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HUMAN+MACHINE
人間+マシン:AI時代の8つの融合スキル
ポール・R・ドーアティ(著)、H・ジェームズ・ウィルソン(著)、保科 学世(監修)
出版社:東洋経済新報社(2018/11/23)
Amazon.co.jp:HUMAN+MACHINE 人間+マシン
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製造、サプライチェーン、会計、R&D、営業、マーケティング
ヒトと人工知能との「協働」が始まるGE、マイクロソフト、BMW、グーグル、アマゾン・・・
先進企業に学ぶ「これまでと違う仕事」と「これまでと違う仕事のやり方」
本書は、アクセンチュア最高技術責任者(CTO)兼最高イノベーション責任者(CIO)で、AIや研究開発部門のリーダーとして、長年にわたりAI関連の研究やビジネスの立ち上げに携わってきた著者らが、AI革命とは「人間の能力を拡張する」ために業務プロセスを根本的に変えることであるとして、新しい時代を理解して勝ち抜くためのガイドをまとめた一冊です。
「人間とAIとの協働」を主軸に、製造、サプライチェーン、会計、R&D、営業、マーケティングといった部署で、AIとどのように協働できるか、協働するために必要な8つの「融合スキル」を示しています。
AIが持つ力を最大限活用して、グローバルで事業を拡大している具体的事例を随所に紹介しながら、伝統的な仕事の概念を見直し、再考するための指針が提供されていますので、ビジネスリーダーの方々にとって自らの組織や業務を変革していく上で大変参考になります。
本書は2部で構成されています。
第1部では、工場、会計業務、R&D、フロントオフィスの分野で、現在AIをどのように活用しているかを紹介しています。
- ・企業は最初に適切な土台の整備を行わなければ、人間とマシンのコラボレーションから利益を得られないことを提言しています。
- ・第1章で人間とマシンのチームが工場をいかに変えつつあるかを取り上げ、第2章ではAI技術が情報をフィルタリングして分析することを可能にしているバックオフィス、第3章ではR&Dの主要なステップにおいてAI技術が効率化と成果の飛躍的向上をもたらしていることを解説し、第4章ではAIが大きな成果を上げているマーケティングとセールスの分野に目を向けています。
第2部では、「ミッシング・ミドル」について探り、伝統的な仕事の概念を見直し再考するためのエグゼプティブ・ガイドを提供しています。
- ・AIが持つ力をフル活用するためには、企業は従業員の新しい役割を検討したり、人間とマシンの新しい共生関係を確立したり、経営に関する従来の概念を変えたり、仕事そのものの概念を一変するなどして、ミッシング・ミドルを埋めることの必要性を提言しています。
- ・第5章では機械学習を業務プロセスに統合することで新たな仕事が生まれることを、第6章ではAI技術を使って人々がパフォーマンスを改善していることを解説し、第7章では経営上の課題と経営者の5つの重要な活動について、第8章では仕事そのものの未来と8つの新しい「融合スキル」について考察しています。
なお、人間とマシンの「共存関係」の世界を「第3の波」として、その波に乗ってきた様々な業界のリーディングカンパニーが採用した原則を「MELDSフレームワーク」として5つに整理し、第7章で最初の「MELD」の4つ、第8章で「S」について深く掘り下げています。
さらに、巻末の解説『日本語版監修によせて、日本と日本企業が取り組むべきこと』において、日本や日本企業の独自性や状況に照らして解説が加えられています。
AIとの協働意識の国際比較、日本の雇用面における独自性を考慮したAI活用の方向性の提案、アクセンチュアが開発した複数のAIエンジンや社内外のシステムをつなげる仕組み「AI Hubプラットフォーム」が紹介されていますので、参考になります。
近年におけるAI(人工知能)の発展により、私たちは今、ビジネスにおける大きな変革の最前線に立っている。
組織運営の基本ルールが毎日置き換えられるような、新しい時代に入ったのだ。
AIシステムは多くのプロセスを自動化するだけでなく、より効率的な処理を可能にしている。
そして彼らは、人間とマシンが斬新な方法で協力することを可能にしている。
それにより、仕事の本質は変わろうとしており、私たちは業務と従業員をこれまでとまったく違った形で管理する必要がある。
AI時代における人間の役割
ビジネス変革の「第3の波」
