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文/上田  恵陶奈（Etona Ueda），ICT媒体服务产业咨询部高级顾问，专攻结算及大数据、AI

AI作为应对劳动力短缺的王牌而备受瞩目

预计到了2030年，日本的劳动人口将比2014年减少780万。面对这样一种劳动力严重短缺的局面，人们将视线聚焦到了以AI为代表的自动化技术上。然而，野村综合研究所与牛津大学的共同研究结果却表明，最多只有49%的劳动人口所对应的职业能够实现自动化。而且，这49%所指的也只是技术上的可能性，实际上可以真正实现自动化的范围会更小。也就是说，仅靠AI和机器人无法解决日本劳动力短缺问题。

如此一来，我们就必须最大程度地利用在深度学习（Deep Learning）中得到升级的AI工具，让我们人类继续担当主角，从人口减少的社会中开辟出一条通途。与AI共存、白领和业务流程重构都将是AI时代必不可少的关键词。

AI与人类取长补短，和谐共存

至少在目前阶段，AI并非万能，既有擅长的业务也有不擅长的业务。比如牵涉到权衡利弊的复杂情况时，AI自己无法确定最优选项，也很难与对方进行深层次的交流，比如打心理战或产生共鸣等。而且，AI对于无先例可循的非连续性变化束手无策，在这一点上与善于周密思考的人类是无法相提并论的。

于是，人和AI就要相互协作。因此，我们需要认清AI擅长的业务和不擅长的业务，并且要注意到，人们希望AI实现自动化的业务和AI实际所擅长的业务也不一定一致。

AI对整个白领阶层都会产生重大影响

20世纪，机器人等产业用机械在制造业的生产现场实现了蓝领工作自动化。与此相对，21世纪以AI为中心的IT系统将在办公室内实现白领工作自动化。当然，蓝领和白领的工作中都存在自动化可能性较高的职业，但由于制造业已实现高度自动化，所以受到影响的人数较少，而在自动化和高效化才刚刚起步的办公室中，会受到影响的人就不在少数了。

不难设想，将来可能会有大批的非正式员工要面临"机械造成的失业"。确实，办公室里的事务员是自动化可能性较高的职业。实际上，RPA（Robotic Process Automation，机器人流程自动化）是以简单作业自动化为中心引进的。但是，自动化的对象并非仅限于简单作业。例如，中层管理人员进行的检查和监控业务也是AI擅长的领域。在美国，有着AI律师之称的Ross接连受到多家大型律师事务所的聘用，与人类律师一同在破产法等实际业务上大显身手。

图表显示，各职业自动化的概率与该职业的平均薪金并无关联。因为对人来说简单的事，对AI或电脑而言可能并不擅长；反之，对人来说困难的事，AI也许正好擅长。因此，在涵盖事务性职位、管理类职位和专业性职位的多种白领业务中，AI所擅长的部分会实现自动化，AI不擅长的部分则会继续作为人类的业务留存下去。

图表   各职业的自动化概率及平均薪金分布

（注）平均薪金由野村综合研究所根据厚生劳动省的"薪金结构基本统计调查"推算

（出处）野村综合研究所与英国牛津大学迈克尔·A·奥斯本副教授等人的共同研究（2015年）

着眼于数字化转型

随着自动化技术的普及以及AI的实用化，人类将从更多的现有业务中解放出来。为了解决劳动力短缺并促进工作方式改革，AI要承担重要角色。现已引进的RPA是针对目前由人工完成的个别任务，将其基本内容和步骤自动化的方法。但在这一引进过程中，出于提高效率和实现自动化的目的，分别产生了任务内容和步骤标准化，以及业务合理化的实际成效。另外，工作现场还积累了分辨自动化任务难易度的经验。

在将来，我们需要对多个任务统一进行自动化。因此需要运用现在积累的经验，重构业务内容和步骤。这是为了使人类与AI合作，对人类为自主完成业务而构建的任务流程进行的重构。

如果是自动化的业务，就不需要进行人为错误的修正和工作动力的管理。于是，就可以省去检查和监控的业务流程，从而简化中层管理人员。而且，利用通过数字化的任务流程获得的多样化数据群，在接受AI建议的情况下进行复杂的决策，将成为管理类职业的工作任务。

另一方面，为了使AI执行业务，所有的输入信息都必须整理为准确的数字化数据。而这一过程就会产生新的人工业务。例如，在销售风险商品时，一种做法是只在核查表中记录下对重要事项进行过说明这一事实，另一种做法则是将银行职员进行的说明和客户对答的详细内容都记录下来，二者对销售现场风险监测的精度会产生很大差异。因此，运用语音识别等技术对活动日志进行数字化记录的业务，以及从集成数据中去除噪音的降噪业务，将成为重要的人工业务。

着眼于业务流程数字化的未来，重新审视人类应做的业务内容和体制，正是我们眼下能为数字化转型（DX）所做的准备。

原文链接：《AIと共存する働き方 ～RPAからDXへ～》

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本文系未央网专栏作者发表，属作者个人观点，不代表网站观点，未经许可严禁转载，违者必究！

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