知りたい 聞きたい キーパーソンに問う

「渋滞学」の西成活裕教授 文系、理系の枠組みでは現代的課題は解けない

2020.10.30

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中村 正史
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文系、理系の選択をする時に、カギを握るのが数学です。大学入試で数学を課さない大学もありますが、最近は文系社員が多い企業でも、AI(人工知能)やデータサイエンスの基礎を教える動きが出てきました。『渋滞学』などの著書があり、数学の面白さを伝えている西成活裕・東大先端科学技術研究センター教授に、これから必要な人材や数学教育などについて聞きました。(写真は、米国人工知能学会の総会に合わせて開かれた就職説明会で、中国の百度〈バイドゥ〉のブースに集まる若手研究者=2019年1月)

AIの基礎を知らないと、外部に丸投げして会社がおかしくなる

――学問を融合する必要性を説く人がだいぶ出てきたように思います。

もちろん科学は好奇心が大事で、才能のある方が特定の分野への好奇心を持って人類の知の地平線を広げていってほしい。ただ、そういう人ばかりが必要なのではありません。応用をちゃんと考えられる人がいないと、国力としても落ちていくと思います。

――理学部と工学部で必要な数学は違うし、専門分化が進んで、理学部の人は工学部の言うことがわからないと著書で書かれています。

学問のタコツボ化が進んでいて、同じ学科や同じフロアの隣の研究室の発表内容がわからないということが起きています。逆に「これは世界で3人しか理解できない内容だ」と自慢する人もいます。もっといろんな人と結びついて、領域を広げつつ、社会の問題にも手を差し伸べる、そういう開かれた研究者が増えていくべきです。

――総合商社など文系の社員が多い会社が、AIの基礎を全社員に学ばせる研修を始めるなどの動きが出ています。

AIブームが火をつけました。ただ、立場によって学び方は変えたほうがいい。若い社員はプログラミングを学ぶのがいいですが、管理職が今さらプログラミングをするのは効率が悪い。ただし、中身を全く知らずに、丸投げで外注するのではなく、できあがった成果を批判するくらいの知識がないと、会社がおかしくなります。AI導入に数億円かけて、3年から5年で回収できると言われたのに回収できず、会社がおかしくなった例をたくさん見ています。

導入を勧める側は、説明する際にリスクや欠点を隠すことがあるので、最低限の仕組みを理解しないと、丸投げして失敗するのです。私のところにはいろんな企業から相談が来ますが、10億円レベルの損失を救ったこともあります。知らないと批判ができません。情報の非対称性からお金が生まれるのです。

AIのビジネスを見ていると、首をかしげることが多い。AIの定義も知らずにAIと言っていたり、今までと同じソフトをAIと言い直したりすることもあります。最低限の知識を知っていることは、企業としてもリスク回避になります。私は企業の幹部候補を対象に勉強会の講師を務めることがありますが、そういう人たちはAIの基礎を勉強して、プログラミングができる部下を持った時に、どこに弱点があるのか、どことどこを組み合わせると何ができるのかといったマネジメントをできることが大事です。

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