AIと人間の創造性・ライブパフォーマンスの価値
こんにちは、遠藤克樹です。 向井蘭の社長は労働法をこう使え。 向井先生、よろしくお願いいたします。
はい、よろしくお願いします。
さあ、ということでね、今日もいきたいと思いますけど、 今日はね、質問は後でやりますけれども、AI絡みですね、質問。
そうですね、AI絡みですね。
この間、メルマガで音楽作曲してみて、勝手に流したんですけど。
向井先生に聞いていただいたんですが。
すごいですね。
いやー、そのうちまあ、なんだろう。
ただまあ、このAIの欠点は、重大な欠陥がありまして、 これは法律実務でもそうなんですけど、
当たり前ですけど、ライブ演奏、ライブ配信、コンサートが開けないってことですよね。
そうですよね、そこは本当に確かに。
リアルの人間が動く、ダンスっていうかね、とかね、舞とかね、そういうことはできません。
もちろんアニメみたいに作れると思うんですけど、生身の人間ができないから。
だから、もちろん一定のジャンルとして残ると思うんですけど、
やっぱりライブ演奏できるアーティストが中心でしょうね、これからもね。
いや、確かにね。だからその瞬間に消えてしまう価値ということの方が価値になるんでしょうね。
アーカイブ残せるコンテンツというよりも。
そうですね、やっぱり背後に人間がいないと関心が…
人間って、例えば将棋なんかすごいわかりやすいんですけど、
AIとAIが戦う選手権があるんですよ。
はいはいはい。
世界一AI将棋決定戦。
誰も見に来ないですね。
確かにそうだよね。
全然人来ない。
藤井聡太君と挑戦者が戦うみたいな、僕も好きで見てるんですけど、
多いと同節数万人来ますからね。
そんなに増えるんだ。
増える。土日だと数万人、終盤だと数万人来る。
数万人来るってすごいですよ。
でもAI同士でやらせたら全然来ないんだ。
AI同士でライブでやると500人とか。
へー、やっぱり人間の生身の戦いを見たいわけだ。
そう、だからここは人間の生きる道っていうか、
やっぱり人間が出した回答じゃないと魅力を感じない。
そういう意味じゃね、弁護士だってアーティストにならなきゃいけないって話ですね、今の。
またいいこと言いますね。
出ましたね、今、名言が。
アーティストになれと。
ことですね。
分解覧職業を転じますね。
演劇的アプローチと自己表現の重要性
いや、あのですね、実は私ちょっと。
え、なんか爆弾発言ですか?
爆弾発言していいですか?
えー、ちょっと待って。
思いついたことあって、なんかやっぱりあの、
ドナルド・トランプとか、あと誰だろうな、まあまあいろんな人見てて、
思いますけど、こう演じてるじゃないですか。
ドナルド・トランプはドナルド・トランプを。
だから演劇を、これからは演劇をやらないとダメだと思って。
思って。
社会人演劇教室ってあるんですよ。
はいはいはい。
あんの?
で、それがなんかいっぱいあるんですよ、東京。
はいはいはい。
で、もう申し訳ないぐらい安いんですよ、授業料。
ああ、でもああいうね、一般に開かれてるやつって、そうですよね。
そう。
だからもう僕、
どうするんですか?
いや、当然こんなさ、
いや、あの、演劇サークルで、あの、演じることはやりたくないんですけど、
あの、演じる練習をレッスンに変えようかなと思ってます。
まだ申し込んでない?
まだ申し込んでない。
あの、いっぱいあって、どれがいいんだか全然わかんないんですけど。
岡井先生。
はい。
それね、やったほうがいいです。
次の収録楽しみにしてますね。
いえいえ、そんなスピード感でできない。
そんなスピード感でできない。
いや、なんかね、社会人演劇教室、初心者でやると、いっぱい出てくる。
そう。
しかも、そういう方々って、実際すごい実力だったりするじゃないですか。
いや、そうでしょうね。
普通にこんな価格で受けていいのっていうようなね、世界を見せてもらえたりすると思うんでね。
いや、こういう時東京っていいですよね。
何でもあるもんね。
すごいよね。
すごい人たちが集まってますもんね、そういう意味で。
いや、もう恥ずかしいわ。
でも一応やってましたよね、演劇。
演劇?
演劇っていうか、コント?
