1つのキーポイントは、AIに「教える」ことが必要だということです。自分達を支援してくれるAIは、自分達で作る(教える)ことが必須だということです。みずほ銀行の方が、この点を上のYouTubeで言及しておられます。新卒採用時のエントリーシート(ES)選考このページには、ソフトバンクが新卒採用時のエントリーシート選考に、IBMのワトソンを使っていることが記述されています。ここでのポイントは、AIを採用したことで、評価基準のばらつきを統一させることができたという点だと思います。全てAIに依存するのではなく、ワトソンが「不合格」にしたESは、必ずスタッフが再度目を通すそうなので、ESがワトソンだけで落とされることはないそうです。1つのポイントは、AIは文章・文字を読むのが早くて得意だということです。過去に学生が提出した数年分、「合格したES」と「不合格だったES」を1500件分、それぞれの特徴をワトソンに学習させたそうです。用いた事例が記述されています。診断され、なかなか回復しなかった60代患者が回復し9月に退院することができたという事例です。がんは2人に1人が罹患するとも言われています。いうがん専門のワトソンがあります。このページに記述されています。YouTubeがあります。Watsonのスピードを兼ね備え、臨床医による患者一人ひとりに適したがん治療の検討を手助けします。」という文の「手助けします」だと思います。腫瘍専門医に取って代わるものではない、ということです。1つのポイントは、再びになりますが「AIは文章を読むのが早くて得意」だということ。医学文献を読み尽くし、データを理解し、洞察を導き出し、治療の選択肢を提供することができるということです。近い将来さて、日本での事例を見ながら現状を把握したところで、私見として近い将来を考えてみたいと思います。近い将来を考えるということで、ここでも他サイトを参照していきます。私は、AIは専門家をサポートする相棒として、今日よりももっと受け入れられるようになってくる、と思っています。参考になると思います。