生成 AI が仕事の未来に及ぼす影響

このブログでは以下についてご紹介します。

• 生成 AI の理解
• ワークフォースにおける生成 AI
• ai の進化が社会にもたらす影響
• 業界横断的なユース ケース
• 生成 AI の導入を成功させるためのステップ

人工知能 (AI) は、企業がオペレーション、イノベーション、ワークフォース管理を実践する方法に変革をもたらしています。実際、Workday の調査により、ビジネスリーダーの 83% が、AI と機械学習によって創造性が高まり、新たな経済的価値が生まれると考えていることがわかりました。 

従来の AI は主に反復作業やデータ処理の自動化に焦点を当てていますが、生成 AI はさらに進化し、コンテンツの生成、コードのドラフト作成、画像のデザイン、戦略的インサイトの提供などを行います。創造性と複雑な意思決定をサポートする機能により、AI は独自の価値を生み出し、企業が自動化以外にも、新たな可能性を切り拓くことを可能にします。

しかし、職場で生成 AI の導入が進むにつれ、生成 AI は人財に取って代わるものではなく、人財の能力を強化するツールであると認識することが重要になります。企業は、AI を人財の能力を補完するために活用すべきであり、人財の能力と競合させるべきではありません。この場合、人財とテクノロジーのコラボレーションに関する明確な戦略が必要であり、人財の判断と AI 主導のインサイトを融合するように、ワークフローを設計する必要があります。

生成AI の成功は、AI が導入された職場や変化する労働環境において、社員が適応し、活躍できるようにするためのスキルとトレーニングへの投資にかかっています。そこでは、高度なスキルが新たな標準となりつつあります。生成 AI に思慮深く戦略的にアプローチすることで、企業は、人財の創造性と AI が融合し、持続可能な成長と有意義な成果をもたらす未来を築くことができます。

生成 AI の理解

定義上、生成 AI は、人的介入を必要とせずにコンテンツを作成し、インサイトを導き、意思決定を行う AI の一種です。大規模言語モデル (LLM) と機械学習を用いて、文章、画像、戦略的な推奨事項を生成します。

2022 年の ChatGPT のリリースにより、生成 AI は一般的に注目されるようになり、人間のような文章を生成するツールとして急速に普及しました。これにより、企業におけるコンテンツ作成とコミュニケーションの方法が、ほぼ一夜にして変化しました。 

この最新テクノロジーが普及するにつれ、限界をさらに押し上げる新しい生成 AI ツールが登場しました。DALL-E では、テキスト プロンプトからリアルな画像を生成する技術が導入されるようになり、他のアプリケーションでは、より専門的な作業に重点を置くようになりました。現在、この分野では、コーディングから顧客サービスまで、あらゆる業務に対応するドメイン固有のツールも登場しています。

Gartner 社は、生成 AI が現在、企業で最も頻繁に導入されている AI ソリューションであると報告しています。

AI の開発が加速するにつれ、企業はますます多様な生成 AI ソリューションを活用できるようになっています。これらのソリューションはすべて、特定のニーズに対応するように設計されています。

生成 AI の最も一般的な用途は次のとおりです。

• コンテンツの生成: マーケティング コピー、ブログ投稿、製品説明を大規模に作成します。

• 画像の作成: 簡単なプロンプトからリアルな画像やデザイン要素を作成します。

• コードの生成: スクリプト作成やデバッグなど、ソフトウェア開発の作業を自動化します。

• データの分析: 大規模なデータセットを解釈し、戦略的インサイトを導きます。

• カスタマー サポート: 一般的な問い合わせへの応答を自動化し、ユーザーとのやり取りを向上します。

AI の未来に目を向けると、企業は業務とイノベーションへの取り組み方を見直す機会を得られます。重要なことは、テクノロジーそのものだけでなく、テクノロジーがワークフォースにどのように適合するかを考慮し、社員が新しい働き方に順応する際に、準備が整っていてサポートが得られていると感じるようにすることです。

