過日のみずほ銀行のシステム障害は、これから始まる日本でのシステム障害の一つの予兆であるかもしれません、そんな予感が当たったのか今度はグリコで自社管理ソフト障害で人気のプリンが一ヶ月以上出荷が停止しています、これによって該社は大幅な減益が予想されています。
ところで皆さんは「２０２５年の崖」という言葉をご存じでしょうか、現在この「２０２５年の崖」問題で多くの金融機関や自治体が頭を悩ませています。
「２０２５年の崖」という言葉は今から４年ほど前のこと、経済産業省が発した俗に言う「ＤＸレポート」（ＤＸレポート～ＩＴシステム「２０２５年の崖」克服とＤＸの本格的な展開～）という調査研究レポートから誕生したものです。
ここでＤＸとはデジタルトランスフォーメーションの略称で、人からＡＩなどのＩＴに業務の多くを行わせようとする企業内の取り組みを示す言葉です。
このＤＸレポートを要約すると、複雑化・老朽化・ブラックボックス化した既存システムが残存した場合に、想定される国際競争への遅れや日本の経済の停滞などを警鐘したもので、２０２５年までに想定される各種のリスクが盛り込まれています。
簡単に言うと、現在の金融機関や地方自治体の基幹システム（レガシーシステム）の多くは３０年以上も前に構築されたシステムです、現在この頃の推進担当者や技術者の多くが定年退職しており、新たなニーズに応える為に手を加えるにも誰にも詳細は解らないという状況が生まれています。
今後、キャッシュレス化や新型コロナウイルスパンデミックによる社会構造の変化などにより基幹システムの多くは大幅な改良を行わなければなりません。
しかし前述したように当時の推進担当者も技術者も退職しており、これを実行するには多くの課題が蓄積されています、冒頭の２社もまさにこの問題での対処遅れが致命傷となっています。
これが放置されたまま数年も経てば日本はＩＴ後進国となってしまうのです、そこで新たにＤＸ化を推進しシステムを入れ替える必要があります、この構築費用は莫大なものとなり、これを推進できるだけの余裕は今の金融機関にも地方自治体にもありません。
さて世界から大きく後れを取るのではないかと予想される日本は今後どうなっていくのでしょうか、ＩＴ先進国と言われて久しい日本、今ではＩＴ技術者不足に加えて基幹システムの再構築やＤＸ対応とやらなくてはいけない課題が山積みです。
ただ私は「何事もなるようにしかならない」と静観しています、そして日本という国は戦後何度も訪れた経済危機を乗り越えてきました、「２０２５年の崖」問題も何かとんでもない特効薬を見つけ出して乗り越えるのだろうと予想しています。
例えばですが、当時の技術者がいなくてもプログラムの解析を自動で行うＡＩを作ったらどうでしょうか、プログラムのディスアセンブリならＡＩがいとも簡単にやってのけてしまうでしょう、企業が共同開発でそれを構築したら如何でしょうか？
その分析結果を元に新たなシステムを再構築すれば済む問題だと直感で考え付きます、１社当たりの予算も１００社集めればどうってことないでしょう。
まあＩＴシステムは多くの場合に技術者の哲学的なロジックを組みこんでいるので、そう簡単には行かないものですけれど。
この数年間で急速に世の中にデジタルトランスフォーメーション（ＤＸ）化が浸透していきます、デジタルトランスフォーメーションとは人間が手作業で行っていた業務のデジタル化を意味しています。
今後デジタルトランスフォーメーションにＡＩが大きく関ってくることは間違いないでしょう、またそれが一巡すると次に来るのがブロックチェーンとの融合です、これも時間の問題でありあっという間に確実に実現されていくことになります。
少なくても銀行や証券会社などの窓口や役所から人間がどんどん消えていく日はそう遠くないでしょう、そんな時代に人間が行わざるを得ない業務とは何でしょうか？
例えば金融商品を組み合わせての資産構築や運用はヒューマノイドの方がはるかにスピーディで確実に答えを出してくれます、トラブル対応もブロックチェーンを遡ることで原因が究明でき対処までヒューマノイドが行うようになります。
その処理スピードは人間が１年かかる事をたったの数分で行ってしまいます、つまり予め決められたルールの中で行われる業務は全てヒューマノイドの守備範囲と言えます。
