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2017年11月5日日曜日

AIでできる銀行の融資業務、仕事は奪われるが人口減の日本にはチャンス―【私の論評】今後5年以内に政界、銀行、マスコミ再編成の嵐が吹き荒れる(゚д゚)!

AIでできる銀行の融資業務、仕事は奪われるが人口減の日本にはチャンス



説明を追加


 筆者は銀行の人員減というニュースを聞いても驚かない。というか、よくこれまでやってこられたと驚く。

 実は、筆者は旧大蔵省キャリア官僚としては珍しい経歴を持っている。金融検査官だ。検査官になるのは旧大蔵省キャリアの同期でも1人か2人しかいない。たまたま1990年代前半は銀行の不良債権問題が大変な時期だったので、あまり前例のなかった金融検査官を拝命し、同時に不良債権処理プログラムを企画立案した。

 そのためには実際に銀行の金融検査をしなければいけない。そこで、金融検査の現場をみっちり経験し、1日で100件以上の資産査定を行った。

 資産査定とは、銀行の支店の貸出をチェックするもので、ここで金融検査官に不良債権と指定されるかどうかは、銀行にとって死活問題になる。

 支店長や銀行幹部も必死になって不良債権を否定するが、筆者は財務諸表の数字と確率論で対抗した。

 多くの資産査定をやっているうちに、貸出先企業のバランスシートのどこに着目すれば、貸付金の健全度が示されるか、分かるようになった。要するに貸出先企業の財務状況の分析について、数量的に把握できたのだ。

 筆者のこの論法は新鮮だったようで、多くの銀行の人は面食らっていた。いくら情で訴えられても、データで不良債権、しかも、あと2年以内にどの程度のロスが出るかも予測できた。

 このときの経験から、融資業務をかなりの程度自動化、今の言葉でいえばAIにやらせることは可能だと思った。

 企業融資業務は、銀行の中では高度な業務だ。それすらAIでできるとなると、住宅ローンなどの定型融資も当然可能だ。預金や金融商品の販売はもっと容易にAIで代替できる。そうなると、人の塊であった銀行の支店には、ほとんど人が不要になると思ったのだ。

 銀行の本部でも、資産運用などは、下手に人間がやるよりは、ある条件になったら自動的に売買して、損益が一定以上になったらやめるというシステムの方がましだろう。

 筆者は、中央銀行の金融政策ですらAIで可能と思っているほどの論者である。

 よく銀行は、資産運用だけではなく、相続の相談にも乗るというが、税法なら、今や無料で正確なソフトもある。要するに、ほとんどの銀行業務は人がやる必要のないものだということもできる。

 銀行以外でも、単純・定型的な業務はどんどんAIに代わるだろう。ただし、日本は人口減少なのだからこれをチャンスとすべきだ。AIにはできない、人らしい仕事を少ない人でやっていけばいいと楽観的に考えよう。(元内閣参事官・嘉悦大教授、高橋洋一)

【私の論評】今後5年以内に銀行、政界、マスコミ再編成の嵐が吹き荒れる(゚д゚)!

私は、「日本は人口減少なのだからこれをチャンスとすべきであり、AIにはできない、人らしい仕事を少ない人でやっていけば良い」という高橋洋一氏の意見には大賛成です。

ただし、AIに実施させる仕事も、少数ながらそれを実施できる人は温存して、実行できるようにすべきであるとは思っています。なぜなら、仕事の改善自体は人しかできないからです。全くAIに任せきりということは、考えられないからです。

それにマネジメントの主体は無論人間です。また、真のイノベーションとは、組織の内部ではなく、組織の外の社会(人間によって構成され)を変えるものだからです。

いくらAIにより、銀行の業務などを実行するようになったからとはいえ、そのことにより組織の外の社会が変わる、具体的には、たとえば、融資を受けるべき企業が融資を受けられるようになり、実際にそれらの企業が融資したことにより、成長し繁栄するようにならなければなりません。

だから、AIが融資業務を実施するにしても、やはり人が関わらなければまともな融資はできないでしょう。ただし、AIが融資の業務に関わることにより、より客観的で、正確な判断ができるということでは良いことであるのは間違いありません。

AIと人との共存は可能か?
ところで、2001年大蔵省がなくなるまでは、日本の銀行は金利から店舗数、預金高に至るまで大蔵省にコントロールされ、箸の上げ下ろし一つ自由にできませんでした。しかし、その代わりに互いに競争する必要もありませんでした。

