From:山極綾子
いらっしゃいませ、お荷物お預かりします。
今日はどんな感じにしますか？
まずはシャンプー台へどうぞ。
お湯加減はいかがですか？
じゃあ、黙々と切っていきますね…。
ここまで登場人物はたった二人。
私と、ワンオペで美容室をまわす店長さんだけです。
行きつけの美容室。
アシスタントさんがいるイメージが強かったのですが、最近はなぜか、
店長さんお一人で働いていることが多いようなのです。
きっと私が帰った後には床に散らばる髪の毛を掃除するところまで
やっているのだろうと思うと、なんだかすみません、、という気持ちです。
業種を問わず、ワンオペをするためにはかなり多様なスキルが必要になるのだろうと想像できます。
その分人件費もかかるはず。
それでも、美容院や牛丼屋さんなど一部の店舗でワンオペが実施されているのは、
全体で見れば人件費が削減できる、ということも理由の一つとしてあるのだろうと感じます。
（もちろん、人手不足等の理由もあるとは思いますが。）
一方、機械学習では「なんでもできるスーパーマン」を作ろう！とはなかなかなりません。
というのも、スーパーマンを雇うためにかかるコストが尋常ではないからです。
同じ業種で働く従業員Aと、従業員Aの2倍の生産性を誇る従業員B。
従業員Bの給料はAの2倍になるかというと、おそらくそんなことはないはずです。
ですが機械学習はむしろ、精度が2倍良いモデルBを作ろうとすると、
必要なコストは2倍では収まりません。
平気で100倍以上かかったりもします。
世間を騒がせているあのchatGPT、彼は1000億以上のパラメータを必要とするとのことでした。
精度が半分になるわけではないすこし前のモデルでは、
10億程度のパラメータだったにもかかわらずです。
もしかすると機械学習は、とんでもなくコストパフォーマンスが悪い面もあるのかもしれません。
山極綾子
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