マシンは、繰り返しの作業や大量データの処理、定型化された作業など、得意とする作業を担当している。
一方、人間は、あいまいな情報の処理や難しい場面における意思決定、怒り心頭に発している顧客への対応など、得意とする分野を任されている。
こうした人間とマシンの「共存関係」を、「ビジネス変革の第3の波」と呼んでいます。
第1の波:プロセスの標準化
- ・この時代を先導したのはヘンリー・フォードで、製造工程を再構築して、組立ラインを誕生させた。
- ・プロセス全体を構成する個々のステップにおいて、計画と最適化、標準化が可能になり、大幅な生産性向上が実現した。
第2の波:プロセスの自動化
- ・1970年代に始まり、1990年代のビジネス・プロセス・リエンジニアリング(BPR)の流行でピークを迎えた。
- ・コンピューターやデーターベース、各種のバックオフィス業務を自動化するソフトなどのIT技術が発展し、それらを活用して自分自身をつくりかえることに成功した企業が飛躍した。
第3の波:適応力のあるプロセス
- ・第1第2の波を土台にして、組立ラインやコンピューターによって実現された初期の変革から、まったく新しい革新的な業務プロセスがもたらされる。
- ・多くのリーディングカンパニーは、自分たちの業務プロセスをより柔軟で、スピード感があり、従業員の行動、嗜好、ニーズに適応している。
- ・この適応力を実現しているのは、仮説に基づいて定義された一連のステップではなく、リアルタイムのデータである。
人間とマシンが得意とする領域を担当する「ミッシング・ミドル」
作業 | 得意とする領域 | |
---|---|---|
主導 | 人間だけの活動 | |
共感 | ||
創造 | ||
判断 | ||
訓練 | 人間による補完 | 人間とマシンのハイブリッド活動 |
説明 | ||
維持 | ||
増幅 | AIによる人間へのスーパーパワー付与 | |
相互作用 | ||
具現化 | ||
トランザクション | マシンだけの活動 | |
反復 | ||
予測 | ||
適応 |
『HUMAN+MACHINE 人間+マシン: AI時代の8つの融合スキル』を参考にしてATY-Japanで作成
人間とマシンが協力して、ビジネスにおけるパフォーマンスを改善する「ミッシング・ミドル(失われた中間領域)」の世界がある。
そこでは、人間とマシンは仕事をめぐって争う敵同士ではなく、共生するパートナーであり、より高いレベルのパフォーマンスを達成するために助け合う。
企業は業務プロセスを見直し、人間とマシンが共に働くチームを活用することができる。
ミッシング・ミドルというコンセプトは、AI時代においてどうすれば人間とマシンが協力してベストな関係を築けるかを教えてくれる。
作業の両端の一方では、人間がマシンの支援と管理を行い、もう一方はマシンが人間にスーパーパワーを与える。
AIで業務プロセスを再考
第3の波に乗るための「MELDSフレームワーク」
1.マインドセット(Mind set):あるべき業務プロセスを想像する
- ・人間がAIを改良し、スマートなマシンが人間にスーパーパワーを与える領域(ミッシング・ミドル)における仕事を再検討することで、ビジネスに対して従来とは根本的に異なるアプローチを考える。
- ・経営者は、単なる業務プロセスの改善にとどまるのではなく、業務プロセスと仕事のあり方を根本的に再設計することにフォーカスする。
- ・AIを使って根本的に業務のやり方を再設計するためには、「発見と定義」「共創」「拡大と維持」のステップで検討していく。
発見と定義:顧客体験における「悩みの種」を把握する。
共創:利害関係者との間で共創する。
拡大と維持:継続的な改善を加えながら維持する。
2.実験(Experimentation):実験をデザインする
- ・AIをテストし、ミッシング・ミドルの観点からプロセスを再検討し、その規模を拡大していくために、業務プロセス内の様々な部分を積極的に観察する。
- ・経営者は、「AIで実験する」という文化を醸成する。
- ・業務プロセスを自社のビジネスの独自性に合わせて調整する。
そのためには、自社の社員や文化を理解し、いつ、どのように実験すべきなのかを把握しておく。
3.リーダーシップ(Leadership):人間とマシンのミックス文化をつくる
- ・最初の段階から、AIの責任ある使用にコミットする。
- ・経営者は、「責任あるAI」を実現するために、適切なリーダーシップを行使する。
そのためには、AI導入に伴う信頼性、法律、倫理に関する問題に対応し、業務プロセス改革によって生まれる社会的影響を検討する。
