　さらに、IBMのWatsonが2011年にクイズ番組で勝利した事例や、コンピュータ囲碁プログラムAlphaGo（アルファ碁）が2016年に人間のトップ棋士を破った事例を取り上げ、機械学習や深層学習への誤解にも触れている。機械学習や深層学習を用いれば、誰でもすぐに「すごいこと」ができるわけではなく、「すごいこと」を成し遂げるには「すごいテクノロジー」と「すごいエンジニア」が必要だという。

　同社は、2019年までに60％の日本企業が、アルゴリズムを新開発したり人工知能的なものにチャレンジしたりすること、そのうちの80％が人材の問題で行き詰まると予測。AI分野において、人材の獲得競争が世界規模で起こっているとし、日本企業は今後、高度な技術を持つ人材の待遇面を考慮しなければ、優秀な人材を確保できずに競争力が低下すると分析している。AIの理想と現実を正しく理解し、ハイスキル／ハイリターンを前提とした人材投資を中長期戦略として展開する必要があるとしている。

　なお、AIに関する「よくある誤解」として、以下の10項目を挙げている。

（1）すごく賢いAIが既に存在する。

（2）IBM Watsonのようなものや機械学習、深層学習を導入すれば、誰でもすぐに「すごいこと」ができる。

（3）AIと呼ばれる単一のテクノロジーが存在する。

（4）AIを導入するとすぐに効果が出る。

（5）「教師なし学習」は教えなくてよいため「教師あり学習」よりも優れている。

（6）ディープ・ラーニングが最強である。

（7）アルゴリズムをコンピュータ言語のように選べる。

（8）誰でもがすぐに使えるAIがある。

（9）AIとはソフトウェア技術である。

（10）結局、AIは使い物にならないため意味がない。

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