金を掘らずに富を掴んだ者たち
ここ数年、金の価格が鰻登りに上昇していますが、
金の最大のブームと言えば19世紀半ばの ゴールドラッシュ ですよね？
その当時、数多くのマイナー(炭鉱夫)達が金を求めてカリフォルニアに群がっていた時代のお話しです。
二人の男が、マイナーたちを相手に金の保管や輸送のサービスを始めました。
そして金の輸送に使用されたのが、映画でも有名なあの「駅馬車」です。
また、彼らはホテル組合のカード業務も買収しどんどん大きくなっていきました。
駅馬車の側面には”Wells Fargo”と書かれていました。
これで、お分かりだと思いますが、アメリカの超有名な金融機関となっていきます！
そして、買収したホテル組合のカードですが、現在ではAmerican Expressと呼ばれています。
同じくゴールドラッシュの時期に、長期保存可能なドライフルーツをマイナー達に販売し利益を得、そして次には頑丈な作業服を製造販売し巨万の富を得ました。
彼の名はLevi Strauss(リーバイ・ストラウス)。
そしてその時のジーンズが501です。
ゴールドラッシュの勝者はマイナー達ではなく、マイナー達を相手にビジネスをした人々でした。
感慨深いものがあります。
この当時のマイナーたちがレミングのようなレッドオーシャンだとすれば、彼らはブルーオーシャンだということなのでしょうか。
なんでもAI時代への違和感
昨今の
「取り合えず 何でもかんでも AI付けとけ」
ここ最近の風潮を俳句に例えるならそんな感じかな？
しかし、これは今に始まったことではなく、昔はOCRをAIって呼んでたのですから。
それでもやはり、昨今、何から何まで「 AIを付ければ良い 」との風潮がありますよね。
逆にここまで来ると、AIって付いているとレガシィささえ感じてしまいます。
「今時AIなん？何それ」的な。
で、AIなんたらと言ってる方々に聞きたいですね。
どんなモデルなので？何を以ってAIなの？
場末の怪しげな古いピンボールしか置かれておらず、蛍光灯も割れてる誰も居ないゲームセンターのような怪しさを感じるよね。
冒頭のゴールドラッシュのマイナー達と、取り敢えず何でもかんでもAIって付けとけばバズると思っている考えが似ていると言いますか、ChatGPTの使い方教えますの果てしないバナーを見かける度に歴史は繰り返すなのでしょうか？とため息が出ます。
バナー画像もラーメン屋の如く腕組みをしていたりドヤ顔してたりで辟易気味ｗ
おっと！愚痴はここまでだ！
文系にも必修化？データサイエンスの波
ところで文部科学省は、文系学部での データサイエンスやAIを必修化する大学の支援をする 方向で動き出しました。
文系人材が過多になり過ぎているため、技術革新や変化に対応できる人材の育成が必要だと判断したようです。しかもナルハヤで！
これで大学の文系にもデータサイエンス系の学科が誕生しそうですが、データサイエンス系だと線形代数学や統計学が必修になるのだが、ちゃんと教えられるのかが疑問です。
現実はAIの使い方を教えるだけになるかもしれませんが…。
とは言え、政府もようやくデータサイエンス系の人員の必要性に気付き増員しようとしています。
つまり！これはチャンスですよね！
AI×データサイエンスは最強の武器！
AIに関連するデータサイエンスを独学で学ぶなどして身につければ、すんごい武器になります。
それはもちろん大変です。
しかし、大変なことからいつまでも逃げていては後退してしまいます。
理解できないからやらないではなく、「 理解できるように努力をするかしないか 」の違いだと思います。
勢いのある国であれば皆も頑張ると思いますが、勢いのない日本だとなかなかやる気にならないのも現実ではあります。
だからこそ逆にチャンスですよね！
「やろう！」って人が少ないんだから、やったもん勝ちw
「その一歩を踏み出せるかどうか」だと思います。
やらない理由を探すのではなく「取り敢えず試してみっぺ！」でOKです。
どんなものなのかを体験するだけでも構わないので、先ずは試してみる！
おっと…無駄に真面目な話題になってますよね笑
使う側99%から作る側1%へ
バイブコーディングですら誰も彼もがやっているコモディティ化した今、もうAIにコードを書かせる事は単なる作業となりました。
いずれ「PCの電源を落とすときは、電源ボタンで落としたらダメだよ」レベルの一般常識になります。
アドバンテージは無くなります。
だからこそ学びましょう！
と、散々不安を煽りまくってますねｗ
まぁ、煽り過ぎるくらいで丁度良いのかとも考えています。
それに、凄いチャンスであることには変わりはありません！
レミングの如く皆が進む方向に進んでも美味しくないですから(十把一絡げ状態ｗ)。
99%のAIを使う側ではなく、「 1%のAIを作る側になることを目指す 」くらいの勢いで！
まだまだ若いしエネルギーもしこまた蓄えているのですから努力次第です！
データサイエンス学習の最短ルートと効率的な勉強法
データサイエンス系なら 「線形代数学の固有値」まで、「統計検定」の2級レベルを先ずは目指してみる のが良いかなと思います。
これで機械学習の基本的なことが理解できるので、後はその応用の機械学習、ディープラーニングの各種数理モデルを学んで行くのが効率が良いのではないでしょうか。
(もちろん前提条件として三角関数、指数、対数、簡単な偏微分は必要になります。積分は知らなくてもどうにかなるとは思います。)
苦手な方にとっては険しい道のりではあります。
嫌になってきますよね…w
自分を追い込むドMな性格の方にも、何か面白いこにチャレンジしてみたいという前向きな方にも、もちろんAIを開発したいと思っている方にもお勧めですよ！
勉強方法のお勧めは、もちろんテキストを購入して学ぶことですが、分からないことやもっと深堀りしたい場合は、ChatGPTなどに質問すればめっちゃ詳しく解説してくれます。
「 小学生にも理解できるように解説して 」とお願いすれば、そうしてくれます。
なのでテキストとLLMを上手に使い熟して学ぶのが良いと思います。
もっとガチでお話しをさせて頂きたかったのですが、暴走してしまいそうなのでここでブレーキを掛けておきますｗ
AI時代の勝者になるために
最後にもう一度…
険しい道のりではありますが、 チャレンジ してみてください。
「AIを使えます」は何のアドバンテージにもならないのですから。
99%のAIを使う人々を相手にしたビジネスを目指しましょう！
何でもAI付けてしまう古びたピンボールマシンに片手を付いて、ポーズを取っているAIを使うことしかできない人々のようにならないためにも(実はそれってAIに使われているんですよね)。
heart of gold※を聴きながら…
貴方もエンジニア、私も縁寺(えんじ)庭(にわ)。
皆にしこたまを！星にしこたまを！Wish upon a star.
from 縁寺庭 to all of you!
※heart of gold:ニール・ヤングの超名曲、縁寺庭はこの曲めっちゃ好きです。
