本書から学べること——AIがビジネスの働き方をどう変えるのかを知る
人工知能（AI）は、ビジネス界における次の大きな潮流です。すでにデータ入力や採用の分野で浸透し始めており、その影響力は今後数年間で指数関数的に拡大すると見られています。しかし、AIの進歩が進むたびに、経営者も従業員も新たな懸念を抱くようになります。AIは労働者に取って代わり、多くの従業員を不要にしてしまうのでしょうか？
アルゴリズムは本当に信頼できるのでしょうか？そして、AIと人間の従業員が混在する職場をどのようにマネジメントすればよいのでしょうか？本要約は、今後AIが組織をどのように変えていくのかを探る窓口となります。本要約で学べるのは、
- AIが優れたマネージャーである理由
- アルゴリズムは本当にリードできるのか
- AIが故人となった作曲家とどのようにコラボレーションしたか
AI革命は、好むと好まざるとにかかわらずやってくる
映画の中で何度も、人類が超高性能ロボットを開発したものの、ロボットが創造主に反旗を翻し、毎回悲惨な結末を迎えるというストーリーを見てきました。こうした物語には教訓があるはずだ、と思うかもしれません。しかし、たとえ教訓があったとしても、ビジネスの世界を見ればそれが生かされていないことは一目瞭然です。人工知能は年々賢くなり続けており、利益の最大化に熱心な経営者たちは、この新しい知能を持つ機械に注目してきました。
ここでの重要なポイントは、AI革命は好むと好まざるとにかかわらずやってくる、ということです。では、人工知能は世界をどのように変えるのでしょうか？その問いに答えるためには、まず「AI」という言葉が正確に何を指しているのかを見る必要があります。簡単に言えば、AIとは、データを原材料として取り込み、結論を最終製品として出力するプログラムのことです。そのためにAIが使うのがアルゴリズム、つまり入力されたデータを受け取り、計算処理を行い、有用な結果を生み出す数学的計算のシステムです。ここまでの話は、いたって無害に聞こえますよね？
いや、考え直してください。2016年、Googleが開発したコンピュータープログラムが、チェスよりも複雑な中国のボードゲームである囲碁の世界チャンピオンを打ち負かしました。多くの人にとって、これは転換点となりました。囲碁で秀でるには人間らしさが必要だと考えられてきましたが、GoogleのAlphaGoプログラムはその考えを覆したのです。この勝利の後、多くのビジネスパーソンは、自分たちの分野でもAIが人間の判断を凌ぐのではないかと考え始めました。その答えが出るのに時間はかかりませんでした。
AIが囲碁の対局で最も戦略的な手を選ぶことができたように、企業が最適な結果を達成するために取るべき道筋を示すことも可能です。そのため現在の試算では、AIは今後10年間で世界経済に13兆ドルを追加し、ビジネスのマネジメント方法を恒久的に変えると予測されています。それほどの金額がかかっている以上、AIの導入は避けられないように見えます。しかし、投資家を潤す以外に、人間への影響はどうなるのでしょうか？
AIはマネジメントの世界に参入しようとしている
マネジメントという言葉から何を連想しますか？官僚主義？事務処理？誰も従いたくない息苦しい規則や規制？
リーダーシップと対比させると、マネジメントが何を含むのかが理解しやすくなります。どちらも人を導くことを含みます。しかし、リーダーシップがカリスマ性、推進力、ビジョンを必要とするのに対し、マネジメントは日々の業務を監督すること、つまり物事が滞りなく進むようにすることに重きを置きます。最近では、多くの従業員が職場は過剰にマネジメントされていると感じています。マネージャー自身も自分の仕事をあまり好きではありません。しかし、物事は大きく変わろうとしています。ここでの重要なポイントは、AIがマネジメントの世界に参入しようとしている、ということです。