ああ、あの岸田くんがね。
いや、寸劇みたいなことやってましたよね。
やってましたね。
やってましたよね、そういうの。
思い出しました。
もうね、恥ずかしいところからなくすっていうの大事ですよね。
いいですね、挑戦、向かいらんの挑戦。
これを毎年10回レッスン行って、自分をさら…
いや、実はやっぱ公演やるじゃないですか。
公演って演劇に近いんですよ。
まあ、そうですよね。
やっぱり場合によっては笑ってもらったり、びっくりさせたりするじゃないですか。
だから、落語なんだか…
稲川純二さんの会談をYouTubeで見るけど、
なんか、僕もこんな感じなのかなみたいな思いますね。
どういうことなんだよ。
怖い話してるじゃないですか。
確かにね。
労働法のね、法律の怖い話。
経営者の人なんか顔が怖がっても聞いてると苦しそうな顔してる。
そっかそっか。
だから、もう稲川純二を目指すか…
すでになってるって話だから大丈夫だと思います。
劇団式的な…
パフォーマーの方に行くわけですね。
劇団ひまわりはなんでしたっけ、子供か。
子供はダメなんですけど、劇団にやるかですね。
それをちょっとやろうかなと思ってますけど。
いいじゃないですか。
恥ずかしい。もうすでに恥ずかしい。
さすがですね。やる前にここで好評して逃げ場を立つっていう。
そうそうそうそう。
どうなりましたかってリスナーの方、必ず聞いてくると思うんですよ。
ですよね。私も毎回聞くようにしますね。
でもね、AIの時代は体を動かす演劇みたいなのが大事だなって思いました。
確かにな。
公開収録なんか知らないですけど、AIより皆さん楽しみにしてる雰囲気だったんでね。
そういった話もできるといいですよね。
そうですね。
AI導入における給与計算の課題と「作業の移転」
どうしますか?質問いきますか?
忘れてました。
忘れてます。忘れちゃダメです。
ただ、いきましょうかね。
30代の方からご質問いただいておりまして、IT企業でロームを担当していますという方のようです。
給与計算でAIを活用するという取り組みを始めようと思っているところで、先日のポッドキャストを拝聴しました。
給与計算のミスが起こる原因は、情報の回収漏れと出来事に対する反応の誤りが主かと思っております。
例えば、ある人のグループ内での転席という出来事に対して、
いつ転席があり、転席によって確認すべき項目とどう対応すべきかのような情報が網羅できていればミスは確実に減ると思います。
AIには情報の一元管理と対応内容の表示、人の対応に対する確認を任せたら良いのかなと思っていました。
実際取り入れられている会社の事例としては、どういった点をAIに任せているのか、
どこまでAIに任せられるのかなど、教えていただける範囲でご了知いただけましたら幸いですということですね。
はい、ありがとうございます。
具体的な話ですね。
うちの事務所は給与計算を受託していないので、
弁護士事務所ですかね。
分からないということで終わっちゃうんですけども、
全自動で全部やってるっていうのは、
TwitterXを見ても誰もいないですよね。さすがに。
ご指摘の通り、こういう転職とか退職とか、
イベントがあるんですよね、家族が。
不要家族が増えたとか、消去があったとか。
イベント情報を入力すると、
自動的にこれを確認してください、これが異常値になりました、みたいな。
そういうのが出るっていうのが今のAIみたいですね。
そこから人間が確認して直したり承認して終わるということで、
自動でやってるっていうのは聞いたことないし、
これからもそれは難しいんじゃないかなと思いますね。
本当に一律でルール化して、
全部が情報を一元的に吸い上げられるような
働き方とかにもなっていくとできちゃうんでしょうけどね。
そういうふうになるのかっていうところですよね。
向井先生、今の話で思い出したんですけど、
AIもそうですけど、SaaSとかがバーッと広まったときに、
これ工藤先生もおっしゃられてたのかな。
結局分析すると、今まで人事総務とかが
いろんな手を買い品を買い一生懸命頑張ってたものを
SaaS入れたことによって確かに便利になったふうなんですけど、
実際にはその作業が効率化の名のもとに
現場に振り分けられただけで、
トータル会社で見ると相対的な仕事量は何も変わってなくて、
行われてる仕事が分散されて現場がむしろしわ寄せが食らって、
人事の人たちがとても楽になったっていうだけになっている
ということが結果としてはっきりしたっていう分析資料があって。
おっしゃってましたよね。
よくあるのがセルフレジ。
セルフレジもそうじゃないですか。
すごい進化したみたいな話だけど、
いや、あれはお客さんがレジを売ってるだけですから。
だから全体の作業量が変わってないんですよね。
ですし、サービス感覚としては嫌ですよね。
すごい作業させられてる感じがして、
なんで俺ピッピしてるんだろうみたいな。
結局、例えば今うちが取り組もうとしているのは、
顧問契約書取り交わしたり、契約書取り交わすのが
