先日、AIが研究マネージメントを行い、そのマネージメントに則ってAIが仮想実験を行い、その仮想実験データで論文をAIが書いて、その論文をAIが査読したら「こんな実験と考察を追加したらOK」ということが報告されたとお話をさせて頂いた。未だにAIが仕事を奪うとか暢気なことを言っているわけだが、自動運転もドローンの飛行実験も、職業を奪われる等の理由で待ったが掛けられるこの国なんだけど、基本的に、AIをどう実践的に活用して一人の人が関与できるアウトカムズを大きくするには、それなりの教育が必要であることは論を待たない。
最近、この教育の仕組みの導入に関して有志の方のご協力を頂いて「どんなもんですかね？」とに対して率直なご意見を頂けた。ベンチャー企業は勉強する暇など無い。中小企業には高度過ぎるし、人材を学ばせる余裕はない。自らは挑戦してみたいがという、真実の叫びに似たお声を頂けたことはとても有難かった。感謝するのみである。生成AIのアルゴリズムを新たに構築する研究も成されているのだろうが、現状、ものづくりの現場等でどうやってそれを使うのかという、お金儲けの枠組みの中での生成AIがどんな役割を果たすことが出来るのかと言う実践的な学びが求められるものだろう。
修士課程となると２年間なんだけど、この手の分野って２年も掛けて学ぶものなのだろうかと、ちょこっとそれはどうなのと思ってしまう。修士号が必要なのか、コース教育の修了証が必要なのか、それが企業においてサラリーに影響するもので無ければどうでも良かったりするのではないか？そもそも、この国では、博士を取っても同じ年齢の高校卒業後に就職した方と給料は変わらないというか低い現状だから、修士号に拘るコースにする必要は無いのではとも思ってしまうのだが、本社がそれを求めるから仕方が無い。
現場の職人が自らのカンコツを人質に、企業から給料を簒奪し続ける状態を崩壊させるには、事業承継のAI＋ロボット化は必須なわけで、そのあたりのDXは徹底するべきだ。その為にはAIの高度活用を可能とする者、そして、その者が学び続けることが出来る仕組みが必要だ。卒業したらおしまいという学びのスタイルではこの国は崩壊する。どんな分野においても学び続け自らを更新し続けることが必要で、その組織の有り様を組み込んだ教育組織への改革が第一歩である。それを成す。