マネジメントを退屈にしている要素こそが、AIが得意とするように設計されたものなのです。考えてみてください。マネージャーは具体的に何をしているでしょうか？具体的で定量化可能な計画を立てます。予算を組み、基準を設定します。従業員に確認を行い、目標を達成し期限を守っているかをチェックします。
すべてが順調に進むように目を配ります。さらに、大量のデータを扱います。パフォーマンスの管理には、各従業員に関するデータの処理と評価が含まれます：達成した目標、上げた売上、欠勤日数。日々、情報は蓄積されていきます。AIは、現代の職場で生み出される膨大なデータを理解するのに完璧に設計されています。人間が行う高コストで遅く、時に不正確なデータ管理に頼るのではなく、この種の仕事はAIに簡単に任せることができます。
AIがデータを解釈すれば、その結果に基づいて自動的な対応を出すこともできます。一例を挙げると、大手銀行のJPモルガン・チェースは、従業員を追跡し、コンプライアンス規制に沿って行動しているかをチェックするためにアルゴリズムを使用しています。従業員の仕事満足度を追跡し、退職する可能性を予測するためにアルゴリズムを使う企業さえあります！明らかなのは、AIが現在マネージャーが行っている多くのタスクに独自の適性を持っているということです。
しかし、リーダーシップはどうでしょうか？それは人間だけが持つものなのか、それとも機械に委託できるものなのでしょうか？リーダーシップは誰もが持ちたいと願う資質です。
リードする能力はAIの力を超えている
他者に影響を与え、仲間を動機づけ、共通の利益のために賢明な決定を下す能力は、稀有で望ましい力です。しかし、それはAIが持つことができる特性なのでしょうか？アルゴリズムがマネージャーとして働けるなら、リードすることもできるということでしょうか？リーダーは他者にビジョンを提供します。理想的には、従業員の日々の仕事に意味を与え、真の熱意を持って働くよう刺激するような、説得力のあるビジョンです。
これはAIにもできることでしょうか？ここでの重要なポイントは、リードする能力はAIの力を超えている、ということです。さまざまな理由から、AIはリードすることができません。マネジメントの機能はアルゴリズムに適していますが、リーダーシップの機能は本物の人間に独自に適しているように見えます。なぜでしょうか？分解してみましょう。
最も基本的なところで、リーダーシップは他者に影響を与える能力、つまり自分が望むように行動するよう説得する能力から成り立っています。つまり、リーダーシップは知的な意思決定と同じくらい、社会的スキルに依存するのです。AIは膨大な情報データベースに基づいて情勢を踏まえた意思決定ができますが、従業員を動機づけるには人間の助けが必要です。言い換えれば、AIには鋭い判断を刺激的なビジョンに変える適性が欠けているのです。AIは健全な判断を生み出すことはできても、最終的には人の心を掴むことはできません。これは単なる推測ではありません。
消費者調査によると、人々はAIに対して不信感を持っています。実際、米国で調査された人のうち、従業員の採用をAIに任せると答えたのはわずか4％でした。なぜでしょうか？それは、AIがリーダーシップの立場でつまずくのとまったく同じ理由です：十分に賢くても、信頼を生み出し信用を勝ち取ることができないのです。要するに、リーダーに情報を提供することはできても、AI自体がリードすることは決してできないのです。つまり、職場でAIができることには限界があるのです。
未来において、人間は共感力、俊敏性、創造性といったソフトスキルに頼る必要がある
AIはマネジメントに長けていても、リードすることはできません。しかし、組織にはリーダーやマネージャーだけではなく、まだ触れていない幅広い仕事があります。金融セクターを例に挙げましょう。銀行は少しずつ、特に業務が主に機械的・計算的な従業員をAIに置き換えています。
