こんにちは。今日もドイツの片隅で「お仕事」とつぶやくブログです。
少し古いニュースになりますが、「ドイツ銀行がAIを活用し、68万時間の労働力の削減に成功。」と英フィナンシャル・タイムズが報じていました。
今日は、今後の職場環境について考察してみましょう。
既にルーティン作業のみではない
「機械に職が奪われる、と騒いでいるのは製造業」などという時代はとっくに終わっています。パソコンの普及とプログラミングの進化により、ある程度のルーティン作業もPCの仕事になってきました。毎日決まったやり取りがあるなら(例えば受注メールのチェック→その日の作業工程の作成)、それは作業としてPCに任せることができます。
今回注目するのは、記事の中のこの部分。
機械学習のアルゴリズムが｢生産性を大幅に向上させ、キャパシティーを再配分している｣
｢これまでにコーポレート・バンキング部門の500万件の取り引きの処理や、投資銀行部門の340万件のチェックの実施にボットを使用した｣
ブログをやっていると、Googleの検索アルゴリズムの動きは気になったりするのですが、こちらも日々進化していて、適当な内容の記事は除外されるようになってきています。文章量に比例はしなくとも、より価値のある文章が検索結果に引っ掛けるんですね。確かに、「あれ、これどうやって解決するんだっけ？」といったような手順の解説では、そこまで検索語彙を練らなくても求める結果を手に入れることができるようになってきました。
(とは言え、速報やゴシップ記事などはまだおかしな情報がうようよしていますが。またフェイクニュースの判定もなかなか困難なところ。)
このアルゴリズムと機械学習を組み合わせれば、「分析」の分野ではコンピュータの力がいかんなく発揮される分野でしょう。「投資銀行部門の340万件のチェック」はこれに当たると考えます。
そして今回、ドイツ銀行は取り引きの処理にもAIを利用してきました。ついにAIは事務処理の分野にも進出してきました。
機械化の進展と人間の働き場所
色んな人がもう提唱しているのでしょうが、日々の手順の決まった仕事やデジタルで完結する事務処理(ある程度のパターン化が見込める分野)には、機械やAIを利用した方が効率は上がりますし、ミスも減らせます。個々の会社にフィットさせる作業が難しいので、導入はすぐ広範囲には進まないでしょうが、それでもどんどんと適用されていきます。
デジタルに関しては、資源ではなく、能力がその利用価値を左右します。情報さえ整えば、イノベーションに関して、先進国でも大都市である必要はないのです。現在、少し興味があってアフリカのスタートアップに関して調査しているのですが、当地のスタートアップの活発さには眼を見張るものがあります。様々な技術や売買スタイルが、小さな会社からブレイクスルーを起こされそうになっています。投資も活発なようです。
当面は、まだ資金力が強い先進国から新技術は発信されていくでしょう。しかし、それももう限られた期間と感じます。
ノマドワークとはまた意味が違いますが、これもある意味働く場所の自由化の一つでしょうか。
何を強みに人間は働くのか、価値を見出すのか
機械化・AI化の進展でシンプルな事務作業は人間の手から離れます。また都市部に人間が居続ける必要も表面上はなくなる。
では生き残るには、どんな分野に自分の能力を特化するべきなのか。
多方面で言い古されているかも知れませんが、クリエイティブさでしょう。いかに現状を変えていくか。より良い方向に舵を切るか。これは経験学習やパターン学習では取得できない能力です。
常にやりたいことを追求していく姿勢が必要です。
就活に際しても？
クリエイティブな分野とチームをまとめる役割そしてAIを使いこなす能力は、これからどんどん期待され役割が大きくなってくると考えます。
クリエイティブな分野
今までになかった新しいモノ、新しい方法、新しい考え方、芸術、音楽、レクリエーションといった分野では、人間自身の発想力が大事です。こうした分野で自分の能力を磨いていける仕事を探してみませんか？
チームをまとめる役割
これからの上司は、その仕事で経験があるだけでダメです。働く場所も同じフロアで机を並べて、、、というスタイルはどんどん過去のものになっていきます。
メンバーが同じ建物にいようが外部にいようが、個性的な人間が集まっていようとも、チームとしての魅力が出せる人、チームの面々を鼓舞できる人、すぐにレスポンスできる人が求められてきます。いままでのコミュニケーションスキルとは違った側面が出てくるかも知れません。「長年の就労経験」「明るく活発」だけでは務まらない役割です。こうした面にも注目して就活スキルを磨くのも先々役に立つでしょう。
AIを使いこなす能力
いくらAIが進化したところで、それを使いこなすのは人間です。いくら「ビッグデータの処理がすごい」とか「ディープラーニングの結果がすばらしい」と言っても、指示をするのは我々なわけです。
ただ、これはシステムエンジニアのかたの専売特許ではありません。例えば営業として働いていても、この「顧客情報の処理、もっと簡単にできないかな」とか「システムと請求書発行、もっとうまく連携できないかな」、「新しい顧客だけど、今までのデータベースから、発注傾向は分析できないかな」など、AIを応用できる点に気づき、検索してそれに対応できる技術がないか調べる・余力があればテストしてみる。などの行動を取ることはできます。そのうえで、自社に合わせたシステムを発注していきましょう。こういった仕事スタイルもこれからは重要になってくると考えます。
あわせてプログラミングに関しては、初心者でも一歩踏み出せる環境があります。
詳細は以下の記事を御覧ください。
まとめ
AI全盛期には、人間はひたすら考えることが求められます。機械に使われる人間ではなくて、使いこなす人間として、主体的に働いていきたいですね。
今日も最後までお読みいただき、ありがとうございました。
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