生成 AI がワークフォースに与える影響

生成 AI は、これまで時間がかかっていた反復作業を自律的に実行することで、チームの働き方を変革しています。コンテンツのドラフト作成、膨大な量のデータ分析、画像の生成、さらには戦略的な意思決定のサポートも行います。生成 AI が日常的に発生する手作業に対応することで、社員は人間のインサイトと創造性を必要とする、重要度の高い業務に多くの時間を費やすことができるようになります。

リーダー企業は、業務を単に効率化するだけでなく、より動的なものへと進化させる可能性に気づき始めています。この変化により、企業は作業の割り当て方法や、社員の時間と労力が最も価値を創出する領域を考え直す必要があります。

生成 AI を活用することで、社員は次のことにより集中できるようになります。

• 創造的な問題解決: 日常的な作業に費やす時間を削減し、革新的なアイデアの創出に費やす時間を増やします。

• 戦略的な意思決定: AI 主導のインサイトを起点に、人間の知見や背景情報、判断を加えます。

• 人間関係の構築: 顧客や同僚とのつながりを強化するための時間を確保します。

• スキルのレベルアップ: 手作業による負荷を軽減して、トレーニングとキャリアアップに重点を置きます。

Workday の調査では、ビジネスリーダーの大多数が、人間関係の構築、道徳的な判断、共感力といった人間を中心に据えた能力が、今後もビジネスの成功において最も重要であることに同意しています。また、AI は人間の貢献を高めるツールであり、人間に取って代わるものではないと回答しています。

生成 AI が進化し続ける中、新しいテクノロジーを活用して社員の能力を高めることに注力する企業は、急速に変化する環境において有利な立場を確保し成功につなげることができます。社員がより有意義で戦略的な作業に集中できるようにすることで、生成 AI は個人の役割を再形成するだけでなく、組織全体の機能も変革します。

ai の進化が社会にもたらす影響

より高いレベルでは、生成 AI の登場により、企業は業務への取り組み方を根本的に見直すようになり、役割、コラボレーション、さらには成果の評価方法までもが再定義されるようになっています。組織は、この変革を乗り越える中で、イノベーションを起こし、よりアジャイルなチームを構築し、絶え間ない変化においてワークフォースを成長させるための、新たな機会を見いだしています。生成 AI が仕事の未来をどのように形作っているのか、詳しく見てみましょう。

ナレッジ ワークの定義の転換

生成 AI は、ナレッジ ワーカーであることの意味を変えようとしています。従来、ナレッジ ワークには、データ セットの分析、レポートやコンテンツの作成といった、人間のインサイトと創造性が求められる作業がありました。現在では、生成 AI がその領域に参入し、大規模にコンテンツやインサイトを生成する一方で、社員はより高度な思考が求められる作業に集中できるようになっています。

このように、生成 AI はナレッジ ワークの進化を後押ししています。これまで手動による分析に大きく依存していた役割が、批判的な思考、戦略的な意思決定、創造的な問題解決に重点を置く役割へと変化しています。企業は、このようなテクノロジーを統合し続ける中で、ナレッジ ワーカーの価値が低下していないこと、AI 主導のアウトプットを単に生成するのではなく、AI 主導のアウトプットを導き出し、解釈し、強化する方向にシフトしていることに気づきつつあります。

職務環境の再構築

生成 AI の登場により、企業では技術的なスキル、創造性、批判的な思考が求められる役割へと需要をシフトさせ、職務環境を再構築しています。一部の反復作業や定型作業は自動化される可能性もありますが、STEM、クリエイティブ、ビジネス、法務などの領域の仕事は、大幅な成長が見込まれています。McKinsey 社では、現在行われているデジタル トランスフォーメーションや生成 AI などのイノベーションにより、STEM 関連の仕事に対する需要だけでも 2030 年までに 23% 増加すると予測しています。

このシフトにより、あらゆる業界の企業は、ワークフォースの育成方法とサポート方法を見直す必要に迫られています。企業は、優位性を確保するために、採用活動の幅を広げ、従来の資格よりもスキルと潜在能力を重視し、社員が順応できるようにスキルアップ プログラムに投資しています。リーダーが積極的に取り組むことで、テクノロジーと人間のインサイトが補完し合う環境において、チームは成長するための準備を確実に整えることができます。