これは、AIの到来がリーダーシップより下のレベルのすべての人を時代遅れにすることを示唆しているのでしょうか？リードすること以外に、人間に残された仕事はあるのでしょうか？ここでの重要なポイントは、未来において、人間は共感力、俊敏性、創造性といったソフトスキルに頼る必要がある、ということです。真のリーダーシップに必要な人間らしさは、組織のあらゆるレベルで価値があります。実際、業務が自動化されるほど、従業員のソフトスキルがより評価されるようになります。結局、AIが他のほぼすべての領域に進出しているなら、人間に特有のもの以外に、私たちが活用できるものは何でしょうか？
求人広告はすでにこれを裏付けています。かつて数学的・分析的スキルが主流だった銀行でさえ、候補者が示すべき社会的スキルをますます重視するようになっています。実際、他者の感情を認識し管理する能力であるエモーショナル・インテリジェンスを持つ人材への需要は、今後数年間で6倍に増加すると推定されています！エモーショナル・インテリジェンスや社会的ノウハウ以外にも、AI職場で高く評価されるようになるスキルがあります。創造性と俊敏性がその例です。AIは知的で、多くの質問に対して正確で迅速かつ情報に基づいた答えを与えることができます。
しかし、その答えが私たちが「創造的」と呼ぶものであることはほとんどありません。真のイノベーション——新しい製品、サービス、洞察、アプローチの開発——は、当面の間は人間の領域であり続けるように見えます。AIは俊敏であることも苦手とします。俊敏性とは、新しい状況に素早く適応する能力のこと、つまり一種の高速な柔軟性です。私たち人間にとってすら時に難しいことですが、AIにとっては本当の障害となることがあります。開発者がビデオゲームをプレイできるアルゴリズムを作ったときに何が起こるかを見てみましょう。
すべてが計画通りに進んでいる場合、これらのアルゴリズムは最高の人間プレイヤーを圧倒することができます。しかし、小さな設定をひとつ変えると、何が起こるか見てください。人間のプレイヤーはすぐに学習して適応します。一方、AIはもがき苦しむのです。将来、人間の従業員を際立たせるのは、AIがまだ習得に苦労しているこれらの数少ないスキルなのです。2018年、テクノロジー大手のHuaweiは、フランツ・シューベルトの交響曲第8番の驚くべき演奏を企画しました。
職場におけるAIの物語は、置き換えではなく協働の物語であるべきだ
なぜそれが驚きだったのでしょうか？シューベルトは約200年前に交響曲を書き始めましたが、最初の2つの楽章を完成させた後に亡くなりました。それなのに、このオーケストラは4つの楽章を演奏したのです。
そこにHuaweiが関わったのです。同社はAIテクノロジーを使ってシューベルトのスタイルを分析し、失われた楽章がどのようなものだったかを予測しました！エンジニアたちはAIプログラムに作曲家の完成作品90曲を読み込ませ、交響曲第8番の既存の2つの楽章を分析させました。人間とAIの協働プロセスを経て、現代の作曲家がその出力を2つの完全でまったく新しい楽章へと磨き上げました。ここでの重要なポイントは、職場におけるAIの物語は、置き換えではなく協働の物語であるべきだ、ということです。Huaweiの野心的な音楽的試みは、AIが人間を完全に置き換えることなく、人間と協力して働くべきだという理想的な未来を指し示しています。
ある意味で、AIは信頼できる超効率的な同僚のような存在になることが期待されます。この新しい同僚と一般の従業員との協働を監督するのは、ビジネスリーダーの役割です。彼らの任務は、この人間とAIが共存する職場の新しい多様性をマネジメントすることです。この多様性を成功させるには、仕事の委任が中心的な鍵となります。結局、AIが役に立つためには、AIが最も得意とするタスクを任されなければなりません。しかし、これは言うは易く行うは難しです。
リーダーは、一部の仕事はAIに任せたほうがよいと示唆することで、従業員の感情を害するリスクがあります。幸い、これは避けられないことではありません。リーダーは、AIは競争相手ではなく協力者であることを従業員に伝える必要があります。アルゴリズムにデータ処理や判断を任せることで、人間の従業員は創造性とソフトスキルを活用できるのです。言い換えれば、AIは私たちがより人間らしくあるための時間を解放してくれる協力者として理解されるべきなのです。韓国の自動車メーカーである現代自動車は、人間と機械の協働がいかに実り多いかを示しました。
