職場におけるAI：デジタルレイバーと仕事の未来

人工知能（AI）は職場を変革し、企業の運営方法や従業員の仕事のやり方に影響を与えています。このテクノロジーは、労働市場を変革し、仕事の性質を変えることで、世界経済に大きな影響を与えることが予想されています。

組織は、機械学習や自然言語処理などの幅広いテクノロジーをデプロイして職場でAIを活用し、人間の知能を模倣し、問題を解決したり、意思決定を行ったり、従来は人間が行っていたタスクを実行したりできるようになっています。AIはデータを分析し、パターンを認識し、エクスペリエンスから学び、時間の経過とともに適応することができます。オペレーションの合理化、生産性の向上、反復作業の自動化、意思決定のサポートによく使用されます。

一般に、職場にAIをデプロイするには広範なテクノロジーのエコシステムが必要となります。最も一般的なものは次のとおりです。

• 機械学習：アルゴリズムを使用してAIが人間の学習方法を模倣し、時間の経過とともに徐々にその機能を向上させることに重点を置くコンピューター・サイエンスの一分野。

• 自然言語処理（NLP）：機械学習を使用して人間の言語で理解とコミュニケーションを行うAIの一種。

• 生成AI：最近ChatGPTにより人気を集めているAIの一種で、ユーザーのリクエストに応じてオリジナル・コンテンツを作成できます。

• ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）：反復的なオフィス・タスクを実行するためによく使用される、プロセス駆動型のインテリジェントな自動化テクノロジー。

これらのテクノロジーを組み合わせて使用すれば、職場にAIをデプロイすることは、従業員の記録を自動的にデジタル化してファイリングしたり、スペイン語を英語に翻訳したりするのと同じくらい簡単になるでしょう。これは、企業のビジネス・プロセスを全社的に改善する方法に関するガイダンスを意思決定者に提供するのと同じくらい複雑な作業かもしれません。

医療、保険、銀行の業種・業務では、AIが一般的になってきています。例えば、AIの力を借りて、研究者が新薬の化合物を特定し、その有効性を予測したり、サイバーセキュリティの専門家が不正行為を特定し、軽減したりしています。AIは、チャットボットやAIエージェントなどのAIアシスタントを通じて、従業員や顧客のエクスペリエンスを向上させるためにも日常的に使用されています。

AIの使用を取り入れる組織には、効率を高め、意思決定を改善し、イノベーションを推進する可能性があります。AIを使用する主な利点には次のようなものがあります。

• 収益の増加
• データの活用
• 顧客体験の向上
• 従業員の福利厚生の向上
• 競争上の優位性
• イノベーションの促進

AIは、オペレーションの最適化、意思決定の強化、成長のための新たな機会の特定により、企業の収益を増やし、さらなるコスト削減を実現します。AIツールで人間の労働力を補強することで、企業は日常的なタスクに参考情報を費やすのを削減し、従業員がより創造的で価値のある作業に従事するよう促せます。

AIは人間が一度に分析できるよりも多くの情報を分析できるため、企業はこのテクノロジーによりデータの可能性を最大限に解き放って、生の情報を実行可能な洞察に変えることができます。

AIは、パーソナライズされた対話、より迅速なサービス、より正確な応答を提供することにより、カスタマー・エクスペリエンスを向上させます。顧客の行動を分析して、高度にパーソナライズされたコミュニケーションと推奨事項を提供し、長期的な顧客ロイヤルティーを促進することに長けています。

AIは、日常的なタスクを自動化し、生産性を向上させ、新しいスキルやより創造的なワークフローの開発を促進することで、従業員の幸福をサポートします。

AIは、ビジネス・リーダーがより強力なデータ駆動型のストラテジーを構築し、効率性と敏捷性の向上を通じて競争上の優位性を得ることを可能にします。

AIは、新たな可能性を解き放ち、研究開発プロセスを加速させ、顧客からのフィードバックや市場動向などのデータを掘り起こして新製品ソリューションを探すことで、イノベーションを促進します。

