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働き方はどう変わる、到来「AIが同僚」時代

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2017/2/14 6:30
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 近い将来、企業内で「人工知能(AI)が同僚」となる時代が必ず到来するだろう。仕事の内容によっては、既にAIの能力が人間を上回っている領域もある。

 米グーグルの子会社が開発したコンピューター囲碁プログラム「アルファ碁」は、解説者が「人間の棋士なら絶対に打たない」という手を何度も打って勝利を収めており、その後は同じ手を人間のプロ棋士が盛んに打つようになった。

 国立情報学研究所(NII)が中心となって立ち上げた「ロボットは東大に入れるか」の東ロボくんは、東大への合格はならなかったものの受験者の平均点を上回り、「MARCH」や「関関同立」と総称される関東・関西の難関私立大学へ合格する水準に達している。

 こうした動きのなか、野村総合研究所(NRI)の未来創発センターは2015年12月、日本の労働人口の49%がAIやロボットなどで代替可能になる──との試算を公表した。英オックスフォード大学のマイケル・A・オズボーン准教授およびカール・ベネディクト・フレイ博士との共同研究によって、国内601種類の職業を対象として、AIやロボットなどで代替される確率を試算したものだ。

 日経BP社ではこの試算を行ったNRIのチームの協力を得て、一般企業の業務がAIやロボットなどでどの程度代替される技術的な可能性がありそうかを独自に集計・分析した。

各職種の代替可能確率と就業人口の分布図(出典:英オックスフォード大学のマイケル・A・オズボーン准教授およびカール・ベネディクト・フレイ博士との共同研究により、「国内601種類の職業を対象として、AIやロボットなどで代替される確率を試算」したデータをベースに、日経ビッグデータ編集部で2016年に集計・分析)

各職種の代替可能確率と就業人口の分布図(出典:英オックスフォード大学のマイケル・A・オズボーン准教授およびカール・ベネディクト・フレイ博士との共同研究により、「国内601種類の職業を対象として、AIやロボットなどで代替される確率を試算」したデータをベースに、日経ビッグデータ編集部で2016年に集計・分析)

 「運用・顧客サポート」「販売・マーケティング・営業」「製造・物流・SCM(サプライチェーン・マネジメント)」「人事・人材管理・総務」「経営」「専門職」の6つの業務カテゴリーに分けた。NRIでは約600種類から180種に集約のうえ、代替可能確率を提示したが、このうち企業内で一般的な約50を選択して、就業人口とともにマッピングした。

 例えば、「電話応接事務員」は「運用・顧客サポート」、営業・販売事務従事者は「販売・マーケティング・営業」といったように業務カテゴリーを割り振った。一般企業における代表者や役員、それを支援する部門である「経営」については的確な職業がなかったが、販売・マーケティング・営業に分類した「小売店主・店長」「飲食店主・店長」が近い属性であるといえる。

■専門職は二極化

 リストを6つの業務カテゴリーごとに分類してみたところ、「販売・マーケティング・営業」の各業務の代替可能性が想定よりも低かった。NRI 未来創発センター 2030年研究室の上田恵陶奈氏は「非定型で顧客との密なコミュニケーションが必要な分野の営業は代替される技術的な可能性が低く出ている。店舗が全て無人化するわけでもないし、営業担当が必要な分野は残るはず。一方で受付業務はパターン化しており、定型的な対応が可能なものが多い」と指摘する。

 製造現場の業務は「電気機械器具組立従事者」などは80%台にとどまっている。「日本は製造現場の自動化を進めてきており、現時点で人手が残っているのは、そもそも機械化ができないところ。例えば、少量多品種の製品を、複数の作業スキルを身に付けた多能工で対応している。こうした作業を、AIがすぐに代替できるものではない」(上田氏)。

 一方で専門職は税理士や公認会計士など定型的な業務が多いものと、医師や看護師など人と直接接する場面が多い業務で二極化した。

 IT(情報技術)関連は「設計やマネジメントの要素が強いシステムコンサルティングは代替可能確率が低いが、コーディングやデバッグといった業務が中心のプログラマーは自動化が進み、代替の技術的な可能性が高くなる」(NRI コンサルティング事業本部ICT・メディア産業コンサルティング部の岸浩稔氏)。

 教育についてはオンライン教材などでAI活用が進むが、「それぞれの学生とコミュニケーションしながら、どう教えれば理解してもらえるのか。そこの創意工夫に高いスキルが必要になる。大学教授であれば、専門分野の研究に高い創造性が求められる」(上田氏)。

 代替可能性が低い専門職の分野にもAIの活用が始まりつつある。同じ業務・職種でもそうしたものを使いこなして“同僚”として働けるかどうかで、仕事の質に大きな差がでてきそうだ。

 では、実際にNRIでオックスフォード大学と調査・分析を行った、上田氏、岸氏、そしてNRIグローバルインフラコンサルティング部の森井愛子氏に、代替可能性をどのよう試算し、どのような反応があったのか、そして「AIが同僚」時代にどのように働くべきかについて解説してもらう。

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