- ・信頼感や合理性を醸成して、開発したソリューションを展開する。
○システムを正しい状態に維持するためのガードレール設置する。
○「倫理的クラッシャブルゾーン」を最小限にする。
○倫理的・心理的問題やその他の問題を検討する。
4.データ(Data):データのサプライチェーンを設計する
- ・インテリジェント・システムを動かすための「データ・サプライチェーン」を構築する。
- ・経営者は、自社のAI関連データに加え、広い範囲で利用可能なデータも含めて、データの重要性を認識する。
- ・データへの配慮は、最終的に行動を決定するため、以下に留意する。
○ダイナミックに考える。
○アクセスを広げ、バラエティを豊かにする。
○速度を上げる。
○発見を可能にする。
○ミッシング・ミドルを埋める。
5.スキル(Skill)
- ・ミッシング・ミドルにおいてプロセスを再構築するために、8つの「融合スキル」を積極的に開発する。
- ・マネージャーと従業員は、ミッシング・ミドルを活用した職場をデザインし、発展させることができる。
8つの新しい「融合スキル」
最初の3つのスキルは、人間がマシンを補助することを可能にし、次の3つのスキルは、マシンが人間の力を拡張することを可能にする。
最後の2つのスキルは、人々がミッシング・スキルの両サイドで巧みに働くことを可能にする。
これらのスキルは、機械学習やプログラミングといった技術領域での専門知識を必要とするものではなく、基礎的なスキルをビジネスにおける具体的なニーズに当てはめるのを熱心に行う人間を必要とする。
人間はツールやテクノロジーを自分自身の認知の一部として取り込んでいる。
漸進的サイボーグ化(人々は自分自身を拡張するために自然とテクノロジーを使う)、拡張知能、身体性知能の概念が関係してくる。
人間とマシンによるハイブリッド型活動 | |||||
---|---|---|---|---|---|
訓練 | 説明 | 維持 | 増幅 | 相互作用 | 具体化 |
1.人間性回復 | 4.合理的質問 | ||||
2.定着化遂行 | 5.ボットを利用した能力拡張 | ||||
3.判断プロセス統合 | 6.身体R的かつ精神的融合 | ||||
7.相互学習 | |||||
8.継続的設計 |
『HUMAN+MACHINE 人間+マシン: AI時代の8つの融合スキル』を参考にしてATY-Japanで作成
1.人間性回復スキル:仕事に人間らしさを取り戻す力
- ・人間同士でのやり取りや創造、意志決定など、再設計された業務プロセスにおいて、人間にしかできない作業を増やす能力。
- ・人間にしかできない作業や学習に費やす時間を増やすために、業務プロセスを再検討する。
- ・時間と労働を新しい形で捉えることを可能にし、「人間性回復」によってクリエイティブで全く新しい研究などのために時間を割けるようになる。
2.定着化遂行スキル:人間とマシンの共存を日常化する力
- ・人間とマシンの相互作用の目的とあり方が、個人やビジネス、社会の認識に沿ったものになるように、責任を持って構築する能力。
- ・個人や企業、社会のあり方に沿ったものになるように、人間とマシンのコラボレーションの目的と認識をつくる。
- ・AIによる変化の影響を受けるコミュニティのニーズや懸念を理解して対応し、従業員に対しては未来の働き方に対する明確なビジョンを描く。
3.判断プロセス統合スキル:マシンの能力を借りて判断する力
- ・マシンが何をすべきかわからなくなったときに、行動の方向性を決める判断力。
- ・マシンが持つ不確実性の中で、行動を選択する。
- ・推論モデルにおいて必要なビジネスあるいは倫理的コンテキストが不足した場合に備えて、人間はどこで、いつ、どのようにして介入すべきかを判断できるようにしておく。
4.合理的質問スキル:マシンから必要な情報を引き出す力
- ・必要な知見を手に入れるために、様々な抽象度で、AIに適切な質問ができる能力。
- ・必要な知見を得るために、AIにどのような質問を投げかければ良いのかを理解している。
- ・AIから得られた結果がおかしなものだったり、データのせいで結果が歪められていたりした場合に、それを察知する力も含まれる。
5.ボットを利用した能力拡張スキル:ボットを使いこなす能力
- ・AIエージェントと共に働き、自分の能力を拡張して、業務プロセスと仕事上のキャリアにおけるスーパーパワーを手に入れる能力。
- ・AIエージェントとコラボレーションして、自分の能力を超えたパフォーマンスを発揮する。
