職業最適化AI

AIの基本的な使い方の一つは「最適化」だ。だがその検討範囲は当然設定に依存する。最適化しようと思う人(会社)がカネを出し、その人にとって適切な範囲で最適化をする。そこには最適化する対象と検討範囲という二つの制約がある。

当然、範囲が広い方が最適化の効果は高い。今のところ一番広いのは「世界」で、地球温暖化や漁獲量維持、生物多様性といった世界規模の最適化はこの範疇だ。ここは範囲が広すぎて、AIでのシミュレーションがあったとしても実際には政治家が動くことになる。

次の広さは単一国家内の最適化で、ここでは例えばGDPの向上や国際条約上の制限の履行(漁獲高制限や二酸化炭素排出量など)が挙げられる。これなら国がカネを出せば出来そうだ。例えば求人マッチングなどは、AIでやってみてはどうだろう、と思う。

ここで期待するのは二つだ。一つは、地域をまたぐなど特定の条件を緩めることでのマッチング率の上昇や、思わぬ職種への適性が発見されるかもしれない、ということ。

もう一つは、就職後もトラッキングすることで、企業の実態を客観的に見ること。いわゆるブラックや残業、従業員満足度を明らかにする。これは必ずしも不正を発見するのが目的ではなく、就職定着率の向上、ひいてはGDP向上に貢献するものだ。

ブラックになる重大な理由は、職を失うことへの恐怖だ。だが、こういった制度が充実することで、事前の納得や再就職のしやすさが向上すれば、大きくは双方の満足に繋がるはずだ。

これらは何れもAIとしてはそれほど難しい課題ではないので、やろうと思えば比較的短期間で開発が可能と思う。検討してみてはいかがだろう。