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AI対策 -仕事を突然なくさないために-

働き方

今回の内容

 

***

 

1: AIはすごい

アルファ碁や癌の診断を医師の代わりに行い人間以上の結果を出す。
AI(人工知能)は人間の生活を激変させる日は近いと思われる。(といっても徐々に変化していくから体感はできないと思うけどね)

AIはこれからどんどん身近になっていく。既にスマートフォンiPhoneにはシリというAIが搭載されているし、Googleにも音声認識の機能が入っている。これをAI機能と認識していないひともいると思うが、今後もこのようにこっそりと、いつのまにか身近にAIはやってくる。

(参考)

ashian.hatenablog.com

 

 

2: AIに代替される仕事分類基準

「AIが仕事を奪う」という話は2016年になってから頻度が増した。それくらい現在のAIの衝撃が強いということだろうと思う。

AIが奪う仕事については、2016年12月時点で以下がよく語られている。

 

  1. ルーティン化されている仕事
  2. 知識を強味にしている仕事
  3. AIが代替することで生産性が大幅に変わる仕事

 

わたしはもう少しブレイクダウンしようと思う。

以下の図を見てほしい。縦軸にAI導入による生産性、横軸に人間の力関係をとっている。

 

縦軸のAI導入による生産性は、「下がる」ということは考えにくいため、縦軸の下側は「Stay=そのまま」とした。

横軸の人間の力については、AI導入を推進する経営層を左に、右に現場で実際に作業を行っているひとを置いた。

わたしがポイント思っているのは、横軸の「推進者(⁼経営層)の力」だ。AI導入を強い意志を持って推進する経営層などがいれば、業務は即AI化する。

 

f:id:Ashian:20161202203811j:plain

 

推進者の力が強い場合、なぜAI化は即行われると考えるのかというと、推進者(⁼経営層)はその作業の生産性を最大化することを考えるから。

生産性は、『生産性』(伊賀泰代著)によると以下となる。

 

生産性=Output / Input・・・A

 

推進者(⁼経営層)は、これを以下のように読み替える。

 

自社のパフォーマンス=利益 / (時間+人件費+その他コスト)・・・B

※かけたコストあたりの利益額を最大にする

 

図の左上の「推進者の力が強い X AI導入の生産性Up」部分は、AIによって仕事そのものが変質することも含む。それはBの式の「利益」額が増える変革が起きる可能性がある内容だ。もしB式の「利益」を増やす変革が起こる状況だとすると、対象となる仕事に従事しているひとは途端に仕事を失うことになる。それまでの仕事のやり方が古いやり方になり、従事者が不要になるからだ。例えば工場での作業をオートメーション化する、など。

図の左下は「推進者の力が強い X AI導入の生産性Stay」部分となる。このエリアはB式の分母(時間+人件費+その他コスト)を、「改善」によってコストカットすることで自社のパフォーマンスを向上させることが多いと考えている。コストカットの「コスト」はお金そのものだったり、時間だったりするが、規模は左上のエリアより小さいながら、左上エリア同様、従事者は仕事を失うことになる。

 

一方、図の右側上下は現場の力が強く(=推進者が弱い)、AIへの置き換わりは時間がかかるかもしくはAI化は難しい。現場の力が強いと現状維持圧力がかかるからだ。現場の改善活動を経験したひとはイメージがつきやすいかもしれない。ただし、右上の「現場の力が強い X AI導入の生産性Up」エリアは、所属組織ではAI化しなかったとしても、周りの組織がAI化する場合がある。その状況になると、いつの間にか、自分がガラパゴスになり、現組織にしがみつかないと生きていけなくなるので注意が必要だ。

同じことは右下の「現場組織の力が強い X AI導入の生産性Stay」のエリアでもいえる。

 

 

3: 自分の仕事を仕分けする

ここまでの記載によるならば、その組織内でのAI化のポイントは、推進者と現場のひととの力関係が、AI化の有無を分ける。

一方で、自分が属する組織の外の動きも併せて知る必要がある。いつのまにか、自分がガラパゴスになり、現組織にしがみつかないと生きていけなくなる可能性があるからだ。

であれば、我々はどのように判断したらよいのだろうか。

 

その問いに対するひとつの解は、「現状の可視化」が助けになるかもしれない。

自分の仕事がひとつだけ、というひとは少ないはずだ。自分の役割を分類しよう。

そして、それぞれの仕事をマトリクスに当てはめてみる。

それによって今後やるべきことが見えてきたらラッキーだと思う。

 

 

4: 自分の仕事はAI化しそうか、生産性を高めて確認する

とはいえ、マトリクスに自分の仕事をプロットするのは難しいというひともいるかもしれない。

それはひょっとすると、自分の仕事をうまく効率化できていないため、AIがどのように自分の仕事を効率化するか、代替するか、イメージが難しいからかもしれない。

もしそのような状況であるなら、A式を参考に自分の仕事の生産性を高めてみることをお勧めしたい。

 

生産性=Output / Input・・・A

 

一番簡単な生産性の向上は、改善活動による改善だ。分母のInput部分を減らすことで生産性を高める方法。分母のInputを改善するアプローチは即効性がある。

一方、分子となるOutputを増やすには、改善レベルではなく、変革レベルの変化が必要かもしれない。「Outputを出すためのプロセス」を変革することも、じっくり考えてみてほしい。このOutputの変革は、概ね時間がかかる変革になると思われる。

 

自分の仕事を効率化する癖がついたら、AIを推進するひとの気持ちがわかるようになる可能性がある。それは結果的に自分を守ることになると思う。

ちなみに、「生産性」については、『生産性』(伊賀泰代著)、『自分の時間を取り戻そう』(ちきりん著)が丁寧に記載されているのでお勧めだ。

 

ちなみに、わたしが感じているところでは、この「Outputプロセス」の変革は、まさにAIがやらかしてくれそうな領域。もし自分の仕事がAIによって変革される可能性を感じるなら、AI関連の記事などで日々情報収集することをお勧めする。

そして徐々に自分の仕事内容を別のものにシフトしていくことだ。

 

なおマトリクスの縦の線上(推進者も現場も力が強くない)で、かつ「AI導入の生産性Stay」の領域の下の方に自分の仕事がある場合、その仕事はAIに代替される可能性が少ない仕事だとわたしは思う。少なくとも現時点では。その理由は、AI化するコストが、生産性に見合っていないと思うからだ。

 

 

5: 将来を見据えて

『LIFE SHIFT』(リンダ・グラッドストン著)によると、自分の親世代よりも自分は長く生きるそうだ。

巷では自分の年金は、親世代の半分ともそれ以下ともいわれている。

定年になったら悠々自適な生活というのは、一部のひと以外は難しいようだ。

 

仕事の生産性を上げるためのトライは、目の前の作業をやっつけるだけでとどめるのはもったいない。

日本は人類が経験したことがない高齢化の世界に向かっている。予想ができない世界に向けて歩んで行っている我々は、どのような60代、70代を過ごしているだろう。また、過ごしたいと思っているだろう。

目先の視点だけでなく、遠く老後を見据えた視点で今を考える。

そのような思考や葛藤が、AI対策になっていくのではないかと思う。

 

ほなまた!

 

 

 

 

 

 

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