カーナビの決断力

こんにちは、片桐茂夫です。

あなたは、カーナビを信じてその通り運転しますか？

それとも、カーナビの言うことを聞きませんか？

私の場合、旅行などで初めて走る道ではカーナビ通りに運転しますが

東京都区内であれば、いつも運転しているので

あまりカーナビの言うことは聞かず、自分の勘を第一に優先します。

★　能力の限界

例えば私の場合、車通勤で毎日、同じルートを運転していますが

この道は、良いとか、ダメだというのが、

私の中では、経験上良くわかっているのですが

カーナビは、毎回必ず、同じダメなルートを示すので

いつも無視しています。

要するに、今使っているカーナビには

学習能力が全くありません。

もう一つの大きな弱点は

渋滞に対する判断能力です。

まず、渋滞情報に時間遅れがあるため

ナビ上では赤い線の渋滞を示していても、

全く渋滞していなかったり、その逆だったりで

渋滞情報自体が、あまり信用できません。

さらに、同じ赤線の渋滞でも

比較的スイスイ流れる渋滞と

なかなか流れない渋滞があって

人間は経験的に、しっかり区別して選びますが

今のカーナビには、それらを区別する能力がありません。

そもそも、カーナビなど無い時代は、誰もが

人間の判断能力だけに頼って運転していたワケで

別に、大した能力だとは思いませんが

コンピュータにとっては、とても苦手な能力のようです。

カーナビが世の中に普及し始めて

かれこれ10年以上経過しますが

そろそろ、改善してもよさそうに思いますが

メーカー各社とも、その兆しが無いのは

かなりの難問だということでしょうか？

★　スピーディな決断力

一方、カーナビの方が優れた能力もあって

例えば、スピーディな決断力です。

ドライブをしていて、ちょっと道を間違えても、

カーナビは直ぐにリルートして、新しい道案内をしてくれます。

このカーナビの決断力、特にスピーディな対応力には感心します。

★　最短経路問題

ちなみに、カーナビが解いているこの課題は

出発地Aから目的地Bに至る、最短経路を見つけ出すこと

いわゆる、最短経路問題です。

その答えを導く方法は、ダイクストラ法と言いますが

単純な例で説明すると、全ての経路の交差点を

出発地Aと目的地Bと様々な中継地C,D,Eとして

それぞれの通過時間を長さとする糸で結んで

ＡとＢを引っ張ったときに

ピ～ンと一直線で並ぶ順番、A⇒Ｄ⇒Ｂが最短経路の答えになります。

CとEは、糸が弛むので、答えではありません。

このように、カーナビは、問題をとても単純化して解いているので

アッという間に、リルートができてしまうワケです。

そこには、過去への拘りは一切ありません。

良く言えば、完全なる未来志向ですが

悪く言えば、学習能力の全く無いポンコツ機械です。

普通、人間であれば

過去の経験を将来に生かそうと努力するし

失敗をすれば、同じ失敗をしないように知恵がついて

だんだんと進歩していきます。

その反面、経験や失敗に拘れば拘るほど

クヨクヨ考えることになって、自然と決断力が鈍ります。

結局、学習能力の欠如とスピーディな決断力は、裏腹であって

ダイクストラ法にとっては、学習能力が欠如していることが、

かえって好都合だということです。

★　ビジネスのナビゲーションシステム

ビジネスもドライブと似たところがあって、一旦、計画を作っても

道を間違いたり、トラブルが発生して渋滞することがしょっちゅうあって

その都度、迅速に計画を見直さなければならず

カーナビのように、新しい道を即答してくれる機械が

あったら良いのにと、ふと思います。

それは無理としても

過去への拘りを一切捨てると

決断がスピーディになることは、

このごろとても実感しています。

若い時は、なかなか物を捨てられなく

部屋の中は散らかり放題でしたが

最近では、何でもかんでも、ポンポン捨てることができて・・・

これって、年を取った証拠かもしれません。

学習能力の全く無いポンコツ人間だと言われないように

気をつけなければ！！！

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