その結果、新しいビジネスを創り出す必要に迫られなかった日本の銀行は、「土地専門の質屋」と呼ばれるような土地を担保に金を貸すだけのビジネスしかできなくなってしまいました。

不良債権の問題を解決する決断もできなかった日本の金融機関は、外国の金融機関のような差別化のための経営戦略もなく、優秀な人材を育てることもシステムに投資することもせず、結果的に、競争の激しいアメリカの金融業の労働生産性を大きく下回ることになりました。

こうした背景から、1999年に第一勧業銀行・富士銀行・日本興業銀行が事業統合で合意したのが引き金となり、2000年代初頭にかけて大手都市銀行どうしのグループ化、共同金融持株会社の設立が相次ぐこととなりました。

しかしその後日本経済は深刻なデフレに見舞われ、銀行はその対応に精一杯であり、日本の銀行に内在する諸問題はあまり解決されてきませんでした。

しかし、「三重銀行」と「第三銀行」の経営統合などにみられるように、最近銀行の再統合がまた、進む気配があります。最大の変化は、銀行の収益環境が厳しくなっていることです。銀行ビジネスの基本は、「預金を集めて、お金を必要としている企業や個人に貸し出す」ことです。


銀行は預金者に都合のよい、元本保証の預金商品を提供すると同時に、借り手の要望に応じて、預金商品よりも長い期間の資金も提供しています。

銀行の主な収益源は、預金金利と貸出金利の差(利ざや)です。通常の金利体系は、「期間が長いほど金利が高い」ので、銀行は、短期間の低い金利で預金を調達する一方で、期間の長い高い金利で貸出し、「長短金利差」によって利ざやを確保し、安定的な収益をあげてきました。

ところが長年続いた金融引締めの状況が銀行にとって当たり前になってしまった結果、現在の金融緩和で、長期の全ての期間で、金利が相対的にきわめて低くなり、金融引締めが続いた時代よりも利ざやの確保が困難になっているのです。

といより、従来からある銀行の遅れた体制が温存されている部分があり、現在のままでは体制を維持できなくなっているのです。おそらく、今後5年以内に銀行の再統合が進み、銀行の数は現在の1/5くらいになるものと考えられます。

銀行の歴史は「経営統合の歴史」といわれます。明治以降の銀行の歴史をみると、銀行どうしの経営統合は決して珍しい動きではありません。現在営業している銀行も、多くの銀行どうしが経営統合を繰り返しています。今後展開が予想される地方銀行の再編も、いわば「歴史の必然」ともいえるでしょう。

このような状況の中で、銀行の統合が進むだけではなく、AIに様々な業務を実行させるということが急速に進められていくものと考えられます。これが現在良く言われてる、AIも含めたIT技術を使った新たな金融サービス「FinTech(フィンテック)」というものです。


おそらく、今後5年以内に、現状の1/5に統合された銀行が、少ない人で、AIを用いて効率的な業務を実行していく体制が築かれることになります。

今後、銀行業界のリストラが加速します。銀行業界でも早期退職などの嵐が吹き荒れることになるでしょう。そうして、その後は人口減の時代が来ても、現状のような銀行サービスが十分維持できるどころか、それ以上のことができる体制に変わることでしょう。まさに、これから銀行業界は大変革期を迎えるのです。

大変革期を迎えるのは、銀行業界だけではありません。このブログでは、政界、マスコミ再編成がおこることも示唆しました。

今後5年以内に本格的な、政界再編成、銀行再編成、マスコミ再編成の嵐が吹き荒れることになります。銀行に限らず、弱い組織、異常な組織、非効率な組織はいずれ淘汰されるしかないのです。

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2017年8月27日日曜日

なぜ日銀の金融政策では、AIをうまく活用できないのか―【私の論評】AIは2013年以前の日銀がいかに愚かだったかをより鮮明にする(゚д゚)!