チームのコラボレーションとコミュニケーションの再定義

生成 AI ツールが日常的なオペレーションに取り入れられるようになり、チームにおけるコラボレーションやコミュニケーションの方法は変化しつつあります。AI 主導のコンテンツ作成、データ分析、アイデア生成により、チームはより効率的に業務を進め、より高度なプランニングと問題解決に集中できるようになっています。AI が反復的なドキュメント作成やレポート作成に対応すれば、サイロ内での作業が排除され、部門間のコラボレーションがよりシームレスになります。

また、チームは AI を活用してリアルタイムの意思決定を行っているほか、AI が生成したインサイトを戦略会議やブレインストーミングの指針としても活用しています。このように、テクノロジーは障壁ではなく、促進要因として機能し、コラボレーションに対するより動的で流動的なアプローチが促進されています。

大規模なイノベーションの加速

生成 AI は、イノベーションを実現するためのまったく新しい方法を創出します。AI は、コンテンツ、デザイン、データ インサイトを迅速に生成するため、企業はより自由に、かつ大規模に検証を進めることができます。この機能により、継続的な反復と創造性の文化が推進され、新しいアイデアをこれまでよりも迅速に検証して改善できるようになります。

生成 AI をイノベーションの推進力として導入する企業は、優位な立場を確保して、競合他社に先手を打つことができます。人間の創意工夫と AI 主導の検証を組み合わせることで、製品の開発、サービスの最適化、新たなトレンドの予測などの領域を加速させることができます。

複雑なワークフローの自動化

AI エージェントは、システムのワークフロー全体を自動化し、人間が常に介入しなくても、意思決定や作業を行えるようにすることで、生成 AI をさらに進化させます。プロンプトに応じてコンテンツやインサイトを生成する従来の生成モデルとは異なり、エイジェンティックAI は、リアルタイム データの分析やアクションの調整を行い、結果から学ぶことで、複雑なプロセスを単独で処理します。

このレベルの自律性により、サプライチェーン管理から財務収益予測、顧客サービスに至るまで、複雑なオペレーションに対する企業のアプローチ方法が変化しつつあります。例えば、エイジェンティックAI は、ディスラプションを自動的に検出し、需要の変化に適応して、コンティンジェンシー プランを実行できます。これらすべてにおいて人的介入を待つことはありません。これにより、時間が短縮されるだけでなく、応答性と効率性も向上します。

これらすべてを考慮すると、ワークフローがより自律的になるにつれ、企業は説明責任と監視を慎重に管理することが求められるようになります。リーダーは、自動化された意思決定、戦略目標、倫理基準の足並みがそろうように、AI ガバナンスのフレームワークを確立する必要があります。

成功のための新たな指標の作成

AI が業務の進め方を変えるにつれ、企業が成果を評価する方法にも課題が生じています。従来のパフォーマンス指標では、業務をどれくらい速く、どれだけ処理できるかといった、生産性と成果に重点を置く傾向があります。しかし、生成 AI がもたらす貢献は、創造性、戦略的な思考、革新的な問題解決など、より抽象的です。これらを数値化するのは困難ですが、AI 主導の変革効果を完全に把握する必要があります。

真の成功を実感するために、企業はパフォーマンスの評価方法を再定義しています。量や速度を評価するだけでなく、人間と AI のコラボレーションにより、どれだけ質の高い成果が得られるかを検証しています。つまり、生成されたインサイトの価値、創造的なソリューションの有効性、AI のサポートを得て行われた意思決定の戦略的影響をより重視することになります。

この新たな環境において、リーダーは効率性だけでなく、生成 AI が業務にもたらす、より深く繊細な貢献を反映する指標を構築する必要があります。

順応性の高い文化の構築

建築家のチームが生成 AI を使用して、建物の初期設計についてブレインストーミングすることを検討しているとします。プロセス全体で AI を活用して、さまざまなデザインのアイデアを検討し、社員の専門知識をもとにデザインを具体化して、実用的な考慮事項を適用します。また、建築家のチームは、批判的なデザイン思考と技術的な専門知識を創造プロセスの指針としながらも、インスピレーションの源として AI を活用する機会を与えられました。

