人工知能が機械学習をする様になったとしても、当面は、自我や意志が自発的に生まれることがないだろう。
学習データと課題があることが前提であるから、その定義された枠組みを超えて進化してゆくことはなく、情報を処理することで学んでいるので、人工知能には、学習意欲や学ぶことで新たなビジョンを実現することを定義することはできない。
人間が生み出すことができる重要な役割
現状から新たな道を目指す意思は、人間が生み出すことができる重要な役割になるはずです。
また、人工知能 はサンプル事例が少ないと対応できない欠点があるが、人間は前例のない状況でも普通には効かない勘を働かせて仮説を組み立てることができるのです。
その特性も大きな価値を生み出すことを覚えておきたいポイントです。
人間には新たな問いを生み出すことができても、人工知能には新たな問いを生み出すことはできない。
つまり、人間が常に無意識の間に行っている問題提起ができないのです。
解くべき課題の明確化と入り組んだ問題の解決方法、問題の切り分け、新たな問題提起は人間の仕事であり
将来的に何を目指すのかをデザインして、それを言語化し人工知能に取り組ませるのは、人間の仕事なのです。
ヒューマンタッチ（humantouch）が重要になる
人間は、サービスに対して人間の温かみを感じたい。
人の温もりを通じたサービスを大切しており、そこに大きな価値を感じています。
これからの時代には、人との接点がサービスの価値創造につながるようになって行くのです。
この人間的な接点から生み出される価値が、ヒューマンタッチです。
しかしながら、 人工知能 は人間のように知覚することはできません。
気持ち良さ美しさなど人間の価値観の多くはロジックというより感じ方や感情と連動しているため、
人工知能には、理解することができないのです。
そこで、人間にしか生み出すことができないこだわりや温もりをどのように体験価値に落とし込んで行くかが
今後の人工知能のデザインに忘れていけない考え方になります。
蓄積された過去のデータから導き出された回答より人間が人ならではの感性を活かして
こだわり続けたサービスにはヒューマンタッチが感じられ、より価値を感じる様になるのではないでしょうか。
大規模なデータ分析から導き出されるAIの判断を活用して、人間にしか生み出せない価値を生み出してゆく。
それがこれから大きな意味を生み出す活動につながるのではないでしょうか。
人工知能（AI） と大規模なデータの組み合わせが基本となる
人工知能（AI） を活用する上で、大規模なデータを活用することは必須事項になっています。
大規模なデータから導き出された回答は、
人間の意思決定の量とスピードを向上させるため貢献しているのです。
継続的にデータを確認するためのダッシュボード機能の多くは自動化され
より効果的に情報が可視化されるようになるため意思決定の質も向上します。
人工知能を導入し補助させることにより、PDCAサイクルは劇的に改善するでしょう。
AI では機械が学習する元データが豊かになればなるほど正確なサポートを
実現できるようになるのです。
データの数が増えれば増えるほど人工知能は賢くなります。
考えて意思決定する場面では、 人工知能は人間の判断を理解するというより人間を幅広くアシストする存在になるはずです。
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