整形外科医のブログ

中堅の整形外科医が、日々の気付きを書き記します。投資の成功で働く必要が無くなりましたが、社会貢献のため医師を続けています。

AI

AIは市場に勝てるのか?

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2018.5.26の週刊ダイヤモンドに興味深い記事がありました。
野口悠紀雄氏の超整理日記で掲載されたAIで株価を予測して利益をあげられるか?です。







最近のAIの進化には目を見張るものがあります。古くは(?)はアルファ碁が世界トップ棋士に圧勝し、最近ではAIを利用したファンド運用が注目を集めています。


それでは、実際のAIファンドの成績はどのような感じなのでしょうか?野口氏のコラムには、興味深いことが書かれています。


インディアナ大学の研究者たちは、SNSのデータ分析を市場価格の予測に使えるという論文を2010年に発表しました(J. Computational Science 2010)。


Twitterのデータをランダムに抽出して、感情的な単語の数に基づいてセンチメントとう指標を算出すると、87%の確率でダウ平均株価指数の3日分の先行指標となるという趣旨です。


2011年にTwitter情報に基づいて運用するファンドがローンチされましたが、パフォーマンスが思わしくなく、2012年に閉鎖されました。


同じ戦略を用いたファンドが他にもありましたが、成績は思わしくなく同様に閉鎖されてしまいました。


これらのことから導き出されることは、ビックデータからこうした法則が導き出されることと、その法則を用いて利益をあげられることは別物ということです。


野口氏は、金融市場では取引をすればその行為が市場価格や他の取引者に影響を与えてしまうため、永続的に超過リターンを得ることはできないと主張しています。


肌感覚では正しく思えるのですが、果たして劇的に発展するであろうAIやビックデータ解析は。いつの日にか市場を上回ることはできるのでしょうか?


ちなみに、ある手法が市場の多数派になると、その手法を用いている者は利益をあげることが難しくなります。自分は自分に勝てないということがその理由です。


最近では、VTをはじめとするインデックス投資が隆盛を極めているため、市場の価格形成機能が作用しなくなってきたと言われています。


このため、長期的にはインデックス投資では利益を上げることが難しくなるのではと私は予想しています。皆がやっていることをやって、長期的に成功する確率は低いですから・・・


同様のことはAIやビックデータを用いた投資手法にも言えるのかもしれません。AIは市場に勝てるのか? なかなか興味深い命題ですね。






★★  医師のための金融資産形成術  ★★


資産家および医師を対象として、2015年10月に開催した本ブログ管理人による 「金融資産形成術セミナー」 の動画、および講演で使用したスライドです。




NY夜景

      



勤務医・開業医の種類に関わらず、医師が資産形成する際には下記の3つを組み合わせることで効率良く資産形成することができます。


1. 医師免許をベースにした人的資産からのキャッシュフロー
2. 不動産からのキャッシュフロー
3. 金融資産投資の技術


①②で得られる安定したキャッシュフローを元手にして、③の金融資産投資技術を用いて資産形成するのです。しかし、多忙な医師が金融資産投資で結果を出すのは難しいのが現実です。


一方、金融資産投資は買値で投資収益性が決まります。 ”多忙な医師がいかにして金融資産を安く買うか?” という命題を解決するため、私は超長期逆張り投資戦略を選択しています。 


今回の「金融資産投資術セミナー」は、資産形成マニュアルで提示した資産形成手法における金融資産投資の各論です。築古木造戸建投資は「守」、金融資産投資は「攻」という位置づけです。


築古木造戸建投資の「守」 と 金融資産投資の「攻」の組み合わせが、安定的な所得のある医師の資産形成における有力な選択肢のひとつと考えています。



画像診断AIの実用化時期はいつ?

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AI関連で、m3.comに興味深い記事がありました。
画像診断AIの実用化「当初期待より遅れる」です。


AIの劇的な進化によって、最初のスケープゴートになるのは放射線科医師ではないのか?という意見は多いです。それでは、AIはいつごろ放射線科医師を代替するのでしょうか?





米メイヨクリニックの放射線科教授のブラッドリー・J・エリックソン氏は2016年のウェブ講演会で、「5年後にはマンモグラフィーと胸部単純X線、10年後にはCT、MRI、超音波、15~20年後にはその他の画像診断がAIに代替される」と語っている。