- ・適切なツールがあることと効果的に使うのとは違い、仕事の品質と効率性を高めるために様々なボットを組み合わせて使いこなす。
6.身体的かつ精神的融合スキル:心身ともにマシンと融合する力
- ・プロセスを改善するために、AIエージェントと総合的(身体的かつ精神的)に融合する力。
- ・コラボレーションによる成果をさらに向上させることやAIエージェントのメンタルモデルを構築する。
- ・業務プロセスの再構築は、「マシンはいかに機能し、学習するか」というメンタルモデルを人間が理解し、さらにマシンが人間の行動に関するデータを活用して、インターフェースの改善を行う時に実現される。
7.相互学習スキル:マシンに教え、マシンから学ぶ
- ・AIエージェントと共に、お互いが新しいスキルを獲得できるような形でタスクを実施する能力。
AIが支援するプロセスにおいて、適切に行動できるようになるための適切な人間のトレーニングを整備する能力。
- ・AIエージェントに新しいスキルを教える一方で、AI支援型プロセスの中で上手く働けるようになるやり方を実地で身に着ける。
- ・人間とマシンの「従弟関係」に内在する力学を理解し、従弟制度を自社に合うように調整する。
また従業員には、AIを敵ではなく同僚として捉え、仕事に求められるスキルを学習するように促す。
8.継続的再設計スキル:マシンと共に変わり続ける力
- ・古いプロセスを自動化するものではなく、新しいプロセスやビジネスモデルをゼロからつくり上げる行為を規範として根付かせることができる能力。
- ・指数関数型の飛躍的なパフォーマンス改善を実現するために、作業やプロセス、ビジネスモデルを再構築する新しい方法を検討する。
- ・業務プロセスや従業員の役割とスキルセット、コアビジネスそのものの再設計に、徹底的に取り組むという姿勢を継続する。
本書を通じて解説してきたように、この新しい時代は、人間とマシンに対して新しい種類のコラボレーションによる新たな役割を演じ、密接に協力することでミッシング・ミドルを埋めるよう求めている。
それを実現するために、私たちは経営陣がいかに組織変革を進め、業務プロセスの再設計と後押しする社内文化を促さなければならないか、またそれと平行して、学習のためのプラットフォームと従業員の継続的な再教育に投資しなければならないかを解説した。
(略)
MELDSにおけるリーダーシップ部分が根本的に注目しているのは、あらゆるAI導入の取り組みにおいて、常に人々(従業員や顧客、さらに他の人間の利害関係者)を中心に置くということである。
まとめ(私見)
本書は、あらゆる企業のリーダーが業務プロセスを再検討し、従業員とマシンの基本的な関係を再考することが必要であり、そのためにはルールを理解して実行しなければならないことを提言した一冊です。
AIシステムは人間を置き換えるものではなく、人間の能力を高め、コラボレーションし、これまでに不可能であったレベルの生産性向上を実現してくれます。
人間とマシンの「共存関係」という「ビジネス変革の第3の波」は新たな世界へと導き、そこでは人間とマシンが協力して、ビジネスにおけるパフォーマンスを桁違いに改善していく世界(ミッシング・ミドル)であるとしています。
その世界で企業の成功を左右するのは、AIがもたらす影響の本質をリーダーが理解しているか否かです。
AIの潜在的な可能性を引き続き活用するために、業務プロセスをより流動的で適用力のあるものとして捉え、人間と高度なAIシステムがパートナーになるという「オーガニック(有機的)」なチームへ移行することが必要であると提言しています。
自分たちの組織やチーム、そして自身のキャリアの今後について考えている方々にとって、AIの時代における勝者と敗者を分ける知識を提供してくれる一冊です。
また、AI技術に関する歴史、AI技術とビジネスアプロケーションについても解説されていますので、AI技術の動向を俯瞰したい方々にも参考になります。
2016年にホワイトハウスが発表したレポート「人工知能及び自動化と米国企業(Artificial Intelligence, Automation, and the Economy)」では、米国では職場の変化に人々を適応させるためのプログラムに対してGDPの1%しか費やしていないそうです。
このレポートでは、AIの利用を促進するために継続的なリーダーシップを確保し、以下の戦略を提示しています。
- ・利用効果を拡大するために、AIに投資し開発する。
- ・将来の仕事について、人々を教育し訓練する。
- ・移行中の労働者を支援し、広く共有された成長を確実にするために労働者に権限を与える。