なぜ日銀の金融政策では、AIをうまく活用できないのか

問題は「不透明さ」と「常識の欠如」

最近人間はチェスではAIに負けている
 日銀の政策決定は「不透明」

日本銀行の金融政策を分析・予測するために、AI(人工知能)を用いる試みが、行き詰まっているとの報道があった。AI分析の一例としては、黒田東彦総裁の記者会見や日銀の出す「金融経済統計月報」をAIが読み込み、その特徴から追加緩和などの可能性を予測するものなどが考えられていた。

クレディ・スイス証券もAI分析を取り入れた「日銀テキストインデックス」なるものを公表していたが、計画が行き詰まり2016年に公表を取りやめている。だが、はたして本当に日銀の金融政策をAIで予測することは不可能なのだろうか。

まず、そもそもクレディ・スイス証券が開発したのは「テキストマイニング」というもので、「AI」というと少し大げさだ。経済学におけるテキストマイニングとは、もとはと言えば様々なニュースから株価を予測するモデルのことを指す。

具体的には、黒田総裁の会見など、日銀のテキストから物価に対する見方を数量化して、実際の金融政策と照らし合わせるというもの。「AI」と聞くと最新技術かと思うが、実は古くから採られてきた手法である。

中央銀行の金融政策決定に関する研究は、有名なものではスタンフォード大教授のジョン・テイラー氏が1993年に示した「テイラールール」がある。

このルールに基づくと、政策金利は、現実のインフレ率が目標インフレ率を上回るほど、また実質GDP成長率が潜在GDP成長率を上回るほど引き上げられ、反対に下回れば引き下げられる。このルールに基づいて分析を試みれば、実際の金融政策は9割方予想できると言われている。

もっとも、このルールは、FRB(米連邦準備制度理事会)では有効だが、日銀では通用しない。というのも、日銀がどのようなセオリーで金融政策決定をしているか、不透明なところが多いからだ。クレディ・スイス証券の分析が上手く機能しなかったのも、それが理由として考えられる。

 日銀の金融政策は「常識」が欠けていた

実際、日銀の金融政策はほかの先進国のそれとは大きな違いがある。たとえば他の先進国では、金融政策は物価の安定と雇用の確保のために行うというのが「常識」とされている。このため、インフレ率と失業率が、望ましい値から乖離しないように金融政策が行われている。

ところが、日銀のこれまでの金融政策には、「雇用の確保」が重要な目的であるという「常識」が欠けていた。だから、海外の予測モデルは日銀の金融政策に適用できなかったのだ。

しかも日銀の公表文書は基本的に日銀事務方が書いているが、これはずっと金融政策の「常識」を反映しない従来の日銀スタイルで書かれてきた。クレディ・スイス証券がそうした文書を分析しても、金融政策をうまく予測できなかったのは仕方ないだろう。

この7月、民主党時代からの日銀審議委員2名が退任した。これをきっかけに潮目が変わり、欧米的な経済モデルを取り入れようと意識改革が行われるかもしれない。

そうして金融政策の方法論さえしっかりしていけば、政策予測は決して難しいことではなくなる。筆者の感覚では、自動車の完全自動運転か日銀の自動金融政策の完成か、どちらが早いかというところだ。

【私の論評】AIは2013年以前の日銀がいかに愚かだったかをより鮮明にする(゚д゚)!

私はAIというと、あの名画『2001年宇宙の旅』のHAL9000を思い出してしまいます。以下のこの映画から、HAL9000が人に対して反乱を起こす場面の動画を掲載します。


この、今でいう人工知能でもある、HAL9000。何故HALは反乱を起こし、人間を殺害するに至ったのでしょうか。

これは一般的には「正確な情報を正確に処理する事を義務づけられた人工知能であるHALは、乗組員にはモノリスの情報を隠しながらも、同時にモノリスと地球外知的生命体の調査は行うように命令されていたため、何も知らされていない乗組員と共同生活の中でその矛盾に苦しみ、一種の精神疾患のような状態に陥った」、「挙動不審なHALの状態に乗組員は危機感を憶え、高度な論理回路だけ切断するという検討を始めた。それを自身の死刑宣告だと判断したHALは人間を排除し、知的生命体の調査は自身の能力だけでするしかない、と考え実行に移した」とされているようです。

この説明を納得するか否か、また他の説明が可能か等はここでは検証しません。個人的には十分納得できるレベルだと思います。

そうして、日本銀行の金融政策を分析・予測するために、AI(人工知能)を用いる試みが、行き詰まるのもこれと同じ理由です。

映画『2001年宇宙の旅』の監督スタンリー・キューブリック氏
正確な情報を正確に処理する事を義務づけられたAIが、方やマクロ経済の常識ともいわれる理論に従ってインフレ率と失業率が、望ましい値から乖離しないように構築されているのにもかかわらず、日銀のこれまでの金融政策には、「雇用の確保」が重要な目的であるという「常識」が欠けていて、とんでもない政策をとってきたからです。