ヒューマノイドにできない業務にこそ人間が介在する隙間ができるのです、その時代に人間が介在する業務を行える人はまさに企業にとっては宝であり優遇されることは間違いありません。
デジタルトランスフォーメーション全盛期にはどんな人が望まれるのか、これを考える場合にはどんな人が望まれないかを考えてみると解りやすいと思います。
ところでデジタルトランスフォーメーションは何故導入されるのでしょうか、それは人的ミスの一掃と言っても過言ではありません、ではミスを起こしやすい人の特徴とは何でしょうか？
多くの人間のミスは思い込み・排他的思考・合理的思考・プロセスを踏まない短絡的思考・自己利益優先などが根源に在ります、つまり数字に表れることがない見えない事実まで広い視野で全てを見通したうえで判断できる人、また手順に課題をクリアして行けるコツコツ型の忍耐力の有る人が望まれるのです。
ヒューマノイドは数値化できる範囲の今の状況だけを拾って一瞬で計算してしまいます、そこには時間と共に変化していく様を捉えることができません、自然とは一瞬の状況で決まることなど存在しません。
そして数値化できない最も複雑な事象が人の心の中なのです、つまりＡＩが最も苦手とするカテゴリが人間の心理なのです。
常に変化する価値観や事象に合わせて正確に結論を出し瞬時に行動できる技、そして心の問題とされる損失や犠牲を考慮できる大人の対応、ＡＩが進化しようがこの分野だけは人間の方が常に優れている分野なのです。
近年は何でもＡＩが叫ばれていますが、この人工知能分野において私が現在取り組もうとしているのは人工知能ではなく極少コンピューターで作る「人口脳」です。
人工知能とは人間と同等もしくはそれ以上の知能を持った機械を作ろうというものです、対して「人口脳」というのは人間の脳そのものを機械で作り上げようというものです。
つまり脳細胞の一つ一つをＩＣチップを使って作りだし、シナプスの代わりとなる伝達を何らかの伝送方式で行うということです。
人工知能には高性能なコンピューターシステムが必要ですが「人口脳」は中心となるメインコンピューターの存在は不要です、これは人工的な脳細胞が相互に情報伝達することで大きなコンピューター以上のシステムとなることを意図しています、一つの細胞は小さなデーターしか扱えなくも数十万個と繋がることで扱う情報量は高性能コンピューターの比ではありません。
更にはブロックチェーンによって人工細胞それぞれによる完全なる自立分散処理を行わせようとしていて同時に複数の処理を並行して行う事が可能となります、まさに人間の脳の思考構造そのものが実現します。
また幾つかの人工細胞が壊れたとしても脳と同様にデーターが消えることはありません、これがブロックチェーンの自立分散処理という摩訶不思議な技術の特徴です。
ではこのような人口脳が実際に出来たとして何に応用できるかということが重要です、それは普通では考えも及ばない分野に応用でき、しかも誰もその応用事例に気が付くこともない分野です。
つまり常に誰もが目にしているにも関わらず、それがコンピューター制御で動いているとは意識されない存在です。
実はこの人口脳を実現させる方法と応用分野をこの１年間で５件もの特許を連続的に出願し最初の２件は登録特許となりました、最初の閃きから３年という出願までに最も時間がかかった特許となりました。
特許は技術的に実現可能なものでないと出願しても拒絶されてしまいます、そういった意味で実現方法を編み出すのに多くの時間がかかってしまったわけです。
普段見慣れているものを改めて疑問を感じて再思考する人は極めて少なくなりました、ＩＴ思考は常識を常識で終わらせる人には決して身につきません、脳自身にそれを思考するきっかけすら与えてないからです。
「新たな何かを学べば疑問しか生まれてこない、一つの疑問が解消すると更に大きな疑問の壁にぶち当たる」、このような人が意外や新たな技術発祥のきっかけを閃いたりするものです。
物事に疑問を感じなくなったら脳が相当老化している危険信号です、当たり前に存在するものに大きな疑問を持つ、これが一つのＩＴ思考でもあると言えます。
