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INTERVIEW
人工知能で企業組織は二極化、そのとき必要とされる ”人間社員” の条件
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アマゾンが経営効率化のために倉庫の荷物振り分け作業にロボットを導入したり、アップルやグーグルらIT企業が機械学習の専門家を大量に募集するなど、人工知能の活用が加速しています。

そんななか、野村総合研究所(以下、野村総研)が2015年年末のプレスリリースで「衝撃的な未来予測」を発表したのは記憶に新しいのではないでしょうか。

英オックスフォード大学との共同研究により、国内601種類の職業について人工知能やロボットなどで代替される確率を試算した結果、10〜20年後に、日本の労働人口の約49%が人工知能やロボットなどで代替可能。

野村総研の言う通り、もしそのような将来が訪れたとき、自分の職種や役職だけでなく、会社組織はどのように変わってしまうのでしょうか。そして、それまでに必要な備えとはーー。先述の「予測」に携わった野村総研の寺田知太さんにお話を伺いました。

PROFILE

野村総合研究所未来創発センター 2030年研究室 上級研究員 寺田知太
寺田知太
野村総合研究所未来創発センター 2030年研究室 上級研究員
情報通信・メディア産業における戦略立案、M&A支援に従事。Duke University Fuqua school of BusinessにてMBA取得後、さまざまな業種の企業に対して、デザイン思考ワークショップ、ベンチャー企業との連携プログラムのプロデュースを通じた、イノベーション創造の実務に携わっている。京都大学デザインスクール非常勤講師。

会社組織は「二極化」される

ー近い将来、どのような職種が人工知能やロボットに置き換わっていくとお考えでしょうか。

前出の研究結果では、新しいアイデアやコンセプトを生み出すクリエイティブな力が要求される職業や、交渉、説得、サービス志向が求められる職種は代替が難しく、データの分析や秩序的、体系的操作が求められる職業においては代替できる可能性が高い傾向が確認できました。

こちらは置き換わる仕事の具体例です。

  • 人手不足から代替が必要に迫られて進んでいくのはトラックの運転手など。日本ではトラック運転手が本当に足りず、自動運転トラックの専用レーンが設けることも検討されています。
  • 工場や建設、土木、農業の現場では、ロボットだと24時間稼働してくれるので、昼間に細かい部分のチェックを人が担当するなどの分担が生まれるかもしれません。
  • 店頭のレジといった支払系の仕事は完全にコンピュータに移行可能です。外国人との対応が可能で、夜間対応もできるためです。
  • 経理・会計業務の自動化も進んでいます。人工知能はやればやるほど精度が上がりますし、人間のように疲れたりしません。
  • 監査のような大量の情報処理が必要な業務もなくなるでしょう。例えば、メールのログをすべて分析し、誰と誰がコミュニケーションしていて、組織図上ではわからない人の関係をも検知することが可能です。

 

ーそうなったとき、組織体制はどのように変化するとお考えでしょうか。

従来の組織構造は機能ごとに役割分担するというものでした。業務改革を進めて効率化していこうとすると、これまで基本的な考え方としては業務の内容を戦略部門とオペレーション部門とで二分して、オペレーション部門を外部に委託しようという考え方でした。

作成:野村総合研究所
作成:野村総合研究所

図の青い点線で囲った部分(戦略やオペレーション)に情報技術や人工知能を組み込んでいくと、付加価値が高くないとされてきた業務はもちろんのこと、付加価値が高いされている事業計画、業績診断など戦略・コア部門の業務もテクノロジーで実現できるようになります。そうなると、ゴールの設定や組織としての意思決定に携わる業務と、どうしても機械には難しい業務を人が担うこととなります。

さらに言えば、コンピュータを活用したほうが、よりよい意思決定ができる可能性があります。例えば、陪審制での裁判において、「午前中と午後では執行猶予にされる確率が変わる」というデータがあります。午前中だと懲役10年、ランチのあとのゆったりした気持ちでは懲役5年という結果もあるのだとか。人工知能であれば感情によって左右されませんので、コンピュータにまかせた方が公平になるかもしれません。

 