生成 AI がビジネス オペレーションにおいて、ますます不可欠なものになるにつれ、もはや順応性は単にあれば良いスキルではなく、変化に対応するための欠かせないスキルとなっています。成長する組織とは、検証を積極的に奨励し、レジリエンスを高め、変化を受け入れるマインドセットを醸成する組織のことです。新しい AI ツールが登場する中、ワークフローの習得、方向転換、再定義への意欲が、チームの進化を後押しします。

この文化的な変化には、透明性があり、コミュニケーションを重視し、継続的な変革に向けてワークフォースの準備を整えることに積極的なリーダーシップが求められます。順応性の高い文化を築く企業は、生成 AI を単なるツールとしてではなく、運用モデルの中核として活用できるようになります。

生成 AI の業界横断的なユースケース

生成 AI は、業界全体にわたる固有の課題に対処できる適応性を備えており、イノベーションと効率性の向上を実現する新しい方法を創出しています。ヘルスケアにおける患者治療の変革から、小売業界におけるエクスペリエンスのパーソナライズまで、生成 AI は多様で有益なアプリケーションを通じて、革新的な変化をもたらしています。

• ヘルスケア: 生成 AI により、医療従事者は複雑な患者データをより効率的に分析し、より正確な診断や治療計画のカスタマイズに役立つインサイトを生成しています。また、患者への通知書の作成や事務作業の効率化にも活用されているほか、臨床医が手作業を最小限に抑え、質の高い治療の提供に集中できるようにしています。

• 金融: 金融機関は生成 AI を使用して、高度な金融モデルの作成、トレンドの予測、戦略的プランニングに役立つインサイトの生成を行っています。AI で日常的なレポートやコンプライアンス ドキュメントの作成を自動化することで、金融機関の専門家が微妙な分析や意思決定に集中できるようにしています。データ解釈に対するこのダイナミックなアプローチは、金融機関が市場の変化や、新たなリスクに迅速に対応するのに役立っています。

• 小売業界: 小売業界では、生成 AI がブランドと顧客のつながり方を変革しつつあります。パーソナライズされたマーケティング コンテンツの生成からターゲットを絞った製品推奨の作成まで、AI は小売企業が個別にカスタマイズされたエクスペリエンスを提供できるようにしています。膨大な顧客データをリアルタイムで解釈することで、企業は一貫性のある有意義なインタラクションを通じて、顧客エンゲージメントを強化し、ロイヤルティを構築できます。

• 製造業: 生成 AI は、予知保全計画を生成し、生産プロセスを最適化することで、製造企業の効率性を向上させます。AI はセンサー データを分析し、パターンを識別することで、機器の故障を予測し、オペレーションをスムーズに実行するための調整を提案します。このプロアクティブなアプローチにより、ダウンタイムが短縮されるだけでなく、製品の品質やオペレーションの一貫性も向上します。
• 高等教育: AI は、事務作業の自動化、ラーニング パスのパーソナライズと作成、カリキュラム開発のサポートを通じて、高等教育に変革をもたらしています。教育者は生成 AI を活用して、コース教材の作成、個別フィードバックに活用する学生データの分析、バーチャル ラーニングの強化を行っています。AI によって事務作業が軽減されるため、教育者は生徒のエンゲージメントや教育方法のイノベーションにさらに注力できるようになります。

生成 AI の導入を成功させるためのステップ

生成 AI を導入するには、リスクを最小限に抑え、メリットを最大限に引き出す、思慮深く戦略的なアプローチが求められます。リーダーは、導入する適切なテクノロジーを理解するだけでなく、組織全体で導入と順応を促す環境を構築する必要があります。

これらを踏まえ、摩擦を軽減し、企業が AI の導入を成功させるための 5 つの重要なアクション ステップをご紹介します。

1.明確な目標を設定する

生成 AI の導入を急ぐ前に、リーダーはビジネス目標に足並みをそろえた、具体的な目標を定義する必要があります。生産性の向上、コンテンツ作成の効率化、戦略的な意思決定のサポートなど、ビジョンを明確化することで、AI を一時的な解決策としてではなく、目的に沿って活用できるようになります。また、明確化により、意思決定、リソースの割り当て、チームの連携が可能になり、集中的かつ意図的な取り組みを維持できるようになります。