ライン作業員をロボットに置き換える代わりに、彼らは装着型のロボット外骨格を開発しました。これらの外骨格は重い物を持ち上げる作業を従業員にとってはるかに容易にし、能力を置き換えるのではなく増強しました。AIフレンドリーな職場を作りたいと考えるリーダーは、このアプローチから多くを学べるでしょう。
従業員がAIを最大限に活用するには、いくつかの先入観を克服する必要がある
研究が繰り返し示しているのは、従業員はエンパワーメントされていると感じるときに最高の仕事をするということです。組織の中で自分が重要な役割を担っており、それを果たす方法を自分で決められると感じるとき、従業員の満足度とパフォーマンスはともに向上します。これはウィンウィンの関係です。しかし、AI時代においてエンパワーメントを進めるのは難しい場合があります。
多くの労働者は、人工知能の出現を侮辱、あるいは自分たちの独立性と生活への脅威として受け止めます。これはある程度理解できます。AIは新しく挑戦的なものであり、挑戦は必ずしも心地よいものではありません。組織のリーダーの仕事は、労働者の懸念を理解し、AIへの当初の反発を乗り越えられるよう支援することです。ここでの重要なポイントは、従業員がAIを最大限に活用するには、いくつかの先入観を克服する必要がある、ということです。研究者は一貫して、従業員がアルゴリズム忌避を示すことを発見しています。これは、たとえ人工知能が速く正確であると知られていても、AIの結果を信用しないことを指す専門用語です。
これは、AIの導入を望む組織にとっていくつかの問題を引き起こします。最も基本的なレベルで、従業員がAIの有用性を受け入れないなら、そもそもAIを会社に導入する意味がありません。誰も使おうとしない超知能システムに何の意味があるでしょうか？組織がAIを活用したいなら、従業員の賛同を得る必要があります。そのためには、このアルゴリズム忌避に取り組まなければなりません。その最も重要な方法のひとつは、AIの仕組みを説明することです。
だからといって、アルゴリズムが分析で実行する正確な計算を労働者が把握する必要はありません。プログラムがどのようなデータを利用し、それをどのように使い、なぜその結果が信頼できるのかを大まかに理解するだけでよいのです。AIが理解不能なブラックボックスではないと従業員が気づけば、AIを信頼する可能性がはるかに高まります。第二に、リーダーはAIが確かに知能を持っていても、無謬ではないことを強調すべきです。一般の従業員と同じように、AIも時には間違えるのです。一度のミスだけでAIへの信頼を失わないよう、労働者に求めるべきです。どんな従業員の仕事にも言えることですが、重要なのは総合的なパフォーマンスであり、たまたま失敗した数回ではないのです。
まとめ
AIはすでに多くのマネジメント機能を引き継ぐ準備が整っていますが、真の、人を動かすリーダーシップは人間の領域であり続けるでしょう。人工知能を最大限に活用するために、企業は協働の雰囲気を育むよう努めるべきです——自動化可能なタスクはAIが担当し、人間は創造性とソフトスキルをますます活用するのです。
次に読むべき本：『ヒューマニティ・ワークス』 アレクサンドラ・レヴィット著 本要約では、AIが未来の職場をどのように形作るかに焦点を当てましたが、それだけですべてを網羅しているわけではありません。アレクサンドラ・レヴィットの『ヒューマニティ・ワークス』は、同様のテーマをより詳細に扱っています。今後数年間で仕事の世界がどのように変化するかを考察し、ギグエコノミーの未来、新しい世代の労働者がもたらす変革的影響、そして未来の職場にテクノロジーと従業員を統合するための実践的なアプローチを概説しています。
