![[Biz]仕事の変化への対応・一人雑談](https://image.listen.style/img/OQsdttJyTPh5SzKaVSCOF_sGSSIYHqoJg6fnRuXMzn4/resize:fill:1200:1200/aHR0cHM6Ly9kM3Qzb3pmdG1kbWgzaS5jbG91ZGZyb250Lm5ldC9zdGFnaW5nL3BvZGNhc3RfdXBsb2FkZWRfbm9sb2dvLzExNDQwNzM5LzExNDQwNzM5LTE3Mjg0NDY3ODIzMTMtMmFhMDEyZDEyNGU1Yi5qcGc.avif)
AIによる仕事の変化
はい、コロンバスプロジェクトの緒方です。今日は一人雑談をまたしたいと思います。
最近ちょっとこれもですね、面白くない、面白い、もうちょっと面白くするにはどうすればいいかなと思いまして、
とあるテーマをですね、AIに投げかけて出てきた回答に対して考えを述べるみたいなことをしてみたいなと思いました。
次の回はこんな回をしてないかもしれませんが、話します。
AIで仕事は減るか減らないかっていう話とかですね、実際に仕事が減ってるっていう会社さんは非常に多いんですけど、
会社ですね、会社レベル。個人の方はどうなんでしょうね。ちょっとわからないですが、人作源もあるから仕事減ってるといえば減ってるという言い方というか、
そう感じている方もいらっしゃるかもしれません。でもAIで仕事は減らないと、そういう減らないという条件っていうのを考えてみましたよと。
そうしたらですね、そういうテーマにしましょうと、GPT 君にチャットGPTに投げたらですね、こんなことを出してきましたと。
減らないための条件提示すると議論の幅も広がりますねとかって言いながらですね、大きくは3つ。
学術的な整理として補完整理論というのがあります。
新技術は人間の能力を補完する方向で導入されるとき、雇用維持は拡大すると言われますよと。
そういうのがあるんだなと思いましたけど、新技術は人の雇用を拡大させるっていう話があるってことですね。
もう非常にポジティブに受け止めれば、だから心配しないでいいってことにもなるのかもしれないですけど。
あとは非代替領域がありますよと。
人間特有の創造性、感情理解、論理的判断はAIの代替は難しいよと。
これに軸足を置くことで仕事は残りますと。
実務的な条件としてはAIを自動化ツールではなく共同作業者として位置づける組織にしましょうと。
AIで単純作業を減らして、人は顧客との関係とか戦略思考へシフトしましょうと。
あと学習とサイスキルを精度的に組み込む。
AIに奪われるではなく、AIを使いこなす人材を増やす。
顧客接点での人間価値を重視する。
特にB2Bでは信頼関係性こそが差別化要素。
この辺りの実務条件はもう、私がAI使いすぎてて、うちに完全にマッチした情報というか、
私が話してたことがだいぶ出てきてる気がしますけど、実務的な条件出してくれましたよと。
確かにそうだよねというか、私が言ってますからね。
概念的な条件としては、仕事は作業ではないと理解しているということですね。
作業がなくなったから自分の仕事がないというような状態だと、やっぱり仕事はなくなっちゃうよということですね。
人間ならではの価値、関係性、物語性、信頼構築に寄せていくということですね。
実務的条件と人間の価値
ここがやっぱり苦手な人が増えているのかもしれないですけど、
人と話すみたいなこととかですね。
そういったことも苦手だと、やっぱり減っていくってなるかもしれないですけど、
仕事っていうのはやっぱり一人ではできないから、やはりチームで仕事をするということなどを行えばですね、
必ず仕事っていうのはありますよということですね。
概念的な条件の中に、AIによる効率化を余白に変える文化がある。
いや、これも本当そうだと思いますよね。
時間短縮して、それでノーノートしている人はダメですね。
ノーノートするんじゃなくて、時間ができたから他のことをちゃんとして、本来やらないといけないことに取り組もうと。
やったら緊急度が高くて、緊急度と重要度が低くて緊急度が高いような作業がなくなるわけじゃないですかと。
そしたら重要な仕事ばっかりいけますよと。
重要度が高くて緊急度が高いことはやらないといけないですけど、それすらもやっぱり変えていける可能性はありますよね。
時間をかけて仕事に取り組むということができるようになれば、
もちろんですけど、その人の仕事っていうのは残りますよねということですね。
GPTとしてはですね、AIで仕事は減りません。
減らさないための条件っていうのはAIを使って作業を減らして人間が価値を作る余白を増やすことだと言っていますと。
そういうことでした。
なかなか素晴らしいなと思うんですけど、やっぱり何か味気ないというか、味気ないわけじゃないか。
これはこれで正しいからふんふんって言って、でも次に移っていけるかどうかはちょっとわからないですね。
私がちょっと考える、やっぱりAIで先ほどまさにここでGPTくんが言ってくれてるですね、
作業を減らして人間が価値を作る余白を増やすということでいえば、やはりオペレーション的な作業に関しては減らすことができるということですね。
今まではどんなプロフェッショナルでも作業が残ってしまったりして、明らかにそんなに高い価値を出せるわけではない作業が5万とあるわけですね。
いろんなSaaSが業務改善で出しているような領域はそういった領域もあったりするとは思いますけども、
それでも価値が残念ながら高くない本当に作業的なこと、ロボットでもできるようなことを仕事にしてたような人っていうのはやはり難しい仕事が減っていくとはやはり思ってしまいます。
ただ、そういった方々がもし長く作業でやられてきた場合には、多くのマニュアルには書かれていない暗黙的なノウハウっていうのがすさまじくあるはずなんですよね。
