AIによる生産性向上とデータベース
さて、前回の記事で書かせていただいたようなAI×営業を行っていこうと考えたとき、もうひとつの課題が出てきました。それは、データベースをどうするか。
つまり業務フローごとに発生した事象を「入力」してデータベースを作成していかないといけないという手間。入力するためのモチベーションをどうするか。そして、その入力内容の精度のばらつきをどうするか。
となると、業務フロー内での改善の手前に、業務報告書の入力にどれくらいかかっていて、どれくらい活用されているのか。活用されていない報告書があれば、その報告をなくすなどの業務削減から取り組む必要があるのではないか、といった話題も出てきました。
そのような切り口としては、日本マイクロソフト社が「MyAnalytics」が有効かもしれません。
https://products.office.com/ja-jp/business/myanalytics-personal-analytics
メールなどのメッセージングと会議などのコミュニケーションデータを分析して、おのおのの作業に無駄がないかを確認するAIツールです。
他にもAI×働き方改革で、さまざまなツールが現れてくると思います。
ウェアラブル端末で労務管理したり、AIにより「スキル」と「ジョブ」のマッチング精度を高めたり、「スキル」以上の「人柄・思想」と「ジョブ」のマッチングも行えるようにしたり、社内の人材管理の中で最適な配置転換・人材運用を提案したり……
AIが働き方改革における諸課題を解決するカギになっていくと考えられます。
AIによる低付加価値の単純労働の減少
AI×働き方改革においては、もうひとつの側面があります。
労働力人口が減少する中で、今人間が行っている仕事の一部は、AIやロボットが行うことになるだろうという話題です。
そうすると、省人化・無人化できる仕事（＝過去のデータからAIによって容易に類推可能な仕事、反復継続型であるためロボットで模倣可能な仕事）が、まずなくなっていきます。
ハイスキルな仕事は人間が行い、低付加価値の単純労働はAIやロボットが行います。
AIやロボット等を作ることのできる人や、AIやロボットでは行えないビジネルの企画立案を行う人、ビジネスプロセスをオペレーションレベルに落とし込んでAIやロボットと共に働く人が求められるようになります。
随時、新たなニーズに対応した人材育成システムを構築していく必要があります。
誰もが学びなおしが必要な世の中になってくると予想されます。
AIによって生産性を向上させ、残業を減らし、生まれた時間を有効に使ってプライベートを充実させたり、学びなおしをして新しい就業につなげていく…
企業向けから、個人向けまで～プロシーズラボでも、教育・採用のアプローチから、社内改善まで、AIを活用した働き方改革ツールの開発に取り組んでいければと思います。