『人事担当者が理解すべき!AI・ディープラーニング』の連載記事

2019.02.28 【労働新聞】
【人事担当者が理解すべき!AI・ディープラーニング】最終回 人材育成・検定試験 G検定で体系学習を 社内のプロ人材が必要に/吉崎 亮介

期待し過ぎには注意  連載最終回は、ディープラーニングを含めたAIを扱える人材をどのように育成していくかを取り上げる。今回はこれらの人材を「AI人材」と呼ぶこととする。  はじめに、AIをビジネス活用する上で必要とされる人物像を考える。AI人材というと高度な数学を扱い、プログラミングまで行える人材を想像するかもしれないが、ビジネス活用に必……[続きを読む]

2019.02.21 【労働新聞】
【人事担当者が理解すべき!AI・ディープラーニング】第7回 どう“使う”べきか 知識を拡げる道具 機械知と良好な関係を/浅川 伸一

37手目のインパクト  連載7回目となる今回は我われの社会生活やその価値観に影響を与えると思われる最近の話題を3つ取り上げる。ムーブ37、ディープフェイク、AIの民主化であり、読者諸賢の議論のきっかけになれば幸いである。巷では人工知能が人間の職を奪うような論が散見される。しかし、人工知能は道具であり知識を拡張可能である。人工知能はこのよう……[続きを読む]

2019.02.14 【労働新聞】
【人事担当者が理解すべき!AI・ディープラーニング】第6回 雇用・働き方への影響 導入目的は品質向上 代替不可能な単純作業も/八木 聡之

労働力確保が目的に  AIが新聞やニュースで報道されない日はないと思うくらい、毎日のようにAIという言葉を目にする。2019年現在では「実験が開始された」――つまり今後に期待してほしいというニュースも多い。とはいえ、新しい技術の発表や産業利用の発展をみていると、近い将来、我われの生活の中で当たり前にAIが使われる時代が来るのは間違いないと……[続きを読む]

2019.02.07 【労働新聞】
【人事担当者が理解すべき!AI・ディープラーニング】第5回 意思決定 機械に支配されるな 技術だけでは解決できず/江間 有沙

責任の所在はどこか  新しい人事担当者は女性が嫌い――。  現代社会では、そんなことを明言する人事担当者は即刻クビになってしまうだろう。しかし、それが機械だったらどうだろうか。2018年10月、米アマゾン社が人事採用AIの開発を断念したと報じられた。過去10年間の履歴書を機械学習させたところ、大半が男性のものだったため、女性を採用しない傾……[続きを読む]

2019.01.31 【労働新聞】
【人事担当者が理解すべき!AI・ディープラーニング】第4回 ビジネスの変化 複雑な作業も可能に 熟練職人の技術が標準化/南野 充則

人間の“目”を超える  ディープラーニングにより、現実社会で一番イノベーションが起きているのは、画像認識といっても過言ではない。  第2回でも触れた一般物体認識のコンペティションの結果をみると、2012年のディープラーニングの登場により、エラー率が劇的に減少している(図1)。Andrej Karpathyの調査では、人間のエラー率は5.1……[続きを読む]

年月アーカイブ

ページトップ