大卒とかは気にならなかった。ただ、コンピューターの情報にやたら詳しいオタク美人だった。その後テニスを楽しんだり、と独身サラリーマンの平凡な日常となり、オタク美人との接点が無くなったが、コンピューターの情報が、特殊領域と見なされていた時代である。いまや、若者はデートで当たり前の情報交換をしているが、当方でさえ、始末書を書くときのコンピューターの話題には我慢できたが、デートでコンピューターの話は、遠慮したい時代だった。コンピューターの社会実装の５０年史を思う時、麻薬ではないか、と感じた時代もあった。
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実験データをどのようにまとめるのか、という指導を大学１年の時に受けている。面白かったのは、統計の授業では、データの処理方法を学んだのだが、この授業では、平均値と標準偏差、最大値と最小値だけだった。
ひどいのは、最大値と最小値をグラフに記録する必要がある実験では、と説明が始まり、分散分析の話になるのかと思いきや、髭の書き方である。
今思い出すと大学の授業にしては、すこしお粗末な授業内容だったように感じている。もっとも実習における一コマの説明だったから、という事情もあるのかもしれないが、実験計画法も出てこなかった。
ゴム会社に就職して、１年間日本科学技術連盟のBASICコース（受講料５０万円）を受講させられた。「させられた」と書いたのは、この研修では修了証がもらえなかった場合には、給与から二年間受講料が天引きされる、と説明があったからである。
初任給１０万円の時代に、５０万円の２４回払いをさせられたのではたまらないので、一生懸命毎月の課題レポートを提出した記憶がある。まさか、その後マイコンで８０万円の１年間ローンを上司に命じられるとは思っていなかったので、終了証を手にしたときには嬉しかった。
８０万円のローンは、上司がOA委員長になったためで、１年後に何か成果を出さなくてはいけないがそのためにマイコンを導入しないという方針だった。
プログラム開発をどうするのか、と尋ねたら、英会話より易しいからいらないだろうと、とんでもないことを上司は言っていた。バグ取り作業でコンピューターは１台必要だと主張したら、当方が購入すればよい、と簡単に言われた。
そこで、ローン申込書を提示したら、上司が保証人のところに簡単に印をおしている。この上司の当時の年収は１０００万円であり、当方は２００万円弱というパソコン黎明期の話である。
新入社員と管理職とは５倍以上の年収の開きがあったことを思い出したが、この時、８０万円が大変な重荷であり、必死でコンピューターの勉強をしただけでなく、多変量解析のシステムなど開発している。
少しでも80万円を回収したい思いで１年間当時のデータサイエンスを勉強している。そして、実験データの整理にマイコンをフルに使用していた。
当時は自宅に会社の仕事を持ち帰ることが常識のような時代だったので、情報管理などという概念は無かった。ゆえに実験データさえも、研究報告書にまとめられなかったならばゴミ扱いだった。
上司から、ゴミのようなデータを出してどうすると言われたこともあった。ただし、このゴミデータは、その後学位論文では必要なデータとなっていたが。
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実験データをオブジェクトとして捉えたときに、プロパティとして実験者のスキルや実験を企画した研究者のディープスマートが入ってくることをご存知か。
すなわち、ディープスマートの管理として実験データへ機械可読の再利用性を付与する技術が、今求められており、弊社はその基本特許を出願している。
当方は、ゴム会社から写真会社へ転職した時に、セラミックス技術者としてのキャリアから高分子技術者へ転身している。その最初の成果は、プラスチックフィルムの帯電防止技術である。
酸化スズゾルを帯電防止剤として使えるようにしたので、セラミックスの技術が生きた、という人がいるが、セラミックスの技術をこの時使っていない。技術調査スキルを用いただけである。
すなわち、写真会社が過去に出願していた特公昭３５ー６６１６を見つけ出し、この実施例に書かれた技術で帯電防止技術を完成させている。そして日本化学工業協会から賞を頂いている。
面白いのは、写真会社に転職した時にこの実施例を否定する研究報告書が書かれていたことである。否定証明された研究報告書は、科学の研究としてはよくできていたが、実験データのプロパティとして実験者のスキルの低さを見つけた。
そこでこの実験データについて調査していて、ライバル会社の特許にたびたび登場する古い特許を調べたところ、その実施例の実験データのプロパティーには、特許のコンテキストから、高い技術者のスキルを読み取ることができた。
特許では、実施例の説明が、発明の詳細説明として書かれているので、データの隠れたプロパティーを読み取ることができるが、保存されたデータから隠れたプロパティーを読み取れるようにするにはどうしたらよいのか。これは基本特許となる技術発明である。
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２０世紀は、仮説設定し、その仮説を検証するために実験計画が組まれたが、タグチメソッドが普及し、基本機能のロバストを最適化する実験計画に変化した。
そこへこの１０年の間に、ベイズ最適化という手法が普及し始めた。大きな流れはこうだが、科学の方法を厳密に行っていた時代にセラミックスフィーバーが起き、コンビナトリアルケミストリーという手法が登場した。
さらに、iPS細胞の発見には、あみだくじ方式が採用され、データ駆動のさまざまな方式も含め、実験の方法も目的に応じて、選べる時代になった。
品質検査方法に画像処理でAIを導入したように、実験にもAIによる自動化の試みが出て来た。AIエージェントをもちいれば、実験からレポート作成まで、原理的には自動化が可能である。
ここで問題となるのが、実験データの管理方法、データベースの構造である。昨日FAIR原則では不十分と書いたが、再利用を前提としたときに、実験データとメタデータの関係をどのようにデータベースの構造で管理するかが重要な技術であり、弊社では特許出願中ですので、ご興味あるかたはお問い合わせください。
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