生成AIで人材不足が解消？課題は日本企業の「100%を求める」文化

急速に社会に広まりつつある生成AI。すでに多くの企業が生成AIを業務の効率化や競争力強化のための重要なツールとして位置づけ、その活用方法を探っています。今後も人手不足の深刻化が予想される中、どのように生成AIを業務に取り入れ、定着させていけば良いのでしょうか。

「AI総合研究所」として活動する東大発ベンチャーNABLASのCEO中山 浩太郎氏、NTTコミュニケーションズの生成AIタスクフォースに所属し、企業への生成AIの導入支援に取り組む北川 公士が、企業の生成AI活用のトレンドや業務変革の可能性について語りました。

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生成AIは人手不足を解決できるか

——5人に1人が後期高齢者となる2025年問題をはじめ、多くの企業で人手不足が深刻化しています。こうした課題に対し、生成AIはどのような可能性があると感じていますか。

中山 浩太郎氏（以下、中山）：生成AIは雇用を奪うという見方がある一方で、人手不足に悩む企業の救世主になりうる技術です。

やらなければいけない業務はたくさんあるのに、対応できる人材が不足している。こうした業務と人材のギャップが生まれている場面に生成AIを活用することで、労働力不足の解決が期待できると思います。

北川 公士（以下、北川）：同感です。ただし、現状では生成AIは人の労働力を完全に代替するレベルには達しておらず、まずは生産性を高めるという観点で活用するべきでしょう。

人手不足の解消という観点では、生成AIが広まる中で人材に求められるスキルも変わるため、生成AIの活用を前提とした社員のリスキリングも必要でしょう。

——生成AIの活用によってどのような業務が大きく変わる可能性がありますか。

中山：近年業務効率化の流れで導入が進んできたツールにRPAがあります。しかし、RPAはあらかじめルールを設定したうえで定型的な特定の作業を自動化するのに対して、生成AIは前提となるルールを定めずとも柔軟に非常に幅広いタスクに取り組むことができます。この点はかなりの違いがあります。

特に生成AIを活用するインパクトが大きいのは、ITが人間とのコンタクトポイントになっていた領域です。たとえば、営業、マーケティング、PR、顧客対応など、テキストでやりとりする情報量が多い業務に生成AIを導入すると非常に有効だと思います。

たとえば、今まで顧客対応を実施する中で、1人のオペレーターが数名の顧客しか対応できなかったのが、生成AIを活用することで数十人を同時に対応できるようになります。また、PRやマーケティングの領域でも、月1本だった情報発信を数十本に増やすことが可能です。

つまり、生成AIを活用することで生産できるケタが1つ増えるのです。

北川：生成AIがカバーできる業務範囲は幅広いですが、現時点で活用しやすいのは、受付業務やコールセンターなど一定のルールがあるオペレーショナルな業務です。

一方、今後は膨大なデータを扱う専門家の業務支援でも生成AIの活用は広がっていくでしょう。例えば、開発者向けのプログラムコード作成支援などは、すでに一般的になってきておりますし、生成AIを使って法務に関する業務を支援するサービスなども増えてきています。

——今後は生成AIの活用を前提とした組織づくりが必要になると思いますが、生成AIと人、どのように役割分担して、組織を設計するといいのでしょうか。

中山：生成AIは膨大な知識をもとにいろいろなタスクを処理することができますが、さまざまな状況を複合的に把握して状況判断をすることはまだ苦手です。生成された回答が浅かったり、間違えたりすることも正直多い。

膨大なデータや知識が必要となる細かいタスクは生成AIに任せて、大局的な視点を持って判断する部分を人が担うという業務の仕方が今後は定着していくと考えています。

一方、組織の仕組み自体はそこまで大きく変わらないと思います。生成AIによって生産性は1が10になるくらいに大きく飛躍しますが、それぞれの業務の役割や意思決定の仕組みは従来通りでよいでしょう。

北川：私も同意見です。ただし、生産性向上によって生まれた余力をより創造的な業務やR&Dにシフトさせていくことは必要です。たとえば、ある業務で10%の生産性向上が実現できれば、その分のリソースを新規事業開発などに割くことで企業価値の向上につなげることができます。

単純な作業は生成AIでカバーし、新規事業の立ち上げや強化などAIができないコア業務に人材を振りわけていくことが、企業の競争力強化につながっていくと思います。

生成AIに100％の精度を求めてはいけない