# チャプター1 おはようございます。ひさまつ農園のひさまつです。 AIの話ですけども、本当にここ数年のAIの進歩というのは、 目を見張るという表現がですね、チンプに聞こえるほど凄まじい勢いで進化していまして、 自然言語でいろんなことができるようになりましたよね。 それと、ローカルでもネットワークでも散らばっているいろんな情報を集めてきて再構成するということを かなりスピーディーにできるようになっているので、 本当にいわゆる事務的な仕事って言われるものがかなり代替されるというのは、 本当に必死と感じます。 感度が高い人はずっと前からやっていると思いますけども、 私もですね、いろんな使い方をしていますけども、 例えばですよ、メール添付でいろんなフォーマットで来ちゃう取引先からの帳表みたいなものの中から、 数字とかデータを拾って再集計するみたいな、 手でやると面倒だけど、まあ工数かければ、いわゆる事務員の方であればできちゃうみたいな仕事っていうのが もう本当に頼む必要がなくなってきてますよね。 でまあ、やれたらいいけどちょっと面倒すぎるんで、 例えばエクセルの同じフォーマットでデータを取引先がくれないんだったら、 ここまでの細かい分析はいいかなと思って諦めてみたものが、 PDFみたいなデジタル化されてないものでもらっても読み取ってできちゃうみたいなことなんで、 まあ本当手作業でやってたことが代替できてしまいますよね。 バカバカしいな、これデジタル化したらいいのになって思うことって世の中にたくさんありますけども、 まあ例えば、具体的に見たら今パッと思い出したのは、 市場、中央卸売市場に行くとお客さんが見に来て野菜でも魚でも、 人によって価格が単価が違うから結構記号みたいのでやり取りして、 そのメモを残しておいて後でキーパンチャーがそれを全部伝票に起こしてるんですよね。 いわゆる記表をヒューマンにやっているわけですけども、 そういうのを全部読ませてデジタル記表を一気に機械にやらせられますよね。 OCRとの広角読み取りとの組み合わせで。 いやーすごいことだなと思っちゃいますね。 まあ人の仕事がなくなるってことですけど。 何年前だろうな、4年前ぐらいですかね。 家で働いてたパートさんで、家族の都合で、すごい優秀な方なんだけど、 フルコミットでいわゆる正社員的な仕事はできないんで、 時給のいいアルバイトをしたいみたいな形で、 医療レセプトの集計ってありますよね。 クリニックなんかで保険点数の帳表の計算をして、 それを保険を請求するという仕事ですけども、 それはもう本当に膨大で、しかし非常に単純作業で、 まあ確かに一定程度のリテラシーもいるから、 まあまあ時給は高いんですけど、 そんなものをすぐAIに代替されるんじゃないのっていう会話をしたのを覚えてますけど、 まあどうでしょう、本当に利益率というものが、 単価が決まっていて、そういう間接コスト、業務コストを削減することが 利益に直結するようなクリニックでは、 感度の高い人、あるいはサポートビジネスをしている人は、 レセプト業務なんてもう本当にかなりのスピードで 機械がやるようになっていくんじゃないでしょうかね。 本来デジタル化すればあっという間に終わるものが、 手作業が残っているみたいな、これはまああえて私言いますけども、 知的な労働ではないものですよね。 もうやっつけ仕事みたいなものっていうのは本当に、 ちゃんと設計すれば、今すぐに機械で代替できるものなんで、 なくなっていくでしょうね。 そのなくなるスピードがまたほら、いろんなものってなくなると言われながらも、 徐々に徐々にしかなくならなくて残っているみたいなことってありますけど、 そういうなんか、ここのポジションをヒューマンにやっているぐらいに 他の工程にも影響しちゃってるみたいなところっていうのは、 もう今一気に変わっちゃうんで、変えるだけのメリットもあるし、 あっという間なんじゃないかっていう恐ろしさを覚えますね。 そうなるとなんですけど、やっぱりね、もともとデジタル化を進めているところっていうのは さらにその効果が高いのですごく意味があると思いますね。 うちなんかもですね、ちっちゃい会社ですけど、 クラウドベースのいろんなサービスを組み合わせて API連携を取れるようにしておくとか、 いろんなデータをですね、スプレッドシートで管理しているんですけど、 ネットワーク上で、しかもデータを例えば盾持ちなら盾持ち、 加工しやすい形式で持っておくっていうことは、 割と早くからやってたので、 今それを、いわゆる加工する部分について AIの力を借りられるようになった時にも、あっという間なんですよね。 こういう表が欲しいとか、こういう分析をしたいって思うこと自体は、 いわゆる数字に強くない人、統計学なんかを勉強したことがない人でも わかりますから、センスいい子は。 それをそのまま自然言語でぶつければできちゃうので、 元データがきちっとしていることが、今改めて問われるんじゃないかなって気がしますね。 私が通っていた学校はですね、 高校で卒論みたいな自由研究をやらされるんですけども、 それで私たちは図書館の図書室ですけど、 データベース化っていうのをテーマにかけてやって、 その時に当時のいわゆる非常にスペックの低いパーソナルコンピューターで サーチをどうやるか、検索をどうやるかということで、 カタカナでインテックスを切り出して、バイナリサーチっていう、 2のN情報のデータはN回で検索できるっていう、 そういう理屈を使って検索システムみたいなものを作ったのを覚えてますけど、 その時にデータベースのことをちょっと勉強して、 もう確信を得たんですけど、 データベースというのはとにかくデータを蓄積していく段階では、 どう取り出すか、 取り出す文脈というものを規定しないのがいいデータベースだと思っていて、 後で以下用にもなる、後で新しいテクノロジーが生まれるかもしれないから、 とにかくデータを加工しやすい形で取っておこうということを、 10代の頃から思ってたんですけど、 そういう発想で農園を始めてからやってきたことが今になってものすごく利きてますね。 うちは2009年以降は全部クラウドベースで作業日誌なんかも残しているので、 そういうものの分析はかなりこれから役に立つんじゃないかなと思っております。 データベースとAIの話をしてみました。 ではまた。