インデックス投資家からの脱却 (アンチインデックス)

インデックス投資を嫌うブログ主による駄ブログです。

2019年05月

木嶋佳苗が3回目の獄中婚というニュースを聞いて、なんであんなに木嶋佳苗を好きになる男が現れるのか疑問に思って読んでみた本。
木嶋佳苗については、さんざん語りつくされているが、「もう一人の木嶋佳苗」といわれる「上田美由紀」については言及しているメディアはあまりない。
本書は上田美由紀に焦点を当てたルポである。
上田美由紀は木嶋佳苗とおなじく、端的に言えばデブ・ブス・中年であり男性が虜になるような外的要素は特にない。
また、事件は鳥取県で発生したが、鳥取県という田舎で6人という人間が巻き込まれたというのも県警始まって以来の大事件だという。
なぜ、多くの男性が惹かれたのか男性として疑問に思い取材したという。

本書の著者は左巻きとして知られているようで、そこは差し引いて読まないといけない箇所もあるが
・徹底した現地取材
・拘置所への本人への突撃
・容疑者の元交際相手への突撃取材
などジャーナリスト魂は感じる。本書を見る限りアポなし突撃ではなく、アポ取りのうえ丁寧な取材をしているようだ。

結論として、なぜ上田美由紀という女に多数の男が惹かれたのかというと
「居心地の良い空間を作るのが上手い」
という一言に尽きるように思う。
あとは、荒唐無稽な嘘をつき相手を振り回して依存状態を作るという、相手の精神状態をコントロールする術を自然に身に着けているようだ。
読売新聞鳥取支局の妻子持ちのキャップなどは、真面目ゆえに嘘(妊娠したなど)に振り回され死んでしまった(自殺or他殺の結論は出ていない)
また、妻子持ち警察官も被害に合い死んでいる。
妻子持ちといえど、油断は禁物であり俺はスナックなんぞに行かないぞと心に誓った。


以前、"AI(笑)プログラミングをしての感想"という記事の中で
"プログラミングより「使えるデータ」を集める方が大事"
"業務適用へのハードルは高い"
という事を書いた。
これについて少し書いてみようと思う。
まず、業務で使うデータはその企業内の機密情報であることが多い。特に私がやったような画像認識を業務に応用しようとする場合は、ものすごい個人情報を含んだ画像を処理することになる。
私が以前勤めていた銀行業界の業務の中で画像認識が必要な場面は
・本人確認書類の確認(免許証、保険証etc)
・印鑑照合
がある。
まず、本人確認書類の確認について免許証を例にあげてみよう。
金融機関に限らず、免許証などの公的書類で本人確認を行う業務は多い。
今の業務フローだと、いちいち人の目で免許証の原本またはコピーを確認して、免許証番号や住所などをデータとして顧客管理台帳などに入力している。
免許証自体はフォーマットが決まっており、いちいち人の目で確認しなくても免許証番号や有効期限、住所などの確認はAI(笑)を使って自動化できるように思う。
しかし、ネット上に学習に必要な生の免許証画像データなどは出回っていないので、少なくとも自社で十分なデジタルの免許証画像データを持っている企業でないと、そもそもAI(笑)導入以前の問題である。
また、運よく(?)自社で機械学習させるに十分な量の免許証画像データを保有していたとしよう。
そして、AIプロジェクトが上手く進行し99.9%の精度で免許証による本人確認業務が実装できたとする。
しかし、99.9%の精度では「本人確認」という業務においては不十分である。
なぜならば、法律上100%の精度での本人確認が求められているからだ。
例え精度が99.999%であっても問題である。
誤って本人識別をしてしまった0.001%に反社会的勢力が紛れ込んでいたら行政処分を受ける(銀行の場合)。
ということで、リスクを排除するには、AI(笑)だけでなく、人の目や別のシステムによるダブルチェック、トリプルチェックが必要となる。
これでは何のためにAI(笑)を導入したのか訳がわからない。
AI導入をする前より業務フローが増えるという訳の分からない事になる。

このような問題を解決するには、
・そもそも人間中心の業務設計をやめる
・公的書類を完全にデジタル化(機械が読み取りやすいデジタルデータに)する
など、人間中心の社会を止める必要があると思うが、もちろんそんな事は不可能なのでAI(笑)はほとんどの職種で普及しないと思う。


原理的に100%の精度を求められていない業務(トランザクションレンディングにおけるスコアリング)や、後から訂正すればOKな業務(些末なネット記事作成)には導入され普及するだろうが。

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