2024.8.26  日本経済新聞の記事「子供の5割がPC『使わず』：校外利用、日本は先進国最低､デジタル人材育成に影」から

日本では47%がPCを全く使わないと回答

記事によれば、OECDによる15歳の学習到達度調査（PISA）の2022年度の個票データを日本経済新聞者が分析し、PCやタブレットを学校以外で毎日使う子どもが日本は4割にとどまっていることがわかったという。OECD加盟国中、最も低い結果であるという。スマートフォンだけでは情報の受け身の消費にとどまり、生成AIなどデジタル時代の人材育成で世界に遅れを取りかねないという。

○学校で個人所有の端末を認める「BYOD(Bring Your Own Device)」の実現が課題

記事では、同調査の結果ではスマートフォンの浸透度はどの加盟国も差が大きくないという。PCやタブレットとなると日本は40％止まりで、米国は72％、英国は64％で先行している。日本では、PC離れが顕著で、47％が全く使わないと答えたという。米英では約1割程度であった。

「平日、自分のデジタルコンテンツの作成にかける時間」が1日1時間以上との回答は欧米の主要国だと3〜4割に上がる。日本は1割止まりで、「全く作らない」が7割近くと突出している。日進月歩の新技術との接点が普段の生活では乏しい様子がわかる。スマートフォンの普及はすでにあるコンテンツを消費する端末で、創作に向いていない。この点を専門家が指摘している。

日本政府は全国の児童・生徒に1人1台のコンピュータを配る「GIGAスクール構想」を進めてきた。問題は運用で、「先生がOKした以外の使い方をしない」というのが情報セキュリティーの観点から自由に使えない理由となっている。しかも、端末を学校以外に持ち出せないところも多い。インターネットが繋がらない家庭への配慮などさまざまな理由からである。

これまで児童・生徒ではなく教員による教育現場でのICT活用は日本は先進国であったが、今後が家庭での利用がキーになるという。学校でも企業のように、BYODを認める実現も課題であるという。次世代のイノベーション人材を育成するためにも、学校の現場任せではなく、対策を広く考える必要があると、記事では指摘している。🎤🪐🚀💻💬⚡️🏙️💡🏗🚚📈🏢⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌏🇯🇵

2024.8.26  日本経済新聞の記事「デンシバSpotlight 『エージェントAI』に高い関心：自律的な判断で業務を遂行」から

汎用人工知能（AGI）にエージェントAIの機能強化で移行する

コラムの著者 吉川 和輝氏（日本経済新聞社 編集委員）によれば、AIの分野でエージェントAIと呼ばれる技術に注目が集まっているという。ChatGPTのような生成AIでは具体的な指示を出す必要があるが、エージェントAIでは具体的な指示は不要で、AIが自らの判断で処理を進めていくという。ビジネスなどへの応用が期待される反面、AIが勝手に動いたり暴走したりしないように制御することも重要になるという。

○人間の意図しない行動を取らない仕組みも重要に

吉川氏によれば、すでに多くの企業でエージェントAIに近い技術を開発しようとしている。味の素が、3月から「未来献立」というWebサービスを始めた。例えば、「野菜を多く摂りたい」「塩分は控えめにしたい」といったリクエストに合わせて最大８日分の献立を提案するという。このWebサービスで使われたAIはラボロAIを開発したもので「献立作成エンジン」で、同社のCEOは最適な献立を作るために必要なデータをAI自身が見つけて提案するものでエージェントAIに近いという。

エージェントAIを開発する企業の多くが、ChatGPTなどの土台となっている大規模言語モデル（LLM）という生成AI技術を活用している。米オープンAIや米Googleなどは、LLM自体を改良する中でエージェントAIの機能を追加しようとしているという。Googleは5月にAstraと名付けたエージェントAIの開発プログラムを発表している。ユーザがスマートフォンやスマートグラスのカメラで撮影した内容について質問して、AIが音声で回答する仕組みを開発している。米MSもPC業務の支援機能であるCopilotに人間の監督なしに複数のステップのタスクを処理できるエージェントAI機能を追加しようとしている。