一方、中国の国務院は、2020年までにAIの主要国の仲間入りを果たし、2030年までに「世界首位のAIイノベーションセンターになる」という目標を掲げています。
- ・2020年までに、中国のAI研究を世界水準に引き上げ、関連産業を含めて17兆円規模にする。
- ・2025年までに、世界トップの水準までに向上させる。
- ・2030年までに、関連産業を含めて170兆円規模に育てる。
本書には、マシンを活用する革新的な方法を編み出し、人間の能力を活用しようとする企業が、それぞれの業界でリーダーとなっている様子を示しています。
そして、1,500社から選んだ450の組織に対する事例研究を通して、「融合スキル」という概念を導き出しています。
さらに、人間とマシンが共に働くことで、新しい仕事や職務体験が生まれ、それは「ミッシング・ミドル」の概念へとつながっています。
マシンとの協働を想定した業務プロセスを再設計し、パフォーマンスの大幅な改善を実現している場所こそが「ミッシング・スキル」の領域であるとして、経営者は「ミッシング・スキル」における役割を担えるように従業員を再教育するなどして変革を進め、合わせてAI活用時の倫理観を持った組織に導いていかなければなりません。
これまで企業は、幾度の産業革命を経て新たな技術を取り入れて進化してきており、そこに近年AI技術が加わり、業務のやり方も大きく変わろうとしています。
本書では、工場、会計業務、R&D、フロントオフィスの分野で、AI活用の最新事例を確認することができますので、自社業務にAI技術をどのように適用していけそうなのかヒントを与えてくれます。
そして、AIの持つ力を最大限活用するために、AIの機能を理解して業務プロセスを再構築し、そのための教育やマネジメントの必要性をガイドしてくれています。
自社に合った対策を考えていく上で、本書の8つの「融合スキル」は大変参考になります。
目次
イントロダクション AI時代における人間の役割とは
パート1 「人間+マシン」の未来を現在から考える
第1章 自己認識する工場
―製造・サプライチェーン、流通におけるAI
第2章 会計業務をするロボット
―コーポレートファンクションにおけるAI
第3章 究極のイノベーション・マシン
―R&Dとビジネス・イノベーションにおけるAI
第4章 フロントオフィスにボットがやってくる
―カスタマーサービス、営業、マーケティングにおけるAI
パート2 ミッシング・ミドル―AIで業務プロセスを再考する
第5章 アルゴリズムを正しく設計する
―「責任あるAI」を実現する上で人間が演じる3つの役割
第6章 普通の人々が素晴らしい結果を生み出す
―AIが新しいレベルの生産性を実現する3つの方法
第7章 業務プロセスを再設計する
―リーダーのための5つのステップ
第8章 人間とマシンのコラボレーションを発展させる
―AIが働く職場のための8つの新しい融合スキル
結論 人間+マシン時代を生き残るために
解説 日本語版監修によせて、日本と日本企業が取り組みべきこと
参考
人間とマシンのあるべき協働の姿を解説する書籍 『HUMAN+MACHINE』の日本語版を出版
2018年11月15日 アクセンチュア ニュースリリース
AI&ロボティクスが切り開く未来
2018年5月10日 アクセンチュア
AI HUB プラットフォーム
アクセンチュア
雇用・働き方の未来 人とインテリジェント・テクノロジー
アクセンチュア
人工知能はいかに経済成長をもたらすのか
アクセンチュア
Artificial Intelligence, Automation, and the Economy(PDF)
関係する書籍(当サイト)
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テクノロジーの地政学
シリコンバレー vs 中国、新時代の覇者たちシバタ ナオキ(著)、吉川 欣也(著)
出版社:日経BP社(2018/11/22)
Amazon.co.jp:テクノロジーの地政学
HUMAN+MACHINE 人間+マシン:AI時代の8つの融合スキル
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人間+マシン:AI時代の8つの融合スキルポール・R・ドーアティ(著)、H・ジェームズ・ウィルソン(著)、保科 学世(監修)
出版社:東洋経済新報社(2018/11/23)
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