この日銀の政策を正しいものとして、インプットすればAIは自己矛盾を起こし、制御不能となります。これでは、AI(人工知能)を用いる試みが、行き詰まってしまうのも無理はありせん。過去の日銀の政策をみると、景気が落ち込み本来緩和すべきときに引き締めを行い、それで景気が悪くなってもさらに引き締めを行い、それがためにデフレになっても、引き締めるか緩和はしないというものでした。

このAI他のシステムと結びついてはいないで、直接害を及ぼすことはありませんが、もし銀行のシステムなどと結びついたとしたら、大変なことになるかもしれません。それこそ、とんでもない金融政策を打ち出し、それがために大勢の人が苦境においこまれ、途端の苦しみに追いやられら、自殺する人もでるかもしれません。

実際、日銀の間違った金融政策が是正された2013年あたりから、それまで自殺者が3万人台だったのが、2万人台に減っています。これについては、このブログにも掲載したことがあります。その記事のリンクを以下に掲載します。
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自民党候補の応援演説を行った安倍晋三首相=7月1日午後東京都千代田区

詳細は、この記事をご覧いただくものとして、以下にこの記事より失業者と自殺者の推移のグラフとその説明のみを以下に引用します。

ところで、自殺者数と景気は相関が高いことが知られていますが、この数年間の経済状況の改善と、さらに自殺対策にここ数年経費を増加させていく方針を採用していることもあり最近は自殺者数が減っています。類似の事例はホームレス対策にもいえ、ホームレス数は景気要因に関わらず対策費の増加に合わせて減少しています。 
自殺者数の減少については、マクロ(景気)とミクロ(自殺対策関連予算の増加スタンス)の両方が功を奏していると考えられます。 
自殺対策関連予算の推移はまとまったデータがないので拾い集めてみると
平成19年 247億円 平成20年 144億円 平成21年 136億 平成22年 140億 平成23年 150億 平成24年 326億 平成25年 340億 平成26年 361億 となってます。 
日本がデフレに突入した、97年あたりからそれまで、2万台であった自殺者数が、一挙に3万人台になっています。このグラフをみただけでも、経済政策の失敗は自殺者数を増やすということがいえそうです。
再度「2001年宇宙の旅」に戻ります、私がかねてから、疑問に思っていたのは、「どうしてキューブリックとクラークは人工知能が反乱を起こして、クルーを殺すという設定を持ち出して来たのか?」ということです。

実はその裏話の一部始終がクラークの著書『失われた宇宙の旅2001』で語られています。当初はクルー全員が無事に木星圏にたどり着き、ビック・ブラザー(巨大なモノリス)の詳細な調査が行われる予定でした。その後、スペース・ポッドに乗り単独でビックブラザーの調査に向かったボーマンが変化したモノリスに飲み込まれる、という流れになっていました。

最終的にこの案はボツになり、ボーマンだけが生き残る事になりました。その理由は明確ではありませんが、木星探査のプロセスを映像化するには予算が足りない、または当時のSFX技術で映像化するにはハードルが高すぎる(実際木星を映像化するだけでも悪戦苦闘していました)など理由はいくらでもありそうですが、クラークは「そもそもオデッセウスも唯一の生存者だから」と説明しています。つまり神話との共通性を示唆したかってのでしょう。

『2001年宇宙の旅』の原作者アーサー・C・クラーク氏
ではどうやってボーマン以外の乗組員を殺害するのか?当初は「ホワイトヘッド(映画ではプールに名前が変更)のポッドが故障により暴走しアンテナと衝突、ホワイトヘッドは回収不可能になりアンテナも失われる。その後人工冬眠中のクルーも蘇生に失敗する」というものでした。

これは「偶然にも事故が連発する」という説得力のないもので、当然のようにボツになりますが、同時にヒントももたらされました。上記の原案の中には「ボーマンがアンテナ回収のためポッドで離船しようとした際、人工知能HAL9000(この時はアテーナという名前でした)にそれを断られる」というシーンがあります。これをふくらませて「全システムを管理する人工知能が反乱を起こしクルーを殺害する」という案に落ち着きました。

