職場におけるGIS、人工知能、および自動化

KelleyArroyo

著者： <\/SPAN>Steve Snow<\/A><\/H3>

Esri シニア国家政府産業戦略スペシャリスト<\/P>

GISと人工知能を探る7部構成シリーズのパート2<\/STRONG><\/EM><\/P> <\/P>多くの職業が職場での人工知能（AI）の導入によって影響を受けています。将来の雇用やキャリアの選択は、自動化やコンピュータ化にどれだけ影響されやすいかによって永遠に変わるでしょう。<\/P>AIと自動化が職場に与える影響に焦点を当てた研究の一つは、「Will Robots Take My Job?」というウェブサイトからのものです。このウェブサイトは、Carl Benedikt Frey と Michael A. Osborne による「The Future of Employment: How susceptible are jobs to computerization?」という報告書に基づいています。著者らは、2033年までに米国の雇用の約47％が自動化によってリスクにさらされると推定しています。<\/P>懸念されるのは、地理空間スタッフへのAI自動化の影響です。「Will Robots Take My Job?」のウェブサイトのインターフェースを使用して調べたところ、2033年までに影響を受けると予想される4つの地理空間関連職種が見つかりました。以下の4つの職種検索：土木技師、地理学者、地図製作者および写真測量技術者、測量および地図作成技術者が興味深い結果を示しました。<\/P>以下の結果からわかるように、土木技師は約2％の置き換え可能性があり、自動化からは安全です。地理学者は25％とより高い置き換えリスクがあります。地図製作者および写真測量技術者、測量および地図作成技術者になるとリスクは非常に高くなります。その理由の一つとして、高度に繰り返し可能なワークフローがあり、それがGeoAIなど機械の強みを活かして自動化できるためだと考えられます。<\/P>下記画像の結果は、将来AIスキルセットが職業スキルとしてこれまで以上に重要になる理由を強調しています。このシリーズのパート3ではAIと人間チームについてさらに詳しく取り上げます。<\/P><\/span><\/P> <\/P>

例1 現在の自動化（GeoAIを含まない）<\/H3>
現在の自動化（GeoAIを含まない）の一例は、オランダ国立測量機関であるDutch Kadasterです。Dutch Kadasterはもともと国内の1:50,000地図シリーズのためにArcGIS自動化を検討していました。このシリーズは通常28人の地図製作者と5年を要して手動で更新されていました。ArcGIS自動化（非GeoAI）を導入した後、この測量機関は地図製作者1人でシリーズを3週間で完了することができました。これは6台のコンピューターそれぞれに6つのCPUを利用した100％自動化アプローチによるものです。ArcGISを使用した投資収益率は時間とリソースで5000％削減となりました。詳細は記事 Transforming National Map Production<\/A><\/STRONG> をご覧ください。<\/P>

<\/span><\/H3> <\/P>例2 現在の自動化（GeoAI使用）<\/H3>
GeoAIを使用した自動化の第二例は、オーストラリアの電力会社向けAAMグループによるものです。基本的な問題はLidarポイントクラウドの手動分類をどのように自動化するかでした。GeoAIは広範囲な地域でLidarワークフローを自動化するために使用されました。ArcGISでGeoAIワークフローを作成した結果、投資収益率として50,000人時と500万ドルが節約されました！ArcGISとGeoAIを併用した付加的な利点として、建物や植生もAIによって分類されたことがあります。さらに、GeoAI LiDARモデルは現在他プロジェクトにも適用されています。詳細は記事「PointCNN Replacing 50-000 man hours with AI」をご覧ください。<\/P><\/span><\/P> <\/P>変動環境におけるGeoAI<\/H3>GeoAIが将来的に地理空間組織に資産となる分野には、ナビゲーション、海面上昇、災害、および嵐時の沿岸洪水予測があります。人間とAIチームは絶えず急速に変化する沿岸域や海岸域から迅速に特徴抽出を行うことができます。海岸線や陸水界面の抽出は、多くの連邦、州、および地方政府機関にとって重要です。現在これらはまだ多くが手作業ですが、人間とAIチームならば急速に変化する環境や状況に対応して製品を迅速に更新し、権威ある情報を提供できます。<\/P><\/span><\/P> <\/P>7部構成シリーズパート3：機械とのチーミング - 職場でのAI を読む<\/A><\/P>

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シリーズ内追加ブログ： <\/STRONG><\/P>

パート1：マッピングと近代化へのAIによる将来影響<\/A><\/P>

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