ーそんな状況下で、いまのビジネスパーソンにはおおまかにどのようなキャリアの選択肢が与えられるのでしょうか。

企業の中でこれからも人が担うであろう仕事は、基本的に機械やコンピュータが代替するのが難しい仕事です。例えば、新しい概念を生み出すような創造性が高く、難しい仕事であったり、ネゴシエーションが必要な仕事、非定型業務などがそれにあたります。M&Aの意思決定やゴールを決めることなど、データがない中で意思決定するのは人間の仕事です。

 

ー人工知能によって新しい仕事が生まれることも考えられるでしょうか。

はい。企業内で新しいテクノロジー部門を作り出すか、テクノロジーを使って人にしかできない価値を提供する仕事は出てくるでしょうね。例えば、今すでに起きている事例で言えばiPhoneが登場したことでアプリ制作の仕事はどんどん増えています。

今、チェスの世界一のプレイヤーが誰かご存知ですか? 人間のチェスのチャンピオンでもIBMのコンピュータ・ワトソンでもなく、人間とロボットを組み合わせたチームが世界最強なんです。このように、人間とコンピュータが一緒に動く仕事が増えていくことも考えられます。

機械による代替が進む時代に必要とされる人材像

ーそのような選択肢が与えられるとして、それまでに各人はどのような備えをすればよいのでしょうか。

創造性やコミュニケーション、非定形な分野に取り組んでいく必要があります。例えば、合意形成であったり、チームマネジメントの重要性は、基本的には増すことはあっても減ることはないでしょうね。

チームマネジメントの話で言えば、給料を上げるしかマネジメントする方法を知らない上司は企業に残れなくなってしまいます。会社がどういうことをやっていきたいか理解した上で、お金以外のやり方でチームをモチベートできる必要がある。経営を理解することはますます求められるようになります

対照的に、単純にKPIの数字だけを追いかけて、それを報告しているような中間管理職は厳しくなるでしょう。これは、機械が最も得意とすることの一つですからね。

そして、上司の仕事はマネジメントからリーダーシップへシフトするだろうと思います。

マネジメント業務はテクノロジーにまかせやすく、人事評価は人工知能のほうが得意になるでしょう。一方でリーダーシップ、つまり「こういうゴールに向かって、みんなで頑張ろう」ということは人工知能にはできないでしょう。

 

ー機械のような一辺倒なマネジメントスタイルの上司は厳しくなっていきますね。

はい。一部の優秀なひとの行動様式を評価、標準化し、それをその他多くの社員に当てはめるコンピテンシー・モデルを、職務や階層を無視して全員に適用することの限界はえてきています。

一方で、個人の行動も含めてさまざまなデータをもとに、業務への適性を出し、パフォーマンスを発揮させるための助言を行う技術はどんどん進んでいます。すなわち、どんなデータをもっているか、それをどれだけ分析しているか、これはマネジメントにかぎらず経営などビジネス全般において大事になります。

そしてそれ以上に、データだけでは計れない、少ない情報の中で判断できる大局観、経営者の勘みたいなところも同時に重要になるでしょう。

 

ーそのような大局観はどこから生み出されるのでしょうか。

ユニークな問いと、解き方の仮説です。

問いとは、例えば「利益を上げるためにはどうすればいいか」、それに対する解き方の仮説とは、例えば「成功報酬にして従業員のパフォーマンスを上げよう」というものです。

問いがありきたりだと、解く人が天才でない限り、解き方もありきたりになります。すると、誰もが同じことをするので競争に勝てません。

他の人が設定していない「問い」を解こうとすることで、新しいものが産まれる可能性が出てきます。そして、こうすれば解けるんじゃないか、という解き方の仮説を生み出すためには、自分の過去の経験だけに頼らず、さまざまな解き方の引き出しを増やす努力が必要となります。その解き方の引き出しとして、人工知能の可能性がどんどん広がっているのです。

後編へ続く。寺田さんに人工知能時代の企業組織に求められる「学び」について伺います。

■(後編)人工知能時代に求められる「レゴ型人材」 近づくために必要な学びとは?
https://mirai.doda.jp/series/interview/tomota-terada-part2/

[取材・文] 狩野哲也、岡徳之

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