月: 2025年11月

すでにほとんど、おそらく90％の方は気づいていると思います。

「なにかおかしい？」と。

いわゆる一過性の喧嘩というのは、いつも急にやってきて知らない間に過ぎ去っていきます。

その影響はまさに一過性であって、思いださない限り何があったかを後からたどることはできません。

「しかし、今起こっていることはどうもそうではないらしい。」

これからずっと人類が怯えていかなければならない事態がついに起こってしまったことに、うっすら気づいている賢明人が90％いると思うわけです。

いやそれはいつの時代もおかしいことは、山ほど起こっていましたよ。

そもそもニュースに出るようなことは、おかしい、つまり「おもしろい」方のおかしいではなくて、「異常」の方のおかしいなことが多いわけで、いつの時代もニュースは溢れています。

おかしいことが多いのは相変わらずですが、テレビのニュースの時間は昔から決まっていて、新聞の紙面も限られています。

だけどおかしいことが同じ程度で起こっているとは限りません。

いつも同じ程度のおかしい事が起こっているように考えがちですが、本当にそうでしょうか？

勇気を持って正さなければならないおかしなことは、身の回りにありませんか？

これまで自動化できないと思われてきたホワイトカラーの仕事が、近い将来殆どがAIに取って代わられると言われ始めて、それと同時に黒字でありながら人員をカットする企業が増えてきました。

やっていることは米国の企業が近年やってきたことを、そっくりそのまま真似をしているように見えます。

企業全体では黒字であっても、人材が余った部門でカットして、必要な部署にそれに相応しいスキルを持った人材を中途採用で補うという、これまで企業がやってきた人材育成などとは程遠い安易な企業運営がまかり通っています。

そのようなことをしていては、USにの企業群が陥った企業不全になることは目に見えていますが、一旦株主の方を向いてしまった企業経営者には、自分が辞めるまでの目先の業績が重要です。

いっそ社長以下一切の企業経営者こそAIに置き換えた方が良いでしょう。

ところで、最近熊の町中への出現によって物騒な世の中になって来ましたが、AIが予測などはできても、直接熊の駆除を行うわけには行きません。

昔ながらのライフルや罠、はたまた吹き矢で麻酔をかけるなど、全く古典的な方法しか対応できないようです。

また熊スプレーもなかなか原始的で、しかも一番信頼できる成分が唐辛子のカプサイシンといいますから、行くら科学が進歩したと言っても、急激に増えた熊被害に対しては古典的な手法に頼らざるを得ないようです。

この状況が続くようであれば、何らかの科学的対策も考え出されるかもしれませんが、現状での最善策は熊スプレーを準備するぐらいしかありません。

以前から言われていた死んだふりも、本当に意味があるのか不明になっていますし、熊鈴が良いのか悪いのかさえ判りません。

暫くの間は、試行錯誤が続きそうです。

昔、同僚に知ったかぶりで有名な人がいました。

会社員をやっていると、年に何回かは会社の制度上の手続きで分からないことに直面することがあり、経験がありそうな周りの人に聞くことがありました。

そうした際にその知ったかぶりの同僚は、正しそうな答えを自信満々に言うものですから、特に急いでいるときはその答えに従って手続きをしてしまうのです。

ところが、正しそうな答えは間違っていることが多々ありますから、職場内で騒動に発展するわけです。

ある時、彼になぜ知ったかぶりして正しくない答えを言いふらすのか訪ねたことがありました。

すると彼いわく、社会人になった職場の先輩から、何を聞かれても「わかりません」だけは言うなと指導されたというのです。

彼の最初の職場が何の仕事だったかまでは覚えていませんが、わからないと安易に答えることを良しとせず、自分でできるだけ考えさせようという指導の一環だったのかもしれません。

