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生成AIでタスクが30%自動化されても、一般的には3人が2人にはなりません。でも、同一業務が10人いれば7人にはなり得ます。典型的にはコールセンターのオペレーターや伝票チェックの経理事務員です。非定型だが定常的な業務です。

さらにアウトソーシングして1000人規模にすれば、50%自動化も夢ではありません。だから、個々の企業で職が失われるというより、企業間分業が進んで職が消えるという方が正しいでしょう。これが本当の雇用インパクトだと思います。
AI開発の停止や厳格な規制の必要性を訴える保守派の研究者も多くいる中で、アンドリュー・ング氏は、推進派に位置付けられる研究者の一人だと思います。

それもそのはず、ング氏はスタンフォード初のオンライン教育システム「コーセラ(Coursera)」の設立で知られるほか、Google Brainの設立、Baiduのチーフサイエンティストを歴任されるなど、かなり産業界に近いところにいる研究者です。

記事にある「AIの専門家とさまざまな業界の専門家が組んで、活用の新たなアイデアを生むことが極めて重要だ。」という一言は、まさにその思想が表れていて、AIという技術を学術研究・論文執筆をゴールにして終わらせるのではなく、産業応用によって価値へとつなげていくことの必要性を訴えているように感じられます。

AI、とくに直近の生成AIの技術革新は凄まじいものではありますが、それらは単なるツールでしかなく、いかにビジネスで応用して既存業務を改善するか、あるいは新規事業の創出につなげられるかが核心にあるはずです。このところAIのネガティブな影響やリスクを恐れるような内容が話題に上がりがちですが、いかにツールとして使い倒し、制御し、価値を生み出す用途を発見していくか、「活用」「応用」に目を向けるべきときに来ているように思います。
今でもそうですが、会社など働く現場では無駄な作業が散見されます。
毎月、エクセルシートでデータを加工し報告資料を作る人、報告書を作るためたくさんのドキュメントをよみこみ要約をする人・・・
AIでもできることを今まで人手でやっていました。
今後はそういう業務をAIへシフトし、もっと会社にとって有益な新しいことに業務内容をシフトできる時代になってきました。

人手不足の解消にもなるでしょうし、会社の利益率を上げることもできます。
仕事そのものではなく一部の作業を咀嚼したい「AIが自動化するのは仕事そのものではなく一部の作業だ。多くの職業でその比率は20〜40%になるだろう。問題はその人が余った能力を使い、より価値のある仕事ができるかどうかだ」

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