以下の内容はChatGPTで解説
AI（人工知能）は現代の技術革新の中心にあり、多くの期待と懸念が交錯しています。
AIの進化とその可能性についてはさまざまな意見が存在し、その一部は過大評価されており
また一部は過小評価されています。以下に、AIがもたらす過大評価と過小評価について詳しく
考察してみましょう。
AIの過大評価
1. 万能の知能
多くの人々はAIが人間の知能を完全に凌駕し、あらゆる分野で人間を置き換えると信じています。
しかし、現実にはAIは特定のタスクに特化した「狭いAI」（Narrow AI）であり、一般的な知識や
創造性においてはまだ人間に遠く及びません。例えば、AIはチェスや囲碁で人間チャンピオンを
打ち負かすことができても、日常的な問題解決や感情理解では限界があります。
2. すぐに仕事を奪う
AIの進化がすぐに大量の仕事を奪うという恐れも過大評価されています。確かに、AIは自動化を
進めることで一部の仕事を置き換えることがありますが、新しい仕事や役割も生み出しています。
歴史的に見ても、技術革新は常に新しい産業と雇用機会を生んできました。
3. 完全な自動運転車
自動運転車はAI技術の象徴とされていますが、完全に自動化された運転はまだ遠い未来の話です。
現時点では、安全性や倫理的な課題、法規制の問題など、多くの障壁が存在しています。
特に、予期せぬ状況に対する適応能力や複雑な都市環境での運転には、さらなる技術的進歩が必要です。
AIの過小評価
1. 医療分野での応用
AIは医療分野での革命をもたらす可能性がありますが、その可能性はまだ十分に認識されていない
ことが多いです。AIは疾患の早期発見や診断の精度向上、個別化医療の推進に大いに貢献すること
ができます。例えば、AIによる画像解析は、医師が見逃しがちな初期の病変を検出する能力を
持っています。
2. 教育のパーソナライゼーション
教育分野におけるAIの役割も過小評価されています。AIは学生一人ひとりの学習スタイルや進捗に
応じたパーソナライズされた学習プランを提供することで、教育の質を向上させる可能性があります。
これにより、教師はより個別のサポートを提供し、学生の理解度を深めることができます。
3. 環境保護と持続可能性
AIは環境保護と持続可能な発展にも大きな影響を与えることができます。例えば、AIは気候変動の
予測や資源管理、エネルギー効率の最適化などに利用され、持続可能な社会の実現を支援します。
農業分野では、AIを用いた精密農業により、資源の無駄を削減し、収穫量を最大化することが可能です。
結論
AIは確かに多くの可能性を秘めており、我々の生活を大きく変える力を持っています。
しかし、その力を過大評価することは危険であり、現実的な期待と冷静な視点が求められます。
同時に、AIの真の価値と潜在力を過小評価せず、その可能性を最大限に引き出すための努力も必要です。
技術の進化に伴うリスクと恩恵をバランスよく考慮し、社会全体でAIの未来を築いていくことが重要です。
ここまではChatGPTによる内容転用です、さすがではありますが教科書的な内容であまり面白味も
無いですね。まああまり個性的になってもの偏りますが
ここからは私が感じる偏った内容になります（笑）
AIがもたらす過大評価と過小評価
過大評価としては
ご存知の通り、世界中で何やらお祭り騒ぎですね。
各社技術を駆使した、ビックテックの覇権争いの中でそれらをなんとかビジネスに
繋げたい人々が群がる構図です。
まだまだ全体像が誰にもわからない中、期待だけが膨らみます。
世界を激震するほどの大発明とか産業革命とか
AIをベースに「数年後に無くなる職業」などの話題も事欠きません。
もちろん期待は大です、様々な妄想や発想も必要でしょう。
でもそれが、自身の思考とはかけ離れた所での期待になり
何処かで誰かが形にしてくれるのを待ちましょう…的に
過大評価の軸が自身の枠から外れすぎているので、他人頼りの感も否めません。
何処かの誰か、優秀な方が世の中を変えてくれるでしょう
何か政治の世界の様ですね…期待とは裏腹にこの位、現実離れしているのも事実です。
過小評価について
この分野に関しても重要な関心事です、AIセミナーなどを通じて
若手社員や経営者と「このAIについての有用性や具体性」
自社で何か置き換えられるか？こんなディスカッションをする機会も増えています。
少し内容に矛盾を感じる部分もあろうかと思いますが
自社の改善とか目先改善などは「AIについての過小評価につながります」
そこは、デジタル化（仕組み化）の範疇です。
自社レベルの改善、改革では無く、その情報自体の本質部分にフォーカスして
ベースとなるインプット情報自体を共通環境でデジタル化と融合してAIにより変革できないか？
この様な発想を期待しています。
一社レベルの、一担当レベルのお話では無く
業界に横串を刺した形で、ベースとなる情報自体から統合して共通の結果を提示して行く。
言わんとしている意味通じますか？
社内の改善はOA化やデジタル化です、その中で自動化したり仕組み化します。
DXの観点からのAI目線は、それら司るベース情報（インプット情報）を統合して
・IoTで自動収集化してクラウド化に集約（ビッグデータ）
・ビッグデータをAIで分析、個別最適化してユーザーに提供
ここまで行ってはじめてAIによる個別最適が生きて来そうです。
身近な例にしますと
企業や個人事業者が行う、税務処理、申告処理、納税処理などこれらに絡むもの全て
何故、お国は徴収する側に手間を取らせて独自運用を取らせているのか？
これが顧客主義の目線から考えると、本来はユーザーに手間を取らせるのでは無く
徴収する側が仕組みを提供（共通化）して使っていただくのが筋でしょう。
ここはデジタル庁の動きにも期待ですが、これら多くがユーザー側の仕組みに委ねています。
しかもこれら面倒な業務を各社人を配置して仕組み課金したり手作業したり
同じIN/OUTにも関わらず全てに企業にお任せです。
これはほんの一例ではありますが、やっぱりこの辺までの元となる部分に手を付けて
各企業単位にはコア業務に専念していただくのが本丸になりそうです。
そう言った意味で「AIに求める価値」部分は
目先の見える個別変革（改革）では無く、もっと過大評価してベースになる部分の
根本改革が出来てはじめてAIの最大価値が見出せると考えます。
まあ、大きなお話にはなりますが、こんな末席でブログ書いているだけでは
多くの方には伝わりませんが
「こんな世界戦に繋がって行くでしょう」程度に聞き流して下さい。