しかし、そもそも彼が知ったかぶりだと分かっているのですから、聞いた答えを鵜呑みにした方も問題ですが、最近のAIのに対する評価に通ずるものがあるように思います。

これは天気予報にも似たようなことがあって、「明日の天気はわかりません」とは言いません。

ひどいときは、「明日は晴れのち曇り、ところによっては雨か雷雨があるでしょう」などと言われたときには、天気予報は無力です。

最近は予報の確度も同時に表示することもありますから、当たらなかったときも仕方がないと諦めやすいです。

しかし、天気なら晴れと曇りと雨ぐらいしかありませんが、AIに相談する時の回答は広範囲に及ぶでしょうから、全部の可能性を羅列するわけにも行きません。

AIに質問するときは知ったかぶりと会話していると、腹をくくることが必要なのでしょう。

AIはプログラミングも得意だと評判です。

簡単なアルゴリズムで一からプログラムを書くなら、自分でうんうん考えるより余程完結でシンプルなコードを生成します。

これまでなら、インターネットを検索しまくって集めた情報を、貼り合わせてコーディングしなければならなかったものが、AIが提示するコードをコピーするだけで即実行に移せます。

おそらくインターネット上に存在するアルゴリズムの中で、最も熟れたコードを一瞬で手に入れることができるでしょう。

最近は文系の人でもプログラムが作れる（ような）、ノーコードという手法が企業で採用されつつありますが、実際は何らかのコードが影で動作するわけですから、AIが作ったコードを実行するのと変わりはありません。

どちらが後々のメンテナンス性に優れるかと言う観点は大事ですが、そもそもAIに指示しただけでできたコードを、わざわざ人手でメインテナンスする必要もないでしょうから、システムのメインテナンスという言葉さえも死語になる可能性があるいます。

オープンソースでデータの加工が簡単にできる、Apache NiFiというものがあります。

ワードやパワーポイントを使うように、必要な処理を選んで内容を設定し、処理間を接続します。

すると大量のデータから必要なものだけを抜き出して、いろいろな処理を加えた後、指定した形式で保存することができます。

これらの設定が、グラフィックユーザーインターフェースによって、フローチャートを書くだけでプログラムが完成するのです。

ところが処理の設定には複雑なものがあって、Geminiが言うやり方ではエラーが出続けて、何度やっても先に進めません。

そこでChatGPTにエラーの内容を伝えたところ、その処理は条件をコンテナとして保存するので、処理名を付けてその中に処理内容を記載すればよいと指示されました。

確かにChatGPTをのやり方は正解で、エラーが消えて先に進めることができました。

まあ、頭の良い二人のクラスメートに聞いたら、違うことを教えられたなんてことはよくあります。

同じ質問を別のクラスメートに聞き直すのは、人間なら気を悪くしそうですが、AIはその辺りはドライです。

気兼ねなく聞き比べられるのもAIの長所かもしれません。

AIが将来、人間の仕事を奪うという話がだんだん現実的人っていて、これまでテクノロジーで犠牲になってきたブルーカラーだけでなく、ホワイトカラーにも矛先が向いてきました。

ただ最近のニュースを見ていると、人間の能力が低下してきているのではないかと思えるような事件も多く、AIのや自動化をもっと早く進めないと人間の生活に支障が出てくるのではないかと思ってしまいます。

時に年末調整の時期が来て手当の過払を払い戻すことになり、それによる所得税額の計算を複数年に渡ってやろうとしたのです。

ところが、事の複雑さにうんざりして、これはAIに任せるに限ると各種控除や税率の計算を任せてみたのでした。

そもそも所得税の計算が複雑になっているのは、今年、来年と続く所得税制の変更が原因なのですが、毎年控除額が変わったり、扶養控除がなくなったりと、以前からの常識が通用しなくなっております。

GeminiとChatGPTを並行して試してみたのですが、こちらの条件を入れた文章をうまく読み取って、複数年の控除額や税率をうまく組み合わせて、表形式で結果を出してくれます。

あっという間に比較して計算結果を出してくれるものですから、これからはAIにすべてお任せだなと思ったところ、今年から施行された控除額を誤って計算している箇所があります。

この点を指摘すると、AIは「うっかりしておりました」とすぐに訂正した結果を表示してくれるのですが、再び確認すると子供の扶養控除が以前のように引かれています。

どうもAIはそれらしく速く計算することは得意なのですが、正しく計算することは苦手のようです。

人間でも、何でも知っているような顔をして得意顔で説明するも、肝心なところで抜けている人っていますよね。

まさにそれです！

雑談する相手としては良いのかもしれませんが、明らかに正解がある問題の答えを導き出すには、まだあまり期待してはいけないようです。

複雑な問題を理解して、その答えを迅速に導き出すのは見事ですが、あくまで正確性はいとわない、おおらかな態度が必要なようです。