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近年はGoogle社のAlphaGoが実際のプロ棋士を負かしてしまうなど、徐々に一般的な人工知能（AI）への期待が高まってきています。確かにニュースを見ていると、コンピューターの進化が人間の太刀打ちのできないところにまできているように思えますが、実際にそれを業務で使おうとおもうと、まだまだいろいろな制約が多いのも事実です。 現時点で比較的一般化してきた人工知能と呼ばれる技術はその殆どが「パターン認識」に基づいたもので、私達人間が教師となってデータを用意してやらねばならないものが多いです。人工知能に近いこの「パターン認識」の技術が有名になってきたことによって、ある程度数学の知識を持つエンジニア・プログラマであれば、複数枚の画像をもとに、似たような画像をコンピューターに生成させたり、ある文章の中の単語をコンピューターに認識させ、異なる関連性の高い文章を自動でリコメンドさせたりするようなシステムを組むことが以前よりも容易になってきました。 とはいえ、こうした技術がコンピューター技術に詳しくない人間にも優しく使いこなせるかというとそんなことはありません。これは一部のエンジニア・プログラマを除いて同業者にとっても同じで、こうした人工知能・パターン認識に関連したシステムを構築するには、以前にも増して、よりアカデミックな数学的知識を必要とされることが多くなってきました。この分野の進歩がこれからも続けば、これまでのプログラミングで必要とされていた知識とはまた異なったあたらしい分野に強みをもつAIエンジニアのような職種が必要とされるかもしれません。これはある意味ではプログラマーという職種の再生産とも言えます。 一部のずば抜けた企業（GoogleやIBM、Microsoft、Facebookなど）は自前のR&Dチームを有していて、そこでは私達の想像も及ばないような最先端の技術が研究されているので、彼らがもしかすれば、ガラッといまの状況を一変させてしまうようなテクノロジーを作ってしまうかもしれませんが、いまのところは「人工知能」の登場によってなにもかもが自動化できるかと言われると、そうではないのが現状です。
小さな会社を経営しております。プログラマーです。 歴史的に圧倒的に自動化してきていますよね。終戦直前に発明されたコンピューターは最初、歯車や真空管で動いていて、紙のパンチカードで入力していて、数字で書いていたプログラミング言語だったのが、100年もしないのにインターネット上のクラウドでサーバーが動作し、カフェのMacBook Airでパパっと書き込み、人が読めるphpなりrubyなりの言語で動いてます。 ひとつの会社からプログラマーや開発会社を見ていても、あまり変化がないように見えるかもしれませんが、その会社も顧客が変わると違う技術を導入していて「次はもっと安く運営できるようにしよ」とかやってます。同じ顧客で実際動いてしまっているものは、変えて失敗するリスクはとらないのです。 各種の自動化のツールは無数に商品化されていて、それらは、質問者様の会社が依頼しているプログラマーの賃金に比べれば、圧倒的に安いです。 人に頼むのをやめてしまえば、安く済みますが、設定したらいきなり動きますので、間違って失敗しても怒鳴りつける人はいなくなりますけどね。。
汎用性を高めたプログラムを書くのは、普通の業務で使う特定目的のプログラミングとはまた別の能力が必要です。問題の抽象化能力や、問題自体を定義して枠組みや解法を作っていくような種類の能力と言いますか。 例えば、ある会社の会計ルールがこうなっているから、それを処理するワークシートを作って下さいと言われたら、エクセルを使える人ならなんとなく想像出来ると思いますが、じゃあ、どんな会社のどんなルールが来ても処理出来るワークシートを作ってくださいとか、あるいは会計という枠組みすら超えて、どんな会社のどんな課題でも処理出来るワークシートを作って下さいと言われたら、なんじゃそりゃ？って思いませんか？ でも人間はある種そういうことをやっているわけで、そういうプロセスについての理解や解法開発が進んできたのが今のAIの背景なんだと思います。イメージしやすさを優先した粗い説明ですが、こういった種類の違いがあると思います。
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jobq8604986
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