2025/01/09
みなさん、明けましておめでとうございます。
もう9日なので、お正月気分は抜けていると思います。
これから7ヶ月と少しで令和7年度の技術士二次試験が実施されます。
気持ちを新たにして、計画的にしっかりと試験対策を進めて下さい。
今週の記事では、最近試験問題に良く出る「AI」について、AI白書の記事を元に、試験に役立つと考えられる課題や今後の方向性を紹介します。
周回遅れの現状:
日本は、米中と比較してAI技術、投資、人材の面で大きく遅れていると指摘されています。
米中は、個人主義的で起業志向が強く、AIに適した産業・社会構造を持っています。
一方、日本は集団主義で年功序列型の組織構造を持ち、ハードウェア改善に強いが、AIやソフトウェアには適応しにくい状況です。
規制の壁:
日本の法律は「ホワイトリスト型」（許可されたことのみ実行可能）が主流であり、これがイノベーションを阻害しています。
米中は「ブラックリスト型」（禁止されたこと以外は自由）のため、新技術の導入が容易です。
AIは産業構造を根本から変える可能性があり、従来の成功モデルが通用しなくなります。
IBMやMicrosoftのように、企業は環境の変化に迅速に適応する必要があります。
競争領域の選択:
日本企業は「競争領域」と「競争外領域」を明確化し、リソースを集中すべきです。
自動運転技術の例として、Mobileye（イスラエル）のモジュールを安価で活用する方が、自社開発より合理的であるという示唆もあります。
「AIを使い倒す」戦略が9割以上の企業に適しているとされ、独自開発はリスクが高いと言われています。
AI研究者を雇用するよりも、AIウォッチャーを採用し、最新の開発動向を監視して活用するべきです。
組織改革や構造変革はトップの意思決定に依存する。タイミングを逃すと競争に後れを取ることになります。
感情価値や欲望の領域でAIを活用し、日本の強みを活かすべきです。
例として、「食」の分野ではパーソナライズされたサービスが今後の主戦場になると言われています。
日本は米中の間で有利な地理的条件を活かし、両者と異なるアプローチで豊かさを追求すべきです。
試験対策への応用
日本の規制をホワイトリスト型からブラックリスト型へ転換する必要性を論じる必要があります。
AI活用における戦略的選択（競争領域と競争外領域の明確化）を具体例とともに述べます。
破壊的イノベーションの事例（IBMやMicrosoftの変革など）を取り上げ、リーダーシップの重要性を解説します。
「感情価値」や「多様化したデータ利用」に焦点を当てた提言を行う必要があります。
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匠 習作（たくみ しゅうさく） プロフィール
1962年生まれ。北海道函館市出身。本名は菊地孝仁。1988年より医療機器メーカーに勤務し、1991年20代で工場長に就任する。2014年までの23年間、医療機器製造工場の生産管理、人材育成、生産技術に携わる。2012年技術士機械部門、総合技術監理部門を同時に合格し、2016年に独立。 次世代のエンジニアを育てるべく、技術士試験対策講座を主催する。日本で初めてグループウェアを使った通信講座であり、分かりやすい解説、講師と受講者1対1を大事にする指導で人気講座となる。また、科学技術全般を、一般の人・子供向けに分かりやすく説明するサイエンスカフェなども自主開催。機械学会・失敗学会では、事故事例の研究などを行い、これも一般の人向けにセミナーなども開催している。 匠習作技術士事務所代表技術士 |
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