専門家は、これまでのAIでエージェントAIの機能を強化していき、汎用人工知能（AGI）と呼ばれる万能型AIに移行すると予測している。生成AIによる汎用的な能力とエージェントAIによる自律的な能力の掛け算で、その能力が急速な進化を遂げるという。確かに利便性や応用は広がるが、AIが人間の意図しない行動をとるリスクも増える。AIに「安全で常識的な判断」をしてもらう対策が必要となると、吉川氏は予測している。💬🎤🪐🚀💻💬⚡️🏙️💡🏗🚚📈🏢⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌏🇯🇵🇺🇸

2024.8.25  日本経済新聞の記事「＜サイエンスNextViews＞不登校対策も1人１台端末で、AIが教育『生態系』変革」から

学校や保護者でけでなく地域や企業を巻き込んだエコシステムを生んでいる

コラムの著者 久保田 啓介氏(日本経済新聞社 編集委員)によれば、日本政府のGIGAスクール構想で児童生徒に1人1台ずつ配られ学習端末の利用が広がり、学校にさまざまな変化を起こしているという。

○求められる技術標準

久保田氏によれば、GIGAスクール構想の主眼はICTを活用して一人ひとりの理解や進度に応じた「個別最適な学習」に取り組むことであったという。しかし、端末を使った応用は広がっている。子どもたちの心や健康管理、授業の出欠や成績などの把握が担任教師が行う支援まで広がっている。

さらに授業の出欠や成績などを合わせ、膨大なデータをAIで分析し、不登校の予兆などを掴んで未然に防ぐといった活用例もできてきた。

また学校教育でデジタル化は教育サービスの担い手にも変化をもたらしたという。学習プラットフォームを開発するハードウェア、ソフトウェア会社に加え、健康管理や心理分析などでノウハウを持つ企業も教育に参入してきている。これまで日本では義務教育は学校と行政が担い、「企業やビジネスの領域は学習塾や予備校、通信教育」という暗黙の了解があって、学校と企業の垣根は欧米に比べて高いと思われてきた。だが、デジタル化がその関係を変え、学校や保護者だけでなく地域社会や企業を巻き込み、新しい教育エコシステムを生んできている。

そこで問題になるのが技術標準だと、久保田氏は指摘している。児童生徒の名簿や成績表が紙からデジタルになっても、転校すると読み取れないのでは困る。デジタル教材もユニバーサルで機種の違った端末でも使える技術標準が必要となる。世界では1000以上の企業や教育・行政機関が参加する標準化団体「1EdTechコンソーシアム」がこの分野の標準作りを進めているという。国内でも2016年に日本1EdTech協会が設立され、日本勢が、新技術を提案する事例もあるという。

今後は学習端末やAIが学校と企業の垣根を払って、子どもたちの学びの環境を良くする好循環が生まれることを久保田氏は期待している。👩‍💻🎓🎸♪💬📻⚡️🏙️💡🏗🚚📈🏢⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇯🇵

2024.8.21  日本経済新聞の記事「中外時評：AI先行投資に潜むリスク」から

生成AIの活用の期待値が「経理」、「法務」、「人事」とも下がっている

すでに日経の社説にも先行投資のリスクについて述べられているが、コラムの著者 田中 暁人氏（日本経済新聞社 論説委員）はさらに巨大テック企業と顧客企業の味方の差を浮き彫りにして、生成AIブームがそれほどでもないことを示している。

○目先の業務の効率化やコスト削減を目論みが期待以下だった

田中氏によれば、巨大テック企業のようにクラウドサービスやネットサービスといったデジタルプラットフォームで高い世界シェアを握り、莫大なキャッシュを安定的に稼ぐ収益モデルをもっているところと、目先の業務改善や効率化、コスト削減を考えている顧客企業では、生成Aiに対する投資期間が大きく違うのは当然であるという。

田中氏によれば、2022年11月中旬、東京都内で日経の単独インタビューに応じた米マイクロソフト（MS）最高経営責任者（CEO）のサティア・ナデラ氏から、この先10年で最も重要なデジタル技術は何かという問いに、