ただ、昨年、中田氏がエリックソン氏にこの発言について確認したところ「ちょっと遅れている」という見解だったという。





これは、上記の問いに対する放射線科医師の権威の回答です。一気に放射線科医師がAIに置換されるわけではなく、段階的に代替されていく予想のようです。


その最大のハードルは、画像診断AIのディープラーニングに必要とされている、膨大な数の「
正解付きデータ」の整備です。


インターネット上にある画像については、インターネット上の画像の正解付きデータベースであるImage Netのおかげで認識精度が飛躍的に改善しました。


しかし、医療用画像診断では、正解付きデータベースが十分に整備されておらず、このことが画像診断AI進化のボトルネックになっています。


ただ、問題点は正解付きデータベースだけなので、データが揃うと、あっという間に精度の改善された画像診断AIが実現化します。


こうなると人間では太刀打ちできなくなるので、やはり診断系の科が最もAIの脅威にさらされていると言えそうです。


このことが実現化すると、診断系の科から治療系の科への大移動が発生しそうです。そう遠くない未来予想図なので、今から医師になる人はよく考えるべきかもしれませんね。






★★★  管理人 お勧めの医学書  ★★★


豊富な図や画像が提示されているため、ほとんどの骨折や脱臼に対応することが可能です








書評: 最強のAI活用術

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表題違いで恐縮ですが、ケアネット・ドットコムの連載企画【医師のためのお金の話】第8回が本日アップされました。お題は、何から始める不動産投資 ? です。



log_carenet



不動産投資は、目的を明確にして投資手法を選択するべきであることを書かせていただきました。1分ほどで読了可能なので、是非ケアネットを訪問してくださいね。



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最近話題のAIについて少し勉強をしました。
何冊か読んだうちで、一番実践的だった書籍をご紹介します。








抽象的なAIの総論ではなく、2018年時点のAIをどのように使いこなすかについて、実際の商品を紹介しながら分かりやすく解説されています。


NVIDIAの商品のスペックや価格まで記載されており、雲をつかむような話が多いAIが、実感として理解できるようになりました。


私の気付きは下記の点です。
  • AIでは正解のあるデータをどれだけ効率的に大量に集めるのかがキモとなる
  • 正解データを集めるアノテーター(Annotator)が重要な役割を果たす
  • アノテーターの業務は職人芸



そして本題とは関係ないですが、最も驚いたのは2004年の世界No.1スパコンの「地球シミュレータ」と同性能のハードウェアが、今では100万円未満で購入できるという事実です。


下記に2004年の地球シミュレータと、2016年のDeep Learning Boxを比較しました。結論は、10数年前の最先端スパコン以上の機器を、今では誰でも購入できることに尽きます。


  • 価格: 地球シミュレータ 185億円 vs Deep Learning Box 99万円
  • ランニングコスト:地球シミュレータ 51.5億円 vs Deep Learning Box 5万円
  • 設置面積: 地球シミュレータ 1300㎡ vs Deep Learning Box 0.13㎡



Deep Learning Boxの大きさは通常のPCを少し大きくしたぐらいです。ちなみに、2017年のDeep Learning Boxは、価格据え置きで性能は1.25倍に進化しました。。。


ハードウェアの進化がとんでもないことになっていることが理解できると思います。日本の科学技術力の粋を集めた地球シミュレータが、たった16年で汎用品レベルになっています。


著者は最後に「知識は急速に陳腐化する」と説いています。既存の知識を常にリニューアルし続けなければ、あっという間に脱落してしまいます。


ある意味、非常にしんどい世の中になってきました。経験の価値がどんどん下がり、一生勉強が続くことを意味するからです。おそらく、私たち医師も例外ではないのでしょう。。。







★★★  管理人 お勧めの医学書  ★★★

整形外科を志すなら、キャンベル(Campbell's Operative Orthopaedics)は必須でしょう。ペーパー版以外にも、DVDやe-ditionもあって便利です。更にKindle版は約30% OFFで購入可能です。このような辞書的な医学書は、電子書籍と相性が良いと思います。 









AIの脅威にどう対応する?

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最近、週刊ダイヤモンドで連載中の孫泰蔵氏のコラムを興味深く拝読しています。孫氏は、ソフトバンクの孫正義社長の実弟です。先週号は、「AIが雇用奪うとどうなるか」でした。






ここ数年、人工知能(AI)やロボットが人の仕事を奪うという議論が活発になっています。専門家の中には、7〜8割も雇用が奪われると言う人までいるほどです。


7〜8割の是非はともかく、AI・ロボット化 の進展による失業の増加と、都市部への人口流入が深刻な社会問題を招くと孫泰蔵氏は考えています。


英国では、18世紀半ばに産業革命が起こりました。その結果、近代資本主義経済が誕生して、社会構造が根本的に変化しました。


仕事を求める農村部の人々が都市部に集中しましたが、職にありつけない労働者が多く、街が荒廃していきました。経済学的に見れば「摩擦的失業」という状況だそうです。


「摩擦的失業」とは、社会の構造変化に伴い、ある産業で生じた失業者を他の産業がすぐに吸収できない一次的な状況を指します。


慣れた仕事から新しい仕事に適応するには時間がかかるのです。今から100年前に、車の普及によって馬車が不要となると、馬を世話する人々や馬具を作る人々が失業しました。


