AIという用語を聞く機会が多くなりました。AI(Artificial Intelligence)つまり人工知能ですね。
AIで働き方が変わったり、AIで仕事がなくなったりするとも言われています。
データベースエンジニアはAIにとってかわられるのでしょうか。あるいはAIを使いこなし生産性をあげていくのでしょうか。
身近なAI
データベースやデータベースエンジニアにとってのAIを考える前に、どんなものがAI化されているか確認してみましょう。
siriとalexa
いわゆる音声アシスタントです。スマートフォンのくくりでいうと、iPhone搭載のsiri、Android搭載のグーグルアシスタントです。
例えばカップラーメンの時間をはかるために
「Hey siri 3分タイマー」とsiriに依頼したとします。
siriは以下の処理を行います。
- 音声認識
- 内容解釈
- 指示の実行
1.「Hey siri 3分タイマー」という音声の塊を意味のある日本語として聞き取ります。声の個人差、高低、抑揚などの違いを乗り越えて発声者の意図した日本語に置き換えるのは意外と難しく、AIで各段に進歩した分野です。
2.では置き換えた日本語の依頼内容を解釈します。ここも表現違い理解する必要がありAIが活躍しています。
3.では指示に基づき、スマートフォンの設定を行います。
AIで実施している処理で重要となるポイントは、人間のように考えられるかという部分です。
自動運転
目的地と現在位置の情報から経路を割り出すことは、カーナビで実現できています。
自動運転では各種センサー情報をもとに、前方車両との距離や障害物、自車速度に加え、人や車の飛び出しなど予期しない動きに即応して安全に目的地まで運転します。
ここでも重要なのは人のように判断し車を操作できるかです。
自分が運転している時にしている事を想像してください。
- きょろきょろしている歩行者が急に道路を横切らないか。
- 信号が赤になりそうだ。
- 対向の右折車が急に曲がってこないか。
などリアルタイムで判断しアクセルを調節したりブレーキやハンドル操作をしています。
まだまだ完全な自動運転は普及していませんが、AIの優れた点は疲労や居眠り、飲酒による判断ミスや判断の遅れがない点です。
レントゲン、CT、MRIの画像診断
レントゲン、CT、MRIの画像から癌や腫瘍を見つけます。医師や技師が長年の経験で培ってきた判断と同等の判断ができるようになりつつあります。
ここでもAIのアドバンテージは疲労知らずでうっかり見逃すことがない点と圧倒的な処理スピードです。
データベース業務とAI
データベースエンジニアが行うデータベースの業務の中でAIで代替できる作業にはどんなものがあるのでしょうか。
DB設計や構築のAI
現在主流のリレーショナルデータベースはお客様の業種ごとに論理データモデルが存在します。
ほとんどの業種では、顧客情報のテーブルが存在します。
また、金融機関であれば口座の情報であったり、流通業であれば商品コードや単価の情報、売り上げの情報などがあります。
データベースに提供されるデータから、それらの中身や定義情報から論理モデルのどのテーブルに該当するかあてはめ、ほかのデータとの関連(リレーション)も読み取って外部キーの設定を自動で設定できるようになるでしょう。
分析のAI
データベースからデータを取り出し、分析する業務は、データエンジニアやデータサイエンティストの仕事とされますが、小さなプロジェクトではデータベースエンジニアが兼任するケースが多くあります。
データ分析ではこれまで中心であった統計手法を用いた分析に加えAIによる分析が可能になります。
まとめ
データベースエンジニアの仕事が、AIによってどのように変わっていくか。あるいは変わっていかないのか。
についてお話してきました。
データベースの設計・構築フェーズにおいて、ある程度の知見が必要ながらも単純作業や大量作業についてはAIに置き換わっていく可能性があります。
また、データ分析においては分析手法が増え、役に立つ分析結果を提示できる機会が増えます。
データベースを導入する顧客はデータベースを構築したいのではなく、データベースから得られる知見を欲しています。
AIはデータベース構築までの作業負荷を減らし、より高度な分析する助けとなるでしょう。
