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AIがもたらす7つのインパクト、東京の生活や企業の働き方はこう変わる!


AI技術の進化と普及により、社会は多岐にわたって変化しつつあります。AIはホワイトカラーの業務を自動化し、情報処理能力の点で新人を凌駕するレベルに達しています。これにより、2年程度で社会に広く実装され、業務効率化が進むと考えられます。その結果、余剰人員の再配置が求められるでしょう。さらに、ローコード/ノーコードの市民開発がAI主導に変わる可能性があり、AIサービスは急速にコモディティ化すると予測されます。加えて、データマネジメントとガバナンスが強化され、AIを活用できる人材が重視される新たな評価基準が企業の人材戦略に影響を与える見通しです。

社会の至るところにAIが使われ始めている今。私たちを取り巻く環境は今後、どのように変わっていくのでしょうか。生活はもちろん、仕事や働き方、モノの価値、さらには東京という都市の在り方も含め、AIがもらたす「変化」を考察します。エンタープライズIT協会 代表理事で株式会社AnityA代表の中野仁氏が、AIによってもたらされる7つのインパクトをピックアップ!

新人より高い情報処理能力

現在のAIは、これまでの単なる「おもちゃ」レベルから実用段階へと進化しています。とりわけ生成AIに限ると、文章作成や図版制作を自動化できるレベルに達しつつあります。ホワイトカラーがこうした作業に時間を割く必要はなくなりつつあります。

一方、議事録の作成や要点の整理、市場調査などの業務にもAIが活用され始めています。とりわけ企業の戦略やIT導入などを支援するコンサルティング業界においては、コンサルタント1年目の新人よりも情報処理能力は高いと言えるのではないでしょうか。AIを「即戦力」として期待する企業が増えることも見込まれます。

約2年での社会実装

先端技術の社会実装には一定期間を要するのが一般的です。先端技術を先行導入する企業などが現わた後に多くの企業に広まるまで、3年程度のタイムラグがあるケースが少なくありません。AIも同様に、先行導入する企業の取り組みが一般向けに浸透するまでには数年程度の期間を要するでしょう。

もっともAIに限ると、これまでの先端技術の浸透度とは異なることが想定されます。技術革新が著しく、加速度的に浸透していることから、3年程度かかっていたタイムラグが2年程度に縮む可能性も否定できません。すでに多くの企業が業務効率化の手段としてAIを活用していることを考慮すると、今後2年程度で社会のあらゆる仕組みに実装されることも十分考えられます。

ホワイトカラーの人員再配置

ホワイトカラーの主業務である文書作成への効果は、決して小さいインパクトにとどまりません。例えばAIによって業務効率や生産性が30%改善すれば、その分の人員を割かずに済むことになります。つまり、30%分の人員を他の業務に配置転換する、もしくは不要になるわけです。業務効率化によって生まれた余剰人員をどの事業に再配置すべきか、空いた時間をどんな業務に割り当てるのかを企業は検討しなければならないのです。

市民開発のアプローチの変化

AIの急速な進化は、ローコード/ノーコードによる業務システム開発の領域にもインパクトをもたらします。例えばAIに対し、「こういう業務プロセスでこういうアプリを作りたい」という要望を自然言語で投げかければ、ローコード/ノーコードツールさえ使わずに業務アプリを開発できるようになるかもしれません。現在のノーコード主体の市民開発が、AI主体に置き換わることが見込まれます。かつてはExcelのマクロやAccessを使って簡易アプリを開発するケースが散見されましたが、こうした小規模開発が全社的に浸透する可能性も見込まれます。

AIサービスのコモディティ化

AIサービスは速いペースでコモディティ化する可能性があります。現在のAIサービスは群雄割拠。次々と新たなサービスや機能が登場し、サービスとしての優位性を競い合っています。しかし今後、企業や事業の買収などでAIサービスの淘汰が進むでしょう。オープンソースのAIサービスが登場し、自社での開発や運用を想定したオープンソースを導入する企業も徐々に増えるでしょう。最終的には資本力のある企業数社が提供するAIサービスしか残らない、という未来も十分考えられます。

データマネジメントとデータガバナンス体制強化

AIの精度を高めるため、データの精度がより重要視されるでしょう。そこで、データを管理、運用するデータマネジメントの専門部署を新設したり、データマネジメントに精通する専任者を割り当てたりする企業が増えることが見込まれます。データを定期的にメンテナンスするだけではなく、運用体制を監視するガバナンスに注力する企業もより増えるでしょう。

ただし、データを効果的に活用するには柔軟な運用が不可欠です。ガバナンスを効かせつつ柔軟なデータ活用を可能にするのは容易ではありません。これまでのIT運用と同様に、AIにおいても効果的な運用体制をどう構築すべきかが企業共通の課題になると思われます。

新たな評価基準に基づく人材戦略

AIの活用により、企業の人材戦略も変わるでしょう。具体的には、「AIを活用する社員を評価する、活用できない人は評価しない」という評価が多くの企業に根付くことが想定されます。つまり、リスキリングなどを通じて先端技術への理解を深めようと意欲的に学ぶ人が評価される時代になるでしょう。学習能力の高い人を積極的に獲得する採用戦略を打ち出す企業も増えることが想定されます。こうした動きは今後3~5年かけて徐々に進むと考えられます。

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