あらた先生が解説します!

 2020年になり、コロナ禍の発生、DX(デジタルトランスフォーメーション)、菅新政権によるデジタル庁の新設、働き方改革などから、Pythonによるデータサイエンス、スクレイピング、人工知能AIの開発に関する関心が、世界的にさらに深まってきております。私、「あらた先生」もこのPythonの将来性に大いに期待しており、技術・経営コンサルなどにも役立てる目的で、Python を用いたデータサイエンス、スクレイピング、人工知能AIへの研究開発および実用化・実装化を進めているところでございます。いち早く、Python の有用性を皆様に紹介したいので、以下のように記事に致しました。ご一読頂けますと幸いでございます。

Pythonって何?

 Python(パイソン)とは、コンピュータ言語の1種です。プログラミングし、ソフトウエアを制作するための1ツールです。

 エクセルVBAや昔のポケットコンピューターで知られるBasic、プログラミングの授業で最初に習うC言語、他にも、Go、Java、C#、PHP、Rubyなど数多くの種類のコンピュータ言語がありますが、これらと同じコンピュータ言語の仲間の1つの種類ということになります。この中に聞いたことがあるコンピュータ言語もいくつかあったのではないでしょうか?誕生や開発者などのPythonの歴史的な経緯は他のHPにお任せするとして、技術・経営コンサルタントである私の立場としては、Pythonの現在の概況や、具体的になんの役にたちそうか?将来的に活用度はどうなりそうか?といったPythonへの期待と将来性、世の中への影響の予想に軸を置いて記載します。

Pythonの現在の概況

 Pythonは、インタプリタ言語です。インタプリタ言語であることから、コンパイル言語に比較して、読み込み・処理速度は遅くなる傾向があるものの、開発のしやすさで優位とされています。開発のしやすさの面で、Python は他の言語に比較して、ライブラリ(モジュールの集合体のようなもの)、モジュール(標準・外部多数あり、ブラックボックスの関数の集合体で無料で利用可能なソフトウエア素材)、API(インターネットを介して利用できるソフトウエア素材)も、すでに豊富に用意されており、ゼロベースからの開発をせずとも、ラクに目的のソフトウエア制作できる環境になってきております。

 私は、MicrosoftのVS code(ヴィジュアル スタジオ コード) という エディタ を開発環境としております。VS code というエディタは、プラグインにより日本語にも対応しているので、他のソフトウエア同様、日本語のコマンドで表示させることも可能ですので、エクセルのように直感的に作業することもできています。もちろん、英語が大好きな人はそのまま英語表記でよいと思います。また、VS code というエディタは、プログラミング前に、タイトルだけ付けてPython のファイルで保存しておけば、弥生会計などの会計ソフトのように、「p」と入力しただけで、「print」を予想してくれるなど、親切な機能も標準でついており、ラクにプログラミングをすすめることができます。さらに、インタプリタ言語なので、コンパイルすることなく、エディタ上でソフトウエアを実行することができますので、早く結果を出すことができるソフトウエア・開発環境であると言えます。他にも「ATOM」などのエディタもありますが、個人的な相性から前者の利用となりました。

 Python は、ソフトウエアの冒頭に「import」 というコマンドで、Pythonの第一人者が制作してくれたオープンソースの「モジュール」を読み込むことで、私自身がゼロベース開発をすることなく、目的のソフトウエアを無料で途中から作れる状況となっております。ブラックボックスと言えばちょっと恐いイメージかもしれませんが、私たちが普段Windowsのコードを意識しないで利用しているのと同じで、中身の全てを知ることはできません。ただ、知る必要もなく、恐れることもありません。想像してみてください。PCを使うたびに、WindowsなどのOSをプログラミングし、エクセルのような表計算ソフトをプログラミングし、、、と、そんなやり方では、残りの人生何十年かけてもグラフ1つ作れません。むしろ、目的のソフトウエアを短期で開発するなど、結果がすぐ出せて、利益を享受する方が大事なことと考えております。私は、経営コンサルタントの立場として申し上げました。ゼロから9までつくって結果・利益出さない=諦める・捨てるのは最も経営的に最悪で、逆に、9から初めて10の完成品を誰よりも素早く作成して世の中に一番乗りでリリースして、利益をできるだけ多く生み出す方がはるかに経営的には重要と言い切れます。コンピュータそのものの研究者以外は、後者のスタンスをとることをお勧めしています。なにをいれたら、なにをしてくれるモジュールなのか?APIなのか?をある程度、理解だけしておくことと、使えることが大事です。無料で使えるありがたい世界の八百万のpythonの現人神が作ってくれたモジュールに、敬意をちょっぴり感じつつ、ブラックボックスのまま使う、というスタンスで私は活用させて頂いております。無信教で、なんかよくわかんないけど、正月には神宮に行っておみくじをひき、季節になると恵方巻きを丸かじり、ハロウィンやクリスマスで盛り上がり、日常用語に仏教用語がたくさんあることも知らずに使い、親族が他界したら仏門式で葬儀、、、という日本人のカオスでよくわからないブラックボックス的な宗教観に似ている気がしています。「パンパン(二礼二拍手一礼)して、はぁ~ありがたや~、アーメン、なむあみだぶつ~。なんか、よ~わからんけど、今日も元気に儲かるソフトウエアをまた1つ制作できました~。」のスタンスで万事OKです。と、余談でしたね。とにかく、経営的には、最速・省エネで儲かる良い結果を出すこと・これを継続・反復することが大切で、日本人がやってしまいがちなコストをかけすぎたり・ゼロからの習得・努力はあくまで次善の策です。