そこを生かすっていうことだろうと思っています。製造業が厳しいみたいなことを言っていても、じゃあ効率的にパフォーマンス高く仕事ができるようになれば、もちろんビジネス的にも収益的にも圧倒的な高さを生み出せる可能性がある製造業でもあったりしますし、
日本はそういう無駄が多いとも言われますが、実際無駄も多いんだと思うので、AI を活用することによって限られた人員でも人口減少最先端の日本なんで、そういった中でも仕事の売り上げ利益を増やしていって、収入を増やしていくみたいなことはやっぱりできていくよねという考えであるとすると、
どんな人でも、まず私のAIで仕事が減らない条件一つは、作業者でないということでいえば、やはりプロであるということですね。プロであれば仕事は減りません。
それは作業のプロではなくてですね、自分のプロフェッショナル性っていうのを少しシフトして考えて、やはり業務の中での設計とか何を考えて仕事をしているのかなどなどをですね、しっかり言語化するなどをして、それをAI で読ませるというのもありかもしれません。
そこも仕事がなくなってしまうといったら、それは実際なくならないのはその後にあるんでまたいいんですけども、なくなりませんよと。そのAI を活用してハンドリングするっていうこと自体で、あなた一人の人っていうふうになれればですね、問題ない状態にはなってくるかなというふうに思いますね。
仕事の変化における役割
だからプロフェッショナルであるっていうのが条件の一つじゃないかなというふうに思ったりします。もう一つ、管理するっていう役割であることですね。やっぱりAI は管理は難しい。多重管理になるとですね、プログラム的にフロー的にですね、かなり難しい複雑性が増してきて、エラーが多く出るミスが多く出ると思われます。正直言いまして。
なので、管理をする、その AI が出してくるものをしっかり管理するだったりとか、そうは言っても人間系と AI 系があるとすれば、人間系のところをですね、しっかり滞りなく進めるとか、AI をチェックするとか、アウトプット、インプットをチューニングするとか、そういったことを行える役割、そういった人材であればやっぱり、
仕事は減らないかなと思いますね。
判断する役割である、これは私の中で一番、この判断と次が責任なんですけど、合わせて言ってみましょう。判断と責任、これがですね、多分、全ての人にとって必要な、本来仕事をする上では必要だというふうに思いますけど、やはりどんなことをするにしても、
どんな作業をするにしてもですね、判断をしてなかった人っていうのは、ちょっと難しくなってくるんじゃないかという気がします。
それは無意識の中での判断ではなくて、やはり意図的に、これはこうだからこうなんだという価値の基準であったりとか、状況の判断というのが必要で、それができればですね、多分仕事は残る。
それを明確に発言した方がいいですね。私はこう思ったからこうしたんですっていうことを明確に言っていく。それができればですね、多分仕事は減らないと思います。これはあらゆる仕事をそうだと思いますね。
作業者でもそう。作業者で本当に何も考えないで作業をしている人は、指示くださいみたいな人になって、そういう人はやっぱり残念ながら仕事なくなっていくと思います。どんなことでもやっぱりこういう判断をしたんだと。で、判断にはやっぱり責任が伴われると思うんですけど、
いや、これで責任と言ってもですね、仕事における責任なんて大した責任じゃ残念ながらないので、やはりそういうつもりでですね、仕事っていうのはやっぱり判断することと責任を取ること、自分の判断に責任を取るということですね。で、判断がもし間違ってたらごめんなさいってちゃんと言うってことですね。
それが大事かなと思います。まあ、人だからそれで全然良いんですってことですね。判断と責任っていうのがとても重要だってことですね。あと、AI の誤りをカバーできるってこと、これは管理するってことにも含まれてきますけど、AI はやっぱり必ず間違えるというか、まあ、人が間違えるんでAI は間違えます。システムで1 たす 1 は 2 っていうのを全て出せるんだったらいいけれども、仕事は答え一つではない。
もうどんなパターンでもこうだと言ってもですね、トランプみたいな人が出てきたらですね、今までと違ってきちゃうわけだから、必ず正解っていうのはないんだっていう前提に立てばですね、そういったことをチューニング調整していくっていうようなことがやはり非常に重要な仕事になってくるということですね。
なんで、AI で仕事が減らない条件っていうことで言うと、プロである、管理する役割、判断、責任を取る存在であったり役割、あとは AI の誤りというのが必ず発生するのでカバーすると。
フィジカル領域と今後の考察
今までの作業ということから、こういう業務、こういうものなんだ、仕事は、ということにシフトするっていうのが大事かなと思いますね。あとはここには書いてないですけど、もうフィジカル領域は絶対なくならないでしょうね。
AI 対 AI でロボットたちに戦わせても、仕事はあるかもしれないですけど、でもありとあらゆることに人間、人型、ロボットがやれるようになるのは、やっぱりまだ時間かかるんじゃないかなと思いますし、正直言って大したパフォーマンスにならないような気もします。
20 時間働けるのか。どうなんだろうな。そこでエラーが起きちゃったら大変だから、そこの管理をするポジションを取ったほうがいいのかもしれないですね。AI を管理する AI を作るっていうのもありかもしれないですけど、さらにそれを管理するし、本当にそれで収集つかなくなったときに判断して責任を取って早期のリカバリができるようなフットワークが軽い人が仕事は残っていくのかもしれないですが、フィジカルの領域はだいぶ残るでしょうね。
というようなことを考えました。
今日のお雑談は以上です。では B2B のコミュニケーションということで、今後もお話ししていきたいと思います。
ではでは。