AIはさまざまな業種・業務に使用されており、効率を高め、データ駆動型の洞察を提供しています。組織がAIをデプロイする主要な分野には、次のようなものがあります。

• ITプロセス
• カスタマー・サービス・ワークフロー
• サプライチェーン
• 人事・人材管理
• 販売およびマーケティング
• オペレーション
• 財務

ITプロセスはAI統合に特に適しており、ある調査では、経営幹部の回答者の半数以上がすでに生成AIを導入してプロセスを合理化していることが示されています。従来型AIは、ネットワーク・パフォーマンスの最適化やITインフラストラクチャーの監視などにより、ルーチン・タスクの自動化、セキュリティーの向上、システム管理の強化を行うことができます。

IT部門は、アプリケーションのモダナイゼーションとプラットフォーム・エンジニアリングに生成AIを使用するケースが増えており、生産性を向上させます。AIは、サイバーセキュリティを向上させるための重要なツールにもなっており、膨大な量のネットワーク・データを監視して、疑わしい行動やデータ侵害を特定します。

AIは、カスタマー・サービスにおいて即時の応答時間、パーソナライズされたやり取り、最適化されたサポート・プロセスを実現するために使用されます。AIツールは、顧客からの問い合わせをリアルタイムで理解して回答し、顧客体験を向上させたり、感情分析を実行して消費者の反応を測定したりできます。

AIを搭載したチャットボットやバーチャル・アシスタントは、顧客の問い合わせを処理し、一般的な問題を解決することで、顧客にセルフサービスを提供し、従業員がより価値のあるタスクに時間を割けるようにします。AI搭載ツールは、レビューやソーシャル・メディア、その他のデータからの苦情を要約して分析し、性能や不確実性に関する洞察も提供します。

AIは予測の改善、インベントリーの最適化、物流の強化により、サプライチェーンのオペレーションを合理化します。これには、AIモデルが過去の販売データと外部要因を分析して将来の注文傾向を予測し、インベントリー・レベルを最適化するforecastingが含まれる場合があります。また、AIはサプライヤーのパフォーマンスを評価し、インベントリーの補充を自動化し、輸送ルートを最適化して、納期を短縮し、コストを削減することもできます。

AI支援ソフトウェアとアプリは、採用を合理化し、従業員のエンゲージメントを向上させ、労働力管理を強化することで、人事プロセスを変革できます。この変革には、求人募集、履歴書の審査、雇用確認などの重要かつ反復的なプロセスの自動化なども含まれることがあります。また、AIシステムを使用してパーソナライズされたオンボーディング・トレーニングを作成することも含まれます。

一部の組織では、AIを使用して従業員のパフォーマンス・データのメトリクスを分析し、社内昇進の有力な候補者を明らかにしたり、有望な求職者を特定したりしています。また、チャットボットをデプロイすれば、いつでも会話型の人事セルフサービスを提供できる場合もあります。

AIは、パーソナライズされた顧客体験を提供し、リード創出を改善し、マーケティング・キャンペーンを最適化することで、販売とマーケティングを強化します。これには、予測分析を使用して顧客データと販売傾向を分析し、どのリードが価値ある顧客に変わる可能性が最も高いかを明らかにすることが含まれます。

また、AIは、マーケティング部門が推奨エンジンを使用して商品を紹介したり、生成AIを使用して高度にパーソナライズされたWebサイトやオーダーメイドのコミュニケーションを作成したりすることで、より効果的に顧客をセグメント化し、顧客体験をパーソナライズするのにも役立ちます。また、マーケティングにおけるAIの一般的な用途として、デジタル広告キャンペーンをリアルタイムで分析し、キャンペーンからの収益を最大化するというものもあります。

AIは、ワークフローの自動化、参考情報の割り当ての最適化、生産性の向上により、運用効率を向上させるためにますます使用されています。AI搭載のRPAツールは、データ入力、文書処理、請求書発行などの反復的なタスクを自動化し、ヒューマン・エラーを減らし、従業員がより戦略的な活動に集中できるようにします。

