一擲千金（いってきせんきん）
→ 大金を惜しげもなく一度に使うこと。
お金の使い道は気をつけた方がいい。
私の考え方として、消費 = 投資だと表現することが多い。
つまり、日々の生活は全て投資のもとに成り立っているという考え方だ。
安いから買った、高くても欲しいモノだから買ったという消費行動は、それぞれに価値を見出しているので全てその人の投資といえる。
個人と企業とでは投資の意味が若干異なるかもしれないが、基本的には同じだ。
1つの事業に囚われる時代ではない。
未来への投資が道を切り拓くのは、個人も企業も同じだ。
とりわけ、連日書いているAIの分野については好評なので、もう少し拡げて書いておこう。
AIについて
サクッと読めるように書いたつもりなので、まずは上記の2つを読んでから、この最終章を読み進めてもらいたい。
AI = 機械学習（ニューラルネットワーク + ディープラーニング）
それから、この公式を再度イメージして欲しい。
ディープラーニングの登場により進化した技術
改めて確認になるが、ディープラーニングとは、機械学習の中の1つの技術でニューラルネットワークと一部重複するものである。
そのディープラーニングの登場により進化した技術がある。
- 画像認識
- 音声認識
- 自然言語処理
- 予測
この4つが代表的なので1つずつ簡単に説明していこう。
画像認識
画像認識とは、人間の目、つまり視覚と同じように画像や動画の内容を理解する技術のことだ。
ディープラーニングが最初に適用された分野で、最近では自動運転を実現するための中核技術として注目されている。
音声認識
音声認識とは、音声情報と言語情報を組み合わせて、音声を文字に変換する技術を指す。
OKグーグルやアレクサで呼びかけて起動するスマートスピーカーやiOSに搭載されているSiriなどをイメージすればいい。
注意しなければいけないのは、音声認識は音声からテキスト（文章）を生成する部分までの機能であるということだ。
テキストから意味を抽出し、目的に応じた作業を行う部分までは含まれない。
自然言語処理
自然言語処理とは、人間の言語を機械で処理する技術のことをいう。
話し言葉や書き言葉などの自然言語が対象となって、それらの言葉が持つ意味を解析する技術を指す。
文字変換システム、機械翻訳、検索エンジンなどで活用されているといえばイメージしやすいだろう。
予測
予測とは、将来起こりうることをAIにより予測する技術のことである。
最近だと、競馬のレース予想や野球の試合結果などをAIを活用して行うということを聞いたことがある人もいるだろう。
AIの活用事例
AIがどういった場面で活用されているかを列挙していこう。
レジ、スマートスピーカー、文字変換システム、ギャンブル、農業、金融、医療といった様々な分野で活用され始めている。
stakのようなIoTデバイスとのシナジーも高く、ここにビッグデータの活用というのも含まれていく。
勘違いしてはいけないのが、まだまだ今からの世界で実際に活用されていくというか、効果が出てくるというフェーズだ。
ただ、一度浸透すれば、圧倒的なスピードで拡がっていくだろう。
人類初｢AIと融合｣した61歳科学者の壮絶な人生
最後にこの記事で締めようと思う。
説明をするというよりも、まずはきちんと読むべき貴重な記事だ。
ヒューマノイドロボットではなく、人間がベースになっている。
この手の話は往々にして病との駆け引きのようなものがある。
もちろん、個人の意志を尊重するに限るが、私は英断だと思っている。
もしかすると、ネオヒューマンが拡がったのは、これがきっかけになったということだってありえる。
テクノロジーは未来を明るくしてくれることをしっかり心に刻んで欲しいものだ。
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