つまり「HALの反乱」はボーマン一人を生き残らせるための後付けの設定でしかなかったのです。当然先に述べたその原因も後付けです。でもこれによって興味深い偶然が起こります。

つまり「人間と人工知能、同じく知性を持った二つの種のどちらが未来を勝ち取るかという生存競争」という側面がこの物語に付加されたのです。これにはキューブリックもクラークも「しめた」と思ったに違いありません。クラークはこの解釈を効果的に続編『2010年宇宙の旅』(これ以降も)に取り込み、キューブリックは『A.I.』で正面からこの問題に取り組む予定でした。

こんな裏事情を知ってしまうと「な~んだ」となってしまうかも知れません。クラークは「意図したものもあれば、偶然そうなったものもある」と語っています。その偶然がどの部分を指すのかはともかく、この素晴らしいアイデアは、彼らが繰り広げた「際限のないブレーンストーミング」の結果呼び込み事のできた偶然ではない「必然」だったいえるでしょう。

いずれにせよ、中央銀行による金融政策は、HAL9000が担当した、木星探査のための宇宙船全システムの制御という膨大で、複雑なものと比較すれば、極めて単純です。

システムの定義から、定量的なものは完璧に無視して、定性的なものだけとりあげれば日銀のシステムは、以下のようになります。

「不景気になりそうになった場合は適当な時期に金融を緩和する。デフレのときはただちに金融緩和をする。景気が過熱しそうな場合は、適当な時期に金融引締めをする。ハイパーインフレなら、ただちに金融引締めを行う。判断のための指標としては、貨幣の通貨量、物価と雇用状況を用いる」

という具合に、非常にシンプルなものです。無論、定量的なものまであらわすとなるとかなり複雑になります。

HAL9000の心臓部 メモリバンク
一方HAL9000の場合は、「木星まで、行って無事帰還する」などのように定義したとしたら、これは定義などとはいえず、単なる全システムの目的に過ぎません。日銀のシステムの目的は「日本国の金融政策を適正に定める」ということになるでしょう。

システムの定義を定めるのでも、HAL9000は、宇宙船そのものの制御、冬眠を含む乗組員のための環境制御、その他モノリス探査の制御なども含みより複雑です。定義を定めるためだけでも、A4用紙数枚になりそうです。日銀のシステムよりははるかに複雑になります。定量的なことまで含めると、さらにとんでもなく複雑なものになります。

このようなことを考えると、私は意外と、自動車の完全自動運転より単純ではないかと思います。このようなことを考えると、旧日銀はこのような単純なことすらまともにできなかったということが暴露されてしまったと思います。

これから、まともな金融政策をやりはじめてからのデータをもとにして、日本銀行の金融政策を分析・予測するために、AI(人)を作成すれば意外と短期でできあがることになるかもしれません。

そうして、これが成功したあかつきには、少なくともAIは、中央銀行が行う金融政策に関して、定量的なものはともかく定性的には間違うことはないと思います。デフレのときに金融引締めを行う、インフレのときに金融緩和を行うなどという馬鹿なことはしないでしょう。

そうして、いまでも明らかになっているのですが、2013年以前までの日銀がいかに愚かだったかをより浮き彫りにすると思います。

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2017年1月7日土曜日

AIも9割できる金融政策法案作成から予算編成 前例踏襲ならまかせられる―【私の論評】AIの導入により確実に政治の世界も変わる(゚д゚)!

AIも9割できる金融政策法案作成から予算編成 前例踏襲ならまかせられる


経済産業省が人工知能(AI)に国会答弁の下書きをさせる実験を始めたが、今後、法案の作成や日銀の金融政策、財務省の予算編成などで、AIを活用する可能性は出てくるだろうか。

 先日の本コラムで、AIによる国会答弁について書いたところ、某テレビ局の取材もあった。国会答弁は、ほとんどが定型的なのでAIに向いている。

 では、法案の作成はどうか。これも、型が決まっている。実際に法案を作る際にも、過去の参考例があり、それをまねてドラフト(草案)を作る。

 筆者は役人時代に、思い出すと笑ってしまうような経験がある。ある商取引を合理化する必要があったので、商法の特例を作ろうという話になった。その内容は簡単だったので、入省したてで法案作成未経験だった筆者がドラフトを作ることになった。