 データサイエンスに用いる 「Pandas(パンダス)」、画像解析や認識には「OpenCV」など、実に様々なモジュール・APIが用意されており、ゼロベース開発をしなくて済む有り難い環境が整ってきた状況です。まだまだありますので、他のHPなどでモジュールの多さを実感頂ければと思います。私は、C言語でゼロベースからのアプリ開発をしていたので、Pythonに触れて、とにかくラクにソフトウエア開発ができた印象があります。

 Python への期待と将来性・世の中への影響について

 「データサイエンス分野」での活用が期待されております。みなさんも私も日常的に活用している「エクセル」はとても便利なソフトウエアです。少量のデータによる簡便な図表や統計でしたら、すぐに結論を出せる「エクセル」は今後も重要なツールのひとつであり続けるでしょう。素早くリリースすることが、経営として重要であるからです。なんでもかんでもpythonで、というつもりは毛頭ございません。

 しかし、ビックデータ解析の時代となり、エクセルは、こと大量のデータの統計分析についてはやや弱い状況が指摘され初めています。例えば、多変量解析をするにあたり、「統計分析ツール」をつかいますが、16変数までしか指定することができません。これだと、17以上の変数の相関を掴むことができないことになりますね。皆さんもよく使う「関数」についても、関数の中身はブラックボックスなわけですが、算式の誤謬や計算上の限界も一部指摘されている様子ですので、ビックデータ解析など大量データの処理となると認容できない誤差や判断を誤る結果が生じうる可能性がある状況での利用となってしまいます。

 これを解消するのが、Python(または「R」という無料のオープンソース統計ソフトウエア)による解析と言われはじめてきております。Pythonでは、beautiful soupモジュールなどでスクレイピング(WEB上の有用なデータを拾う作業)を行ったり、上記Pandas モジュールなどでデータ解析をすることが可能です。さらに、ビックデータ解析を自動ソフトウエア化して、人的コストも少なく、ラクに活用できることが期待され、今後の将来性は絶大であると予見しております。私も、技術・経営コンサルタントとして、ビックデータ解析・データサイエンスによる改善活動の支援やマーケティンングなどの各種調査に活用していく所存です。

 Python は、プログラミング言語ですから、変換ソフトなどの定型作業の自動化ソフトの制作にも向いております。例えば、エクセルで開いたり、セルの並び替えなどを関数ですること無く、Pythonにて、ある会計ソフトのCSVファイルを別の会計・申告ソフトに自動的に変換するソフトウエアをいとも簡単につくることができます。openpyxlというエクセルを外部から操作するためのモジュールを活用することで可能となります。よって、今からゼロベースでVBAなどをムリに覚えようとするよりも、いっそ Python を覚えるというのも、選択のひとつではないかとも考えております。

 AI開発に最も強い言語のひとつとされているのも Python と言われております。AI開発は、深層学習(ディープラーニング)などによるAI第3世代となってから、急速や注目を集めております。DXや5Gにより、大量のデータを高速で入手することができるようになってきたため、あとはその大量のデータを、あまりコストをかけず、自動で吸い上げて、ラクに解析できれば価値のあるものになるといえるでしょう。21世紀の今後の「金鉱山」などともいわれはじめてきております。かねてよりデジタル化人材の不足が指摘され続けてきましたが、2020年に露呈したことから、今後、数十年の将来にかけて、デジタル化人材がさらに数十万人規模で必要とされるようになるため、売り手市場はまだまだ続くことでしょう。他の業界からの人材流入もきっとあることでしょう。副業でプログラミングをする人も増えると思います。書店のコンピュータの棚をご覧頂くとわかりやすいかと思います。PythonでのAI開発の趣旨の書籍が多数出てきはじめました。

