投資＃３３５ 生成ＡＩを使うとき注意すべきこと
ありがとうございます！
たくさんのスキをありがとうございました。
これからも書き続ける原動力になります！！
書籍の情報
書名：NHK出版新書 ホワイトカラー消滅 私たちは働き方をどう変えるべきか
著者：冨山 和彦
発行所：NHK出版
発行日：２０２４年１０月３１日
書籍の抜粋
これから、怒涛の勢いで押し寄せる生成AIなどによる破壊的イノベーションがホワイトカラーの仕事をさらに奪っていく。
現状、人間でなくても対応できる、比較的間違いようのない問いに答える仕事は、世の中には案外多い。わかりやすい例は、カスタマーセンターの対応である。多数の問い合わせを分類すると、人間の判断が必要のない共通の問い合わせがほとんどだ。
かなりの部分の法律相談もそうだ。法律はアルゴリズムなので、限界事案は人間の判断が入るが、通常の事案は要件事実さえインプットすれば、同じ答えになる。
余計、とくに簿記の処理も簡単に置き換わる。それは、ルールが決まっているからだ。つまり、ルールベースで動く仕事は、確実に生成AIに置き換わる。ここに相当数のホワイトカラーの仕事が存在しているので、これは間違いなく減ってくる。
今、簡単な原稿づくりなども初稿は生成AIからつくることが始まっている。しかし、そこから編集するのは人間にしかできない。編集においては、問いを立てる部分とディシジョン（決定）の部分は人間に残る。生成AIには問いが立てられないからだ。
意思決定には、ある種の直感や価値判断が必ず入り込む。逆に、それが必要ないものは本当の問ではない。「ボスの仕事」は残るのである。
実際のホワイトカラーの職場は、ボス1人に対して部下が４，５人いる。だとすると、単純化すれば仕事は５分の１になる。あえて部下の仕事が残るとすれば、それは将来のボスになっていく人が、通過的にその仕事を経験する目的でしかない。言わばボスになるための教育プロセスとして、部下の仕事に取り組むという位置づけになっていく。
指示された仕事をある程度やっておかないと、ＡＩを使うときにブラックボックス化してしまうからだ。ＡＩは人間を真似ているが、真似られる側の仕事を通過体験的に行っておくことは、どうしても必要である。それは、付加価値を生む仕事ではないので、教育コストになる。顧客からお金を取れる付加価値を生み出す仕事は、ボスになってはじめて生まれる。
生成AIの破壊性と深まる苦悩
抜粋した理由
ホワイトカラーの仕事
なので、AIの脅威に
さらされていますし、
チャンスでもあります。
自分の今後の仕事の
見直しのためにと
抜粋してみました。
同じ境遇にある方
には参考になるかも
しれません。
―――感想１―――
現状、人間でなくても対応できる、比較的間違いようのない問いに答える仕事は、世の中には案外多い。わかりやすい例は、カスタマーセンターの対応である。多数の問い合わせを分類すると、人間の判断が必要のない共通の問い合わせがほとんどだ。
生成AIの破壊性と深まる苦悩
最近、証券会社への
問い合わせも、
最初はチャットボット
ですよね。
それだけ、定型的な
質問が多いことの
表れですし、
そこで解決してくれたら
今後、人件費がかかり
ませんから、会社と
しては嬉しいはずです。
ただ、私の質問は、
オペレーター行きに
なりました。
それだけ、レアな質問
だったのかもしれません。
ですが、そのうち
同じような質問が
蓄積され、分類され
たら、
チャットボットが
回答してくれる
ことになっていそう
ですね。
―――感想２―――
今、簡単な原稿づくりなども初稿は生成AIからつくることが始まっている。しかし、そこから編集するのは人間にしかできない。編集においては、問いを立てる部分とディシジョン（決定）の部分は人間に残る。生成AIには問いが立てられないからだ。
生成AIの破壊性と深まる苦悩
初稿ですが、AIで
毎回、微妙に違うと
面倒だなと思っています。
やはり、今までの
蓄積がありますから、
定型のひな型から
はじまってもらい
たいものです。
でも、「編集」に関しては
人間しかできないこと
ということだそうですので、
しばらくは安心？！
ですかね。
シンギュラリティが
来てしまえ、もうだめ
ですが。
―――感想３―――
指示された仕事をある程度やっておかないと、ＡＩを使うときにブラックボックス化してしまうからだ。ＡＩは人間を真似ているが、真似られる側の仕事を通過体験的に行っておくことは、どうしても必要である。それは、付加価値を生む仕事ではないので、教育コストになる。顧客からお金を取れる付加価値を生み出す仕事は、ボスになってはじめて生まれる。
生成AIの破壊性と深まる苦悩
AIを使い出すと怖いのは
ブラックボックス化です。
何もAIに限った話では
ないのですが、
AIの場合速度が速いので
人間の事例と違う
のですよね。
会社の制度もなんですが、
４０年前につくられた
制度が、
マイナーチェンジで
修正を加えられ続けて
いるのですが、
今、読み解くとどうして
こうなっているのか？
と思うところが多々
出てくるわけです。
マイナーチェンジの
ときに元から確認して
いれば、起きない問題
ではあるのですが・・・。
問題点について聞こう
にも、関与した人は、
会社にいません。
とっくに定年退職
してしまっているので、
想像するしかありません。
AIの場合は、なおさら
気をつけたいと
思います。
仕事を通過体験的に行って
おくものとしては、
内部でやっていたことを
外注するときでしょう。
技術がなく、そもそも
外部から買っている時は
どうしようもないです。
ただ、内部でやって
いたことを外注する
ときは、
ブラックボックス化して
しまわないように、
今でも、仕事を通過体験的に
やっていますよね。
なにも生成AIが登場した
からなんとかしなければ
ならないことではなく、
もともと近い問題は
存在していますから、
そこから手足を伸ばして
考えてみたらいいの
だと思います。
一部を外注するときも
外注しただけでは、
自社での付加価値がついて
いませんから、
その後の工程で、
付加価値をつけなければ
なりませんね。
ボスの仕事ならぬ、
一部を外注する仕事も
似ている気がします。
まとめ
生成ＡＩを使うときはブラックボックス化に注意