第2回 生成AIがもたらす働き方の未来 1

抜本的な生産性向上が急務

多くの企業が生成AIに注目する背景には、DX²をさらに推し進め、抜本的な生産性の向上を図らなければならないという危機感があります。
グローバル化や消費者の価値観の多様化、Afterコロナの生活習慣の変化など、企業が自社の競争力を高めるべき理由には枚挙にいとまがありません。
一方で、日本の生産労働人口は減少の一途であり、2021年と比較して2050年までに約30%減少³すると予想されています。また、2019年以降、働き方改革や長時間残業の規制が強化され、一般労働者一人当たりの労働時間は2021年までに約3.2%減少⁴しました。
「これまでより少ない人数、少ない時間で、これまで以上の競争力を生み出す」ことは日本企業の共通の課題であると言えます。

生成AIはデジタルの適用領域を拡大する

そのような中で、企業の生産性を大きく向上させる技術として注目されているのが生成AIです。

生成AIの基本的な特徴は、ユーザーから入力された自然言語のタスクを受け取り、回答を自然言語で生成することです。例えば、「東京近郊の代表的な観光地を教えて」と入力すると、「箱根、鎌倉、横浜、日光…」といくつかの観光地を挙げました。
この特徴から読み取るべき重要なポイントは、生成AIが曖昧な入力や出力を許容できるデジタル技術であるということです。先ほどの例では、「近郊」とはどの程度の距離のことなのか、「代表的」とはどのくらい知られていることなのか、明確なパラメータを定義していません。生成AIが文として自然だと判断する範囲で解釈して回答しています。

従来のRPAやシステム化は、定型的な業務を大量に実行することを得意とする反面、このような非定型要素が入り込むことを非常に苦手とします。細かな例外が多い仕事や条件が毎回微妙に変わる処理、表記ゆれが多い文書には適用できず、特にホワイトカラーの業務を中心に、「単純だが非定型」な業務が効率化されず残っていました。

翻って生成AIが大きく注目されているのは、高い自然言語処理能力によってこれらの非定型的な要素をうまく緩衝し、デジタルの適用領域を広げる可能性を持っているからです。まさに、これまでは人間にしかできなかった仕事の生産性を向上させる技術だと考えます。