AIは仕事を奪わない、DX時代の業務設計(前編)

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2010年代後半にAI(人工知能)技術への注目が高まったのは、ディープラーニング技術の急激な成熟が背景にあります。特に画像認識技術が高まったことや、将棋や囲碁、オセロなどの完全情報ゲームにおいて、人間最強のプレイヤーを破ったことなどを背景に、その可能性に目をつける人が増え、広くビジネスでの活用も検討されるようになりました。

一方で、同時に語られたのは「AIの脅威性」です。従来の技術では成し得なかった認識や分析が可能になり、機械学習(ディープラーニング)技術の特徴を知らない人からは「AIが人間の仕事を奪う」と危惧されるようになりました。

2021年現在、AIへの注目はやや落ち着いてきたと言えます。あわせてデータやデジタル技術を総合的に活用し、DXを推進しようという気風が高まっているとも言えます。

この記事では、あえて「AIは仕事を奪わない」をテーマに、DX時代に求められる私たち人間の業務設計について解説していきます。

汎用人工知能と特化型人工知能

まずはAIと業務の関係性を考える上で重要な、汎用人工知能と特化型人工知能について解説していきます。

2010年代から巻き起こったのは第3次AIブームと呼ばれます。第3次AIブームはディープラーニングなどの機械学習技術の発達によって画像認識の精度が高まり、さまざまな産業分野で活用が検討されるようになりました。背景にはデータベースの発達や、通信環境の整備、コンピュータの計算能力の向上などがあります。

ディープラーニングに代表される機械学習技術は、基本的に膨大なデータの中の特徴を学習し、法則性を導き出すことで、画像や音声などの認識、売上の予測などを可能にします。これらは、特化したタスクに限定されていることから特化型人工知能に分類されます。

汎用人工知能は、未だに実現していない人工知能で具体的な技術があるわけではありません。人間のように、さまざまなタスクをこなせる人工知能で、現在も研究が進んでいます。例えば、人間の脳の構造を電子回路で再現することで汎用性向上を目指す全脳アーキテクチャなどのアプローチが代表的です。

もし、AIが完全に人間の仕事を奪う場合、後者の汎用人工知能が実現しなくてはいけません。一方で、全脳アーキテクチャなどのアプローチは未だに実現の見通しはたっていない状況となっています。

仕事と業務、作業を分けて考えよう

人工知能の分類について解説した上で、次は仕事と業務をわけて考える重要性について解説します。

多くの人は「AIに仕事が奪われる」と危惧していますが、仕事とはなんでしょうか。

「仕事」はとても広い概念で、構成する要素に業務や作業などがあります。「業務」は日常的に継続して行う「仕事」の1つの構成要素になっています。「業務」は、一定の手順でできる「作業」で構成されています。

「仕事」をこなすためにやらなくてはいけないことが「業務」で、業務を遂行させるためにやらなくてはいけないのが「作業」と覚えておくとよいでしょう。

AIの台頭によって職業動向にどのような変化が生まれるか

AIの台頭によって変化しているのは、「作業」です。

前述の通り、現在活用が進んでいる人工知能は特化型人工知能と呼ばれ、特定のタスクに特化しています。例えば、将棋AIは囲碁をうつことはできませんし、売上を予測するAIは画像を認識できません。

しかし、特化した分野では、人間にも勝る実力を発揮しているのがディープラーニングなどの機械学習に代表される特化型人工知能です。特に画像認識の領域では、人間のさまざまな作業が代替され始めています。

ディープラーニングによって、最も代替された作業は「目視確認」の作業です。例えば工場のラインにおいて、不良品が発生していないかどうかをチェックする作業はディープラーニングの活用事例でも多く見かけるようになっています。

このように特化型人工知能の登場によって、代替可能な作業が生まれていることは明らかでしょう。また、代替されやすい作業ばかりで構成されている業務もあわせて不要になる可能性があります。

また、不要になる業務ばかりで構成されている仕事も不要になる可能性があります。

上記のような視点で、一般的に仕事が奪われるといわれる仕事を見てみましょう。

例えば、経理担当者は人工知能に代替されやすいと言われています。

経理担当者の業務には例えば以下があります。

  • 従業員の給与や社会保険料の計算
  • 月次決算書作成
  • 予算実績管理
  • 現金出納管理
  • 経費精算
  • 伝票記帳・整理
  • 売掛金や買掛金の管理

この中でも特に経費精算業務は人工知能によって不要になる業務です。経費精算業務を構成する作業の多くは人工知能技術で代替が可能になっているからです。

経費精算業務では、例えば、領収書のデータから情報を入力し、予算の範囲内なのかどうかを判別し、従業員の口座に費用を返金する作業が含まれています。領収証のデータの入力は、従業員が多い企業であればあるほど経理担当者の負担となり、経費精算業務の多くを占める作業でした。

しかし、現在、AIを活用した手書き認識技術が発達し、AI-OCRとして活用が進んでいます。領収書の文字を認識し、さらにそれがどの項目に含まれるのかを分類することで、迅速に領収書を処理できるようになっています。

このように、仕事と業務、作業をわけて考え、それぞれ、現在の技術でどのように代替可能かを考えることで、その仕事の将来を予測しやすくなるといえるでしょう。

以上、前編では仕事と業務、作業を分別する重要性を解説した上で、人工知能によって仕事がどのように変化するかをお話ししました。

後編では、それらを踏まえ、私たちはどのような方向に向かってキャリアを歩んでいけば良いのかについてお話ししていきます。

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WRITER

 

  Asei AI/DX専門ライター「Asei」

AIやDXなどが専門のライター。累計執筆数500本以上。 「曖昧な技術を具体的に」を心がけ、トレンドに合わせてさまざまな視点から発信します。フリーのフォトグラファーも。

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