 さて、

 そうなると、IT業界以外の他の業界も、兼業・副業を率先して認め、SDGsや働き方改革に積極的に取り組まないと生き残れないことになります。優秀な人材から順に、古風な業界からIT業界へ流出することになるからです。早めの対応が経営上も重要になります。

 かつて隆盛を誇った「士業」や「定型作業」、「論理的な思考による仕事」の大部分の仕事をAIが奪うと言われております。私が Python に触れた感覚では、そう遠くない将来に、数年掛けてじわじわとその影響が日本のビジネス界にも見え始めてくると予見しております。例えば、今後AIが今後対応していく分野は以下となると見ています。

・「税理士」・「公認会計士」の事務所・法人で行う、「記帳代行」・「申告代理」・シンプルな「税務相談」など、「税理士」の仕事の大部分がAIに置き換わりやすい状況と思われます。

 *私も、将来、税理士として生き残るには、税務会計AIを開発・運用する側・第一人者であり続けることが大切であると考えております。他にもできることがあるとすれば、超複雑な案件に進んで取り組むことか、あるいは、顧問先の社長などとの心温まる人間的・感情的なお付き合いもある程度心がけることを大切にしたいと思います。AIにできないのは、論理的でない無秩序のカオスな領域です。例えば、ごく一部の資産家の中には、社会人経験が全くなく、思考が支離滅裂で、情緒不安定、会う度に行動や発言内容も変わるむちゃくちゃな性格の人がいたりします。わけもなく怒っていたり、理由無くドタキャンされたり、笑っていたと思ったら急に泣きじゃくったり、、、相続発生までは、我慢して耐えて根気よくお付き合いする、、、さすがにこの手のお客様は、今後もAIの踏み込みにくい領域となるでしょうね。AIだと「識別不能エラー」の表示が出て、生身の所長先生のお出ましとなりますね。

・「公務員」や「銀行」、「携帯会社」の「販売員」などの「窓口」のお仕事は、ルール等が明確で、その遵守や思考の流れがまるでフローチャートそのものであり、定型的作業そのものですので、AIに置き換わりやすい仕事と思われます。顧客への愛情無く、忖度なども特に行わず、「できない」理由を並び立てるだけの仕事は確実に数年後AIに奪われると考えて良いでしょう。AIの得意分野であるからです。

 では、「政策」や「経営」を取り仕切る「上層部」の仕事は、AIと無縁かというと、そうとも言い切れないと思います。例えば、ボランティア公務員(国民・自治体住民全員)の意見を、AIが自動的に文字列データとして収集・集約して、数値データに変換し、ビックデータ解析し、統計情報に置き換えて瞬時にいわゆる「○○白書」のようなものをグラフや図解をコメント付きで作成する時代が来る可能性もあります。そうなると、公務員・銀行員の上層部もAI置換の対象範囲となりえますね。 

・「単純労働」・「単純作業」の汗水する仕事もご存じの通りAIの得意分野です。理由は上記「窓口」と同じです。ロボットアームなどのファームウエアにAIの組み込みが将来的にされるでしょう。AIに関する映画みたいですが、有効利用するなら、人類の重要ツールになることは明白ですね。映画のような悪用がされないように制度づくりが大切となるでしょうね。

 このように、社会構造が一変することが想定されますので、AI時代を迎えるためには、「ベーシックインカム」や、「SDGs」、「働き方改革」などの早めの事前の社会政策の検討や制作の策定が欠かせません。また、私達ひとりひとりもなんらかの形でAIと向き合い、AIを使うのか、AIに使われるのかの決断をすることになるかと思います。「おおかみがくるぞ~」とオオカミ少年の物語ではありませんが、AIに仕事を奪われたり、AIに上司・上官として命ぜられるのも、時代の流れに流され、それもまた1つの人生なのかもしれません。ただ、まだ、PyhonでのAI開発三次ブームは始まったばかりです。今からでもおそくはありません。PythonによるAI開発者・管理者となるのか、または、それらの人材を活用できる人となるのか、準備してみるのもひとつの選択と言えるでしょう。農地を所有して、自給自足を選択するのも選択のひとつです。

 ちなみに、私は、税理士として、税務会計AIの開発・管理者の第一人者となりつつ、農業にも参入する予定です!(← どっちも?欲張り~ )

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    2020年9月27日 記載