名古屋大学・藤井慶輔准教授が語る、データ分析の最前線と「人とAIが協働する意思決定」―AI時代に求められる「人間の役割」とは (2/5ページ)
これまで「経験」「勘」「コツ」として捉えられてきた暗黙知を、映像やセンサーなどからデータとして捉え、可視化・分析する。
これは、製造業における技能伝承や属人化の解消、人材育成など、企業が抱える課題にもつながる重要なテーマです。
藤井氏は、動いている映像を取得できれば、スポーツで培われた分析アプローチを技術伝承などにも応用できる可能性があると指摘しています。
■AIの価値は「データ量」ではなく、データから意味を引き出すこと
AI活用が進む一方で、「大量のデータをAIに入れれば、正しい答えが出てくる」という考え方には注意が必要です。
藤井氏は、AI活用において重要なのは、単にデータを集めることではなく、そこから現場にとって意味のある知見を導き出し、意思決定につなげることだと指摘します。
さらに、AIの出力をそのまま正解として受け入れるのではなく、データの確実性やAIの限界を理解し、現場の知見と照らし合わせながら判断することの重要性についても語っています。
AIが高度化するほど、むしろ「人間は何を判断するのか」という問いが重要になる。
今回のインタビューは、AI時代における人間の役割について考える機会を提供します。
■「AIを恐れるのでも、過信するのでもなく、協働する」
藤井氏が示すAIとの向き合い方は、スポーツにもビジネスにも共通しています。
AIは、人間には見えなかった価値を可視化し、膨大な選択肢を比較し、新たな意思決定の可能性を示してくれる。
一方で、最終的な意味づけや判断、そして結果に対する責任を担うのは人間です。
AIに判断を丸投げするのではなく、AIの特性と限界を理解したうえで、人間の知見と組み合わせて活用する。
インタビューを通じて藤井氏は、AIを「人間の能力を置き換える存在」ではなく、「人間の能力を高めるパートナー」として捉える重要性を示しています。
