From:山極綾子
家の脇にあるちょっとした花壇。
そろそろチューリップも咲き終わり、次はどうしようかと探しに行った
ホームセンターで見つけた「蒔くだけ！」の売り文句。
手間がかからない花を探していた私にぴったりの商品で、買ってきて早々蒔くことにしました。
「蒔くだけ」と言いつつ、本当はきちんと土を耕さないといけないんですね…？
適当で大丈夫でしょ！と、
雑草を取った花壇に種を蒔き、上に土を（かなり適当）かけて。
全部終わってから花の種が入った袋を見てみれば
・蒔く1週間前から土を耕してください
・数センチ間隔で、数粒の種を一緒に蒔いてください
・土は1センチほどかけてください
なんと驚き。
そのいずれも守れてませんでした。
普段やらないことをやるときは、きちんと説明書きを見ないとだめですね…。
こんなに適当にやってしまったのだから、きっと芽は出ないだろう。
そもそも、出てきた芽が雑草なのか、植えた花なのかわからないし。
今回は勉強だったということで、仕方ないよね。
そんな風に思っていたのですが、私は花の生命力を甘く見ていたようです。
種を蒔いてから一週間ほどたった今日この日！
ついに、芽が出てきてくれました！！
普段ぶちぶちと抜いている雑草たちとは明らかに違う双子葉の小さな葉っぱ。
「双子葉」なんて、中学の理科ぶりに思い出した気がします。
ところで、芽が出ないと思っていたのに出てきた芽のように、
機械学習にも長い間日の目を見なかった手法たちがたくさんいます。
chatGPTをはじめ多くのAIに使われている深層学習ももちろんですし、
物事を確率的に扱おうとするベイズ統計も、「そんなもの主観的すぎて科学ではない」
と歴史の陰に追いやられそうになったこともあるそうです。
今は注目されていない手法や問題も、いつかは日の目を見るかもしれないと思うと、
研究がちょっと楽しくなってきます。
他にも、芽は出始めているけれどまだまだ大きく育っていない課題もまた、
解き甲斐がありそうです。
個人的には人事系へのアプローチがその一つではないかと思う（勘です）のですが、
皆さまはいかが思われますでしょうか？
山極綾子
P.S.
これまで多くのAIが人事分野で開発されていますが、その普及の障壁のひとつが
「納得感」であることは間違いありません。
人間に言われれば納得できるダメ出しも、AIに言われるのは嫌だ、
という人が多いという研究もありました。
数年前から盛んになっている「説明可能AI」が、今以上に
人間の心理に寄り添うようになってくれれば、その突破口を開いてくれる…かもしれません。
P.P.S.
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