「疑う余地もなくAI（人工知能）だ」

と即答が返ってきたという。インタビューの2週間後、米スタートアップのオープンAI社が生成AI「ChatGPT」を公開したことで、一気に生成Aiが世の中に普及した。すでにMSは2019年に同社に出資している。さらにMSでは顧客企業への事業化を進めてきた。つまり、自社の業務アプリ群に生成AI技術を組み込み、メールの返信やスライドの作成などAIが支援するサービスをいち早く投入し収益化に繋げている。さらにMSのクラウドサービス経由で他の企業や組織に生成AIを使えるようにして、同事業の売り上げも増加しているという。処理系を半導体に行わせたり、AIを搭載するタブレット端末などにも参入している。当時は、同社の株式時価総額が世界最大となった。

しかし、その後同社の増収増益にも関わらず、株価は下落し始めている。背景に、社説にあるデータセンターなどの先行投資が大きすぎるとの懸念であるという。だが、本当のところは、「企業が生成AIを導入するハードルが思った以上に高いことがわかってきた」と、オープンAI社と提携関係にあるコンサルティング大手ベイン・アンド・カンパニーの安達広明パートナーは指摘しているという。AIに処理させるための自社のデータの整理や分類に手間取ったり、処理までにこぎつけたものの、想定と違ったアウトプットが返ってきて役立たずとなったケースもあるという。

巨大テック企業は先行投資は体力的にできるだろうが、顧客企業にとっては中長期的な付き合いよりも短期的なソリューションが欲しいところであろう。実際ベインの調査では「経理」「法務」「人事」といった各部門での応用が期待値に削ぐわっていないようである。

ここは、短期的なソリューションを見出し、顧客企業と連携する方がより多くの応用と収益性が出るのではないだろうか。💴🏢🏠💬👦👧📈💰📓🗺️🚢🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌍🇯🇵

2024.8.20  日本経済新聞の記事「科技立国、『科学技術指標2024』から：日本の研究力低迷、『３つの不足』が影響」から

研究資金・多様性・国際協力が不足

文部科学省の科学技術・学術政策研究所がまとめた「科学技術指標2024」では、他社の論文からの引用数が上位10％に入る「注目論文数」で日本は2023年版と同様に世界13位にとどまったという。コラムの著者らによれば、この低調の要因は、研究予算、多様性、国際協力の「３つの不足」によるものだという。

○韓国やイランが上位

コラムの著者らよれば、同指標でみると韓国は9位、イランは12位と日本よりも上位である。研究活動の活発さを示す全分野の総論文数で日本は前年と同じ5位。3つの不足について見てみよう：

研究開発費を見ると、日本は名目ベースで2000年に比べ2022年は3割増加。だが伸長は、米国の3.4倍、中国の31.2倍、韓国の8.1倍と比べて見劣りがしている。研究費が不足すれば、優れた成果を出すのは難しい。研究開発費総額のGDP比をみると、日本は3.7%で米国（3.6%）や中国（2.4%）を上回っているが、実際は研究の主力である企業の割合が高いからだという。大学にも十分な資金を投じる必要があろう。

研究現場の人材の多様性はどうか。女性研究者の割合を調べると、日本は企業や大学、公的機関などのいずれの部門も主要国に比べて低い。女性研究者が十分に働けずに機会損失が生まれ、科学研究力や産業競争力の低下を招いている可能性もあるという。さらに女性研究者をうまく育てられない社会的要因もあるという。中高生の進路選択で自然科学系の研究職を視野に入れない無意識のバイアスがあるという。

さらに日本の国際協力は、「内向き志向」が強い。他国の多様な専門性を持つ人材と協力することで質の高い研究が進められ、研究者の国際な認知度も高めることができるはずである。まさにグローバルな研究ができる環境づくりも必要であろう。🔍🔬🔭📓🪐🚀💻💬⚡️🏙️💡🏗🚚📈🏢⚡️💹📖🖋🔑🩺💉🏢⚡️🎓👔⏰🔧💻🖥📻🖋🌏💡🔎🌏 🇯🇵