データサイエンスの分野におけるAIの普及
はい、sonoです。おはようございます。朝の散歩から反省会議です。 というわけで
まあ割と 今朝はのんびりと散歩をしてますかね
なんか野球場の近くにいますね
えっと、そうね、まあ
今日はちょっとね、昨日かな、何か話してた。 まあご機嫌になるみたいなので大事だなぁと。まずは最初体調というかね
コンディションを整えて、それから 仕事というか作業に取り掛かるの大事だなぁみたいな
なんかそんな話かなと思いますね。 今日は若干の寝不足気味と
あとはちょっとね、焦りというか、すぐに
なんかアウトプットにつながることになっているのかな。 思ったよりもやってることの時間がかかっていて
あとはアウトプットにできてない感っていうのはね ちょっと強いからその辺を
どうにかしたい なあっていう焦りとかがね
ありますかね。まあ なんでちょっと今自分のね
気持ちとかを 落ち着けてから
仕事での優先的なことをやろうと なんかそんなことを考えてますね。ちょっとそうしないと昨日までやった作業を
まあ何とかして終わらせるとか形にするので 終わっちゃいそうだからね
で昨日は 午後会議が続く日ではあったんですけど
そうですね まあそれをしながら
モデルを作ったりっていうことをしてましたかね。会社は まあまた進み始めた計画の
時期からまたね、少し進み始めたりとか 次のステップへっていうのが
あったりしますけど
自分自身はね、えっと
そうね、ちょっとアウトプットでコミュニケーションしていかなきゃなぁみたいな の思いつつ
まあまあ 時間
を目の前の作業で使っているっていう、なんかそんな感じですね
何だ?
まあ そうね、ちょっとやってることの俯瞰が
まあ足りないというか チームとしてのなんか俯瞰っていうのを
もっちょい自分もしなきゃなっていうふうに
思ったりはしてますかね、今は
あとは
何だろうなぁ まあ
なんかちょうど今日はあのね、イラストレーターさんで AIで
あの 仕事が
まあなくなったみたいな話のノートがちょっと周りではバズってて で、なんかエンジニアもそうだよねーとか
なんかコメントがついたりしているのを見るけども まあちょっとねそういう意味だと
今今の作業は自分がまあ本来 今までだと半年1年とかかけて
勉強して実施するべきものっていうのが まあ割と
なんかね AIと一緒に作業することで なんかすごく短くなったと、まさに自分のあの作業が短くなった
っていう反面 専門知識っていうのが
秒で手に入るようになって その優位さじゃなくなったなぁみたいなところが
改めて感じた。そうだねそこはちょっとね あのショックがあってそれも確かに焦りに感じているのかもしれないなぁ
まあ本当にデータサイエンスの分野とか 他にも多分いくつか学術的な分野
ITかけるアカデミックっていう意味で なんかものすごく
そのねデータサイエンス系の部分っていうのは 学習と適用がしやすい領域で
AIにものすごく仕事の カバーできる範囲が大きいとこなんだよね
専門知識と視点の重要性
で、そういう意味ではなんかすごくあのね イラストレーターがAIでなくなった まあ
用紙としてはなんかその なんだろうな1枚1万円ぐらいで要望に応じてイラストを書くっていう仕事を
まあやっていたんだけども あの
そういう仕事はAIに変わられて まあただこの絵師に頼みたいみたいなオリジナリティ
のところっていうのは変わらずかわからないけども あの仕事がなくなるわけじゃないよね
ただまあ自分はその 1枚1万円っていうような
単価が低い 逆に言うと誰がやってもいいっていうね
タイプの仕事で食ってたんでなくなったよねって話をしてて まあ一緒だよねと思うんだよね
データサイエンティストっていう名前とか 今僕の肩書きはデータアナリストだけども
まあなんかデータサイエンス系の
仕事っていうのは 誰でもできるっていうところはなんか
もはやカバーされてしまって
で
まあただ それをきちんと実務に適応していく人とすり合わせるとか
まあなんかそれを
適応する課題っていうのをちゃんと考えて適応していくみたいなね
部分というのは変わらずあるんだけども ただなんていうのかなぁ
まあ経験とかなんかそういうものが今まではもっと多くの領域で生きてたものがなくなっていく
みたいなところでまあそれがものすごい速さで あの
成長もしていく
っていうね なんでまあなんか書いてあったけどまぁレジ打ちの
おばちゃんとかがセルフレジみたいなものが 普及することによってパートがなくなるのと同じようにまあね
なんかついつい機械化されたらとか言うけども昔は人じゃないとできないと思ってた こともどんどんなくなっていくと
まあデータサイエンスのませやと実務の適応みたいなところも まあどんどんね人じゃないとできないっていうのは少なくなると思うんだよね
まあそれは何かいろんな形で起きると思っていて と
データの管理とかまでがあのきっちりとね 統合されたソフトウェアとかでされるようになったら
また分そこに組み込まれた ai の方が外から考えながら a を適用していくっていうよりも むしろねえっと効率的に自動でできるようにもなるし
まあその他の方法としてもまあ今人間的なインテインターフェイスっていうのはね チャットみたいな形だったりはするので
なんかチャットで指示したらいいように作ってくれるみたいのもどんどん実装されて いくと思うんでまあなんか適用自体もね
今は人の体だけども それもできなくなっていくだろう
まあ専門知識とかスキル経験て言っていたものが まあどんどんと
デジタル化されていくデジタル化されるっていうのは再生産可能になっていくって いうことが一つの特徴
なんでしかもゼロコストでねえっと
まあなんていうのかなぁ多分はそういう萌えの焦りとかそこからまあ目を背けたいとか まあ危機感みたいな焦りとかがもしかしたらちょっとあるのかもしれないなぁみたい
のを思ったり したかなそういう意味ではそうだね
なんとなくちょっと対岸のような感じで読んでもいたけどイラストレーターさんの話 っていうのもやっとねこうちょっと
だいぶ関連深いなあっていうふうに思ったりはしてますかね まあなんか改めてそのじゃあデータアナリストとかデータサイエンティストっていう
職業のそのオリジナリティとかまあ価値って何なのかみたいなところが 問われたりはします
ね なんか場合によってはその専門知識でもって対応するところっていうよりは
データサイエンスの視点でもってビジネスに関わるまあそれポジションを取るみたいな ところが一つ大きな
差別化になるかもしれないし まあねオリジナリティっていう意味では独特の視点を持っていることによるメリットみたい
のがまあ一つの回なのかもしれないな って感じかなまぁでもちょっとそうね
面白く思ったしまあ新しい指定みたいなところをどうアウトプットするかっていうのは 改めて考えなきゃなって思った
木曜日でした じゃあ皆さんも良い1日を