 ドラフトを書いて見せたところ、その上司は笑いながら、「重要なものが欠けているぞ」といい、やり直しを筆者に命じた。しかし、どう考えても、何が欠けているのかわからない。「商法改正にはこれで十分です」と再度上司に掛け合うと、「この法律を読んでみろ」と既存の法律を渡された。

 それをみると、欠けているものがすぐにわかった。法律的には、商法改正だけで十分だが、それを円滑に推進するという名目で、「公的機関を設置する」という条項があった。つまり、天下り法人のことである。天下りに適切な公的機関に関する条項を追加して、筆者のドラフトはそのまま法律になった。

 要するに、前例を調べれば、法案作成も容易である。独創的でなければ、AIをかなり活用することもできるだろう。

 日銀の金融政策もAIにとっては都合がいいだろう。金融政策は、一定期間内でインフレ率と失業率(両者には密接な関係がある)の目標達成を目指す。経済学者は、そのために中央銀行の最適な行動は何かという行動関数によって、中央銀行の行動を記述する。

 これはまさにAIそのもので、例えばインフレ率が低ければ金融緩和し、高ければ金融引き締めをする、というサーモスタットによる温度調節のようなものだともいえる。

 こうした行動関数で、中央銀行の金融政策の9割程度は説明できる。ということは、今でもAIでだいたいの金融政策を決められるといってもいい。

 予算編成でも、ほぼすべての予算は前年踏襲であり、前年度の額より多少増加することで決まっている。これはある意味当然で、すべてをゼロベースで見直すといっても、激変緩和が優先されるからだ。

 AIを使うまでもなく、ほとんどの予算は前年度で決まる。重点分野以外はほとんど機械的に前年度踏襲となっているが、重点分野の選定のみが、政権の意向などもあってAIで対応しにくい部分だろう。

 総じて政治から中立な分野では、価値観が入りにくいので、AIが活用できるのではないか。 (元内閣参事官・嘉悦大教授、高橋洋一)

【私の論評】AIの導入により確実に政治の世界も変わる(゚д゚)!

AIといえば、2013年に発表されたオズボーン氏の論文『雇用の未来』が、物議を醸しました。この論文では、たとえばバーテンダーの仕事。これがコンピューターに代わられる確率は77%—。そんな大胆予測を披露していました。無論コンピュータといった場合、当然のことながら、AIを駆使するという条件つきです。

オズポーン博士

この論文は、AXIS174号「特集 ロボットデザインの未来動向」に掲載の英国オックスフォード大学マイケル・A・オズボーン博士の論文です。この論文は、このサイトから全文をご覧いただけます。

オズボーン博士は、1981年オーストラリア生まれ。オックスフォード大学エンジニアリングサイエンス学部の准教授であり、マシンラーニングの研究者でもあります。このマシンラーニングの考えを広めるために、カール・ベネディクト・フライ研究員と共著で記したのが「未来の雇用」です。

この論文は、米国労働省が定めた702の職業をクリエイティビティ、社会性、知覚、細かい動きといった項目ごとに分析し、それぞれの職業の10年後の消滅率を割り出したもの。

本誌で触れたように、工業デザイナーは3.7%、ランドスケープデザインを除いた建築家は1.8%と、消滅する確率は702業種のなかで 低いようです。

ちなみにランキング1位はレクリエーション・セラピストで0.28%、702位は99%のテレマーケッター。編集者は5.5%……。とはいえ、どんな仕事もクリエイティビティがなければ続けていくのは難しく、働き方について考えらせられる論文です。

その予想から主な「消える職業」「なくなる仕事」を以下に掲載します。
(註)オズボーン氏の論文『雇用の未来』の
中で、コンピューターに代わられる確率の
高い仕事として挙げられたものを記載
これは、主に民間の「消える職業」や「なくなる仕事」を掲載しているのだと思います。当然のことながら、政府や地方自治体などの公的機関にもこれらは存在するはずです。

ブログ冒頭の記事で、高橋洋一氏は「総じて政治から中立な分野では、価値観が入りにくいので、AIが活用できるのではないか」としています。

私もそう思います。確かに、高橋氏が主張するように、日銀の金融政策にはAIが使えると思います。高橋氏は、財務省の仕事に関しては、予算編成を例にあげていますが、これ以外にも財政政策にも使えることでしょう。