お客さんって多いんですよ、うちの事務所。
月間20件以上あるんですよね。
立て込むともう1日何件も契約書取り交わすんですけど、
それをクラウドサインっていうソフトウェアでやってるんですけど、
電子契約書ですね。
それを自動化しようと思ったんですよね。
でも自動化しようと思ったんですけど、結局当たり前なんですけど、
お客さん情報は弁護士が入力することになるんですよ。
だから事務局の負担はすごく楽になるんだけど、
結局ほとんど自動で契約書は作って文面は作ってくれるけど、
弁護士が代わりにお客さんに送るものを確認しますから、
ちょっとした作業が減ります、文章作る必要はない。
ただそれも今までの事務局さんは自分でコピペしてましたからね、文案があって。
だから自動化っていうよりこれ弁護士だけなんじゃないかっていう。
仕事増えてるじゃん、弁護士版みたいな。
気はするんですよ。
似たような話ですね。
なので実はAIは今のところはそのレベルで止まってて、
抜け漏れを判断、あと代替案。
こういう内容でどうですかっていうのは出るんですけど、
結局人間が最後確認して責任を負うっていう、
そういう仕事は残ってるんですよね。
でもね、やっぱり事務作業をしてるだけでも楽ですよ。
事務作業部分はね。
中国もそうなんですけど、完全自動運転ってまだなくて、
ハンドルを動かしてくれるんですよね。
人間が手を添えると動かしてくれて、
目的地まで自動で運転はある程度してくれるんだけど、
異常があったりしたら人間が手動でやるんですよ。
当たり前だけど。
見てないといけないですよね、中国でも。
だからそれとちょっと似てます。
まあそうですよ。
責任のラインを最後そこまでAIに任せるのかって、
なるジャッジをしたら行っちゃうんでしょうけどね。
そうなんですよね。
だから責任を人間を追うってところはなかなか変えられなくて、
結局、本当に給与計算も同じで、
そこは残っちゃって、
今のところ便利な道具レベルに留まってるっていうのが現実じゃないですかね。
こういうとこですよね。
中小企業におけるAI導入の現実と今後の展望
結局、給与計算って足し算、掛け算、引き算、割り算の世界だから、
それってもう4,50年前からできてるわけですよね。
エクセルの前のロータスとかだったらもう30年くらい前。
知らないな、ロータスになると分かんない。
分かんないですよね。
20数年前まだロータス、大企業のお客さんってロータス使ってたんですよ。
知らないですよね。
知らない。
ロータス使ってたって、できてましたけど30年前も。
だから、実はあんまり変わってない面も多いですよね。
そうですね。
なので、この辺は我々も情報を集めながら、
会社の事例としてどういったことをやってるかは、
また集めながら解放していきたいと思います。
そうなんですよね。
うちでもクロードコードを使って自動化しようかなと思ってるんですよ。
社内作業。
でもちょっとまだできてないですね。
いうところですかね。
でもいずれできちゃうんじゃないですかね。
中小の事務所でもやれば。
ロームの未来のシャロシの向井先生も仲良くさせていただいております。
くの先生がおっしゃられてたのは、
ロームの分野は一旦大企業はバンバンAIで確立化できるんで、
確立化としてAI入っていきやすいんだけども、
逆に中小零細企業の方があまりにも独特個別なオリジナルなことをしすぎてるんで、
AIが入ってこれないんで、
むしろ今AIが入ってこれないのは中小零細という話をね。
実務が複雑か故にという話をされてましたよ。
そうですね。
本当に中小零細は独自の手作業。
AKSさんが送って、
あれをフリーとかマネーフォワードに乗っける自体が至難の技ですね。
でもあれを乗っけないとやっぱり会社は発展しないですね。
うちも最初エクセルでやってたんですよ。
ある日エクセルが爆発しましたね。
動かなくなっちゃったんですよ。
怒っちゃって。
こんなに酷使するのおかしいみたいなストライキが起きて、
エクセルが爆発したんです。
ストライキが起きて、
私何件もストライキ経験して、
最初メルマガをアウトロックで送ってたんですよ。
アウトロックも何百通かでストライキを起こしましたね。
だからそういう会社が成長するとストライキ起こされる。
コンピューターがストライキ起こしますね。
だからそういう専門のサービスに入れないとダメですよね。
ということでね、
少し抽象的な話もあったかもしれませんけれども、
具体の話は我々も収集しながら随時タイミングで開放していきましょう。
ぜひこの方も取り組んでいることがありましたら、
ぜひ逆に教えていただきたいなというところで、
皆さんもご情報ください。
AIローム柄にどのように活用されていますか。
ぜひアイディアとかやっている事例がありましたらお待ちしております。
ということで終わりましょう。ありがとうございました。
ありがとうございました。
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