馬車産業はなくなり、その労働者は他の産業に移らざるを得なくなったのです。ただ、馬を扱っていた人々が自動車産業に転換できたかというと、それはかなり難しかったです。


孫氏は、AI・ロボット化の進展によって、この摩擦的失業が起きると考えています。社会が本質的に、根本から変わるからです。


これまでと違うのは、その対象者です。肉体労働を主とするブルーカラーよりも、知的生産を得意とするホワイトカラーの職種がAIによって代替されるでしょう。


弁護士や医師といった職業も今後はそうはいかなくなると予想しています。大量の判例に基づく判断や画像診断、外科手術の一部はAIやロボットの方が得意な場合もあるからです。


問題は、摩擦的失業が学問的に「一次的」といっても、現実の社会ではこれが年単位で続いていくということです。


では、一体どうなるのでしょうか。孫氏は次のように予想しています。まず、各地で失業者が生まれ、職を求めて都市部に人がなだれ込むようになります。


しかし、都会でも簡単には職に就けず、街にスラムが形成されるようになり治安は悪化します。都市化の問題は米有名経営学誌などが指摘しています。


しかし、想像を超える勢いでAIが進化しており、問題は米有名経営学誌の指摘より深刻です。今後、各国の政府はAIによる 失業問題に対処することになるでしょう。


以上のように、孫氏はマクロの社会構造の激変を予想していますが、私は医師に限局して予想してみました。


AIやロボットによって画像診断や外科手術の領域から駆逐された医師は、その他の安全地帯に流入します。しかし医療費のパイは限られているため、医師一人当たりの収入は減少します。


その対策の一つとしてワークシェアリング的な働き方改革がなされるかもしれません。しかし、AIによる失業の影響を抑えるだけなので、家計の収入が激減します。


AI時代における大きな問題は、家計の収入減にあるのです。 現在のままAI時代に突入して収入が激減すれば、 支出が収入を上回ることになります。


すると、食費や教育費を節約して支出を削減しなければなりませんが、これではQOLが保てません。 そこで、可処分所得を維持するだけの支出削減を劇的に行う必要があります。


もちろん、普通の方法では難しいでしょう。「住居費用」「自動車費」「保険料」「通信費」などの固定費のコストを劇的に下げるしかありません。


これからはマイホームや自動車を持たず、安価な定期保険のみにするなど、生活防衛を行う必要があるかもしれません。豊饒な今から考えても、早過ぎることはないと思います。






★★ 発刊後3週で増刷決定! ★★
 


当ブログ管理人書き下ろしの書籍が、中外医学社から発刊されました。「経済的に自由な医師」になることで、医師としての充実感と経済的成功を両立できる道があります。


本著では、資産形成論とマインドを学ぶことができます。具体的な手法は勤務医のための資産形成マニュアルに譲りますが、医師に特化した資産形成の入門書として是非ご活用ください!




161228 【書影】医師の経済的自由







AIと医師の良好なコラボ例?!

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先日、興味深いニュースがありました。AI活用した内視鏡検査で大腸ポリープ発見 - 国がんとNECが支援システム開発 です。




国立がん研究センター(国がん、中釜斉理事長)と日本電気(NEC)は、大腸がんや前がん病変(大腸腫瘍性ポリープ)を内視鏡検査時にリアルタイムに発見する、人工知能(AI)を用いた内視鏡診断サポートシステムの開発に成功した。今後、肉眼での認識が困難な症例をAIに学習させてシステムの精度を向上させ、日本だけでなく、世界市場での実用化を目指す。


大腸腫瘍性ポリープは、大腸がんの前がん病変であるため、内視鏡検査時に見つけ出し、摘除することにより大腸がんへの進行を抑制する。しかし、ポリープは内視鏡医が肉眼で見つけるため、サイズが小さかったりして形状が認識しにくい場合などは、見逃されることがある。


このシステムは、大腸の内視鏡検査時に撮影される画像で、大腸がんや前がん病変をリアルタイムで自動検知し、内視鏡医の病変発見をサポートする。国がん中央病院内視鏡科による所見が付けられた約5000例の内視鏡画像をNECのAI技術に学習させ、新たな内視鏡画像を解析したところ、がん発見率は98%だった。


今後の目標としては、国がん中央病院内視鏡科に蓄積されている1600例以上の肉眼では認識が困難な平坦・陥凹性病変をAIに学習させ、システムの精度を上げる。また、画像強調内視鏡などの新しい内視鏡を利用することにより、大腸ポリープの表面の微細構造や模様をAIに学習させ、大腸ポリープの質的診断や大腸がんのリンパ節転移の予測への対応を目指す。





過去に、さんざんAIの脅威を煽っていた私ですが(笑)、今回のニュースは純粋に心に響きました。病理や画像診断とは違い、医師のサポートでAIの威力を発揮しているからです。


しかも、日本だけでなく世界市場での実用化を目指すというくだりがシビレますね!本来、私たちが夢見る未来のAI像は、今回のようなモノであると思います。


人間医師に取って代わる存在ではなく、人間医師をバックアップして、その能力を向上させる存在。。。 このようなAIであれば、私たちとしてもウェルカムではないでしょうか?







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