また、AIは、性能データを分析し、参考情報の再割り当てや生産スケジュールの調整などのオペレーションの改善を提案することで、企業が業務の非効率性を特定するのにも役立ちます。また、製造業などの業種・業務では、AIツールが予知保全を行い、ダウンタイムと修理コストを削減できます。

AIは、リスク管理の改善、財務タスクの自動化、意思決定の強化に一般的に使用されます。AIシステムはトランザクション・パターンを分析してリアルタイムで異常を検知し、不正行為を防止します。一部のAIツールは、経費追跡、請求書処理、財務報告などのタスクを自動化して、手動のデータ入力に費やす時間を削減します。AI搭載の分析ツールは、企業が収益やキャッシュフローなどの財務傾向を予測するのにも役立ちます。これらの予測により、企業は事前の意思決定を行い、潜在的な問題を特定し、財務をより適切に管理できるようになります。

AIを導入する前に、基本的にはビジネス・ストラテジーでAIストラテジーを導いて、AIが対処できる具体的なビジネス目標を特定すると役立ちます。このプロセスには、AIが既存のワークフローやシステムにどのように統合されるかをマッピングし、拡張に最適な主要プロセスを特定し、成功のための測定可能な目標を定義することが含まれる場合があります。

AI ツールの信頼性は、AI ツールのトレーニングに使用されるデータと同じくらい重要です。組織は通常、計画段階に従って、現在の技術インフラストラクチャーをAI対応のために評価します。この段階には通常、データの可用性と従業員のスキル・レベルの評価が含まれます。この段階では、組織は企業のユースケースに最適なデータ・セット、モデル、アーキテクチャーも特定します。

強力なストラテジーと強力なデータ・ガバナンス・ポリシーは、倫理的なAIにとっては不可欠です。このフェーズでは、組織は一般的に、透明性とセキュリティを向上させるプロセスを構築し、データとAIの利用に関する全社的なガイダンスを確立します。

データ・ストラテジーが策定され、データが収集され、クリーニングされたら、企業は通常、実装に必要な適切なスキルと利害関係者を確保するのにこれを役立てます。このプロセスには、リスクと報酬のバランスを取りながらAIユースケースに優先順位を付けられるビジネス、オペレーション、技術チーム間の大規模なコラボレーションが含まれる場合があります。適切な専門家の意見を得られない場合や、AIプロジェクトの実装に向けてより多くのスキルが必要であると判断した場合、企業はサード・パーティーと提携して、成功を確実なものにすることがあります。

成功している組織は、ビジネス全体にAIをすぐに導入するのではなく、よりリスクの低い環境で特定のタスクまたはワークフローにAIを適用することがよくあります。その後、これらのパイロットをテストして改良してから、ビジネス全体に拡大できます。

AIが職場に与える影響は、労働市場とこれからの働き方に広範な影響を及ぼします。AIの使用は一般に企業の生産性向上に関連付けられていますが、多くの人は、このテクノロジーによって労働者の行う仕事の種類や訓練の方法が大きく変化すると予想しています。

コンサルティング会社McKinseyによると、2030年までに米国経済全体の労働時間の最大30%が自動化される可能性があり、同年までに1,200万件の職業転換が必要になるとされています。¹ 同時に、IBM Institute for Business Value が最近実施した調査では、スキル・ベースではなく運用レベルでAIをデプロイしている組織は、従業員の定着率や収益成長などのメトリクスに関して、同業他社よりも44%優れた業績を上げていることがわかりました。これらの調査結果は、今後数年間で世界中で8,500万人の雇用が失われる可能性がある一方で、新しいテクノロジーが9,700万人の新規雇用を創出する可能性があると予測している世界経済フォーラムの推定と一致しています。²

まとめると、これらの統計は、AIテクノロジーを広く採用するには、世界中の労働力を再訓練するための大幅なスキルアップの取り組みが必要になる可能性があることを示唆しています。AIツールの使用頻度が高まり、AIを活用した業務が一般的になるにつれ、組織はこうした人間と機械の相互作用の効率を最大化に重点を置くようになるでしょう。