2. ワークフォースのエンゲージメントを高める

AI 導入の成功には、社員の積極的な関与が欠かせません。生成 AI が役割にどのような影響を与えるのかについて、透明性のあるコミュニケーションを行うことは、抵抗を軽減し、支持を高めるためにも重要です。AI イニシアチブを試験的に導入して、テクノロジーで日常業務をサポートする方法についての意見を収集するために、部門横断的なチームを編成してワークフォースを早期に関与させる必要があります。フィードバックに耳を傾けることは信頼を育むだけでなく、AI を既存のワークフローに取り入れるための実用的な方法を特定する際にも役立ちます。

3.スキルアップに焦点を当てる

社員が進化する生成 AI のニーズに対応できるようにするには、スキルアップとスキルの再習得が不可欠です。トレーニングは、技術的スキルだけでなく、創造力、問題解決力、適応力といった、人間ならではの強みも含めるべきです。これらは AI の機能を補完する重要な要素です。Workday の AI によるスキル革命レポートによると、組織の 74% が AI インテグレーションに備えてスキルアップに投資しています。リーダーは継続的にラーニング機会を優先し、社員が AI 主導型ツールの可能性を最大限に引き出せるようにする必要があります。

4.倫理上のガイドラインを策定する

生成 AI により、偏見、プライバシー、透明性に固有の課題が生じます。リスクを軽減するためには、責任ある AI の使用方法を定義する、強固な倫理上のガイドラインを策定する必要があります。定期的に監査を実施して公平性と正確性を評価し、AI 主導の意思決定方法を明確に伝えることで透明性を維持できるようになります。リーダーは、倫理上の考慮事項に積極的に取り組み、組織内と外部のステークホルダーの両方と信頼関係を構築し、AI を導入する上で、倫理を補足ではなく、基礎として位置づける必要があります。

5.評価と適応

生成 AI による成功は、継続的な評価を必要とする進行中のプロセスです。パフォーマンスの向上だけでなく、AI インテグレーションが及ぼす人間への影響を評価する指標も構築する必要があります。結果を監視し、社員のフィードバックを収集することは、改善すべき領域を特定し、テクノロジーを活用して、設定した目標を達成できていることを確認するためにも重要です。企業は、アジャイルでありながら、調整に対してオープンであることで、AI 主導のプロセスで経験を重ね、戦略を改善できるようになります。

将来の展望

生成 AI が業務を再定義し続ける中、リーダーシップが成功と失敗を決定付ける重要な要素となるでしょう。積極的にイノベーションを取り入れ、人間をサポートし、責任ある AI の実践を優先する企業が、ダイナミックな未来への道を切り開くことになります。 

組織は、アジャイルかつ人財を中心に据えた文化を維持することで、生成 AI の変革力を活用して、より変化に強い革新的な職場を構築できます。つまり、社員のスキルアップ、順応性の促進、AI の導入方法に関する慎重な意思決定に重点を置く必要があります。

リーダーには、テクノロジーそのものだけでなく、テクノロジーが組織の文化やワークフォース戦略にどのように適合するかを検討することが求められます。透明性、コラボレーション、スキルアップを優先する企業は、変化に対応できるだけでなく、変化を形作ることができるチームを構築します。生成 AI は大きな価値をもたらす可能性を秘めています。その可能性を実現するには、適切なツール、目的を持ったリーダーシップ、テクノロジーとともに人間をサポートする取り組みが欠かせません。

チームがこの変化する状況を乗り越えるためには、リーダーが先頭に立ってチームをサポートする必要があります。この進化する時代においては、適応するだけでなく、成功するために必要な戦略を身に付けましょう。 

成長への第一歩は、先進的な考えを持つ人財の集団に加わり、AI の変革力を深く理解することです。リーダーシップの旅を次のステージに進め、Workday AI マスタークラスで理解を深めましょう。