そうして、まともなAIならば、デフレのときに間違っても、金融引き締めをしたり、緊縮財政をしたりするようなとんでもな仕事はしないでしょう。

金融政策、財政政策に関しては、特に大きな創造性を必要とはされないので、AIによってかなりの部分を実行することができることでしょう。特に、適宜どの程度の金融政策をすべきか、どの程度の財政政策をすべきかについては、かなり正確にはじき出すのではないかと思います。

もし、デフレのときに、財務省の官僚が緊縮財政を実行せよとか、日銀の官僚が金融引き締めをせよという馬鹿げた主張をしたとしても、AIはありとあらゆるデータを分析して、具体的にどの程度の金融緩和をせよ、どの程度の積極財政せよと、具体的な根拠をもとにはじき出すに違いありません。

これに対して、官僚がああだこうだと、いいわけをしながら、適当な数値を出したにしても、AIはそれを分析して、官僚が出した数値をもとにただちに分析して、とんでもない結果を招くことをはじき出すことでしょう。

そうなると、マクロ経済を理解しない官僚などは無用の長物になります。そうなると、財務省や、日銀などもおのずと変わってくるものと思います。まずは、今までの官僚にとってかわって、AIを運用したり、AIの運用が正しいのか、間違っているのか、間違っていたとして、それはどの程度でその要因は何だったのかを分析する人が必要になります。

そのように財務省や日銀が変われば、政治家も変わらざるを得ないでしょう。

AIが職場に溢れ、仕事を奪われた人間が失業者になっていく様は想像するだけで恐ろしい面もありますが、オズボーン氏は「人類にとってこれは歓迎すべきことだ」と主張しています。

かつて洗濯は手作業で行っていましたが、洗濯機の登場でその仕事は奪われました。しかし、それによって余った時間を使って新しい技術や知恵が創造されました。こうして人類は発展してきたわけです。現在起きているのも同じことです。

ロボットやコンピューターは芸術などのクリエイティブな作業には向いていません。となれば、人間は機械にできる仕事は機械に任せて、より高次元でクリエイティブなことに集中できるようになるわけです。人間がそうして新しいスキルや知性を磨くようになれば、これまで以上に輝かしい『クリエイティブ・エコノミー』の時代を切り開いていけるのです。


政府や役所に、AIが導入されれば、政治の世界も変わっていくことになります。政治家は、官僚との意思の疎通やなどに煩わされることなく、官僚の都合に左右されることなく、国家の意思をはっきりさせることができるようになります。

国家の意思がはっきりして、はじめて、まともな予算や、まともな財政政策やまともな金融政策が決めることができるようになります。そのためには、目先のことだけでなく、日本という国の歴史や国柄をしっかり認識したうえで、現状を把握して、日本の進路を考え、場合によっては、百年後のことも考え、その方向に導いていくため、今日の国家の意思を明らかにすることが重要です。

このような本質的な仕事をすることが政治家には強く求められるようになります。国会でも、このような論議をすることが求められるようになります。ほんの数ヶ月か、せいせい数年間の目先の政局に右往左往して、本質的な政策論争をおろそかにするような政治家はお払い箱です。

AIの導入は確実に政治の世界も変えていきます。民間企業などでは、『クリエイティブ・エコノミー』の時代に入るのことになるのですが、政治の世界も『クリエイティブ・ポリティクス』の時代に突入するのです。

その時代には、人の働く意味が今とは全く異なるものになります。わかりやすく言えば多くの人の仕事からルーチン・ワークは消えてなくなくなり、ほとんどがクリエイティブな仕事になるということです。そうして、より厳しく求められるのは成果ということになります。

働く人々からほんどどのルーチン・ワークは消えてなくなる
クリエイティブな仕事をしたとしても、成果が伴わなければ、意味がありません。たとえば、政治家が100年後のことを考えて仕事をした場合、その成果は100年後に現れることになるから、今直接成果が出なくても良いなどということには絶対にならないでしょう。

100年後の成果のために、今日やるべきこと、来年やるべきこと、10年後にやるべきこと、50年後にやるべきことなどの、いわゆるマイルストーン(一里塚)が当然のこととして、設定されなければなりません。それに向かって今日具体的な成果をあげない政治家は夢想家に過ぎません。

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トランプ氏の「お客様至上主義」マーケティングから学べること まとめ トランプ元大統領は、テレビタレントとしての経験を活かし、有権者のニーズを理解した明確なメッセージを発信している。 彼のマーケティング力とキャラクター演技力が、選挙戦での成功に寄与している。 対立候補陣営は、高額な...