計算機を仕事への脅威とみなす人は、そう多くないだろう。しかし、今やどこにでもあるこの道具の登場が一部の数学者を不安にさせたのと同じように、人工知能（AI）と機械学習（ML）の急速な進歩は、世界の労働力の将来をめぐる議論を巻き起こし、少なからぬ懸念を生んでいる。
最近のデータは、世論の認識に大きな隔たりがあることを示している。AI開発の推進をめぐる見方は、特に教育水準、賃金、技術的専門性、さらにはジェンダーに強く左右される。政策立案者は技術の変化に遅れず対応するよう絶えず迫られ、誰も現場を見ていないかのように感じられることもある。未知の、急速に迫る未来によって職を失うのではないかと恐れる労働者もいる。しかし、私は心配していない。むしろ期待している。
同様の懸念は、250年前に最初の産業革命が始まって以来、繰り返し表明されてきた。20世紀に技術の進歩が加速するにつれ、こうした懸念は頻度も強さも増した。しかし、数え切れないほどの事例で、技術は効率性と有効性を高める手段となり、人間の成果を損なうのではなく、その力を増幅させることが繰り返し証明されている。
可能性を何倍にも広げる
今どき、手間のかかる計算を紙に書いて進んで行う人がいるだろうか。同様に、AIの最大の利点の一つは、単純で反復的な作業を人ではなく機械に任せられることだ。すぐに効率が上がり、労働者はより高度な業務に集中できる。
最近、カリフォルニアのワイン産地を訪れた際、ブドウの収穫作業員は需要に追いつくため、大きな負担を強いられていたと知った。解決策を求めて、ブドウ園の経営者たちは自動化技術を導入し、ブドウの最適な検査と選別を行わせた。作業員に取って代わるのではなく、この技術は需要を満たすために必要だった夜勤を減らし、地域で急成長する観光業など、より複雑な仕事に携わる余地を生み出した。実際、ワイン業界では自動化によって処理量がすでに3倍になると推定されている。同じ期間に、この地域の農業従事者数は過去10年間、着実に増加している。
雇用の対極にある、高度な技能と高い教育を受けている一方で、人手不足のサイバーセキュリティ専門家の労働力にも、AIをめぐる別種の、しかし同様の懸念がある。多くのサイバーアナリストは、一見すると退屈な作業にかなりの時間を費やしている。通常とは異なる侵害の兆候を精査することよりも、攻撃を分析して対応するための高度なフォレンジック技能が何より求められている。データの相関付けなど骨の折れる作業を自動化すれば、貴重な人材に取って代わるのではなく、現在進行中の攻撃への対処や将来の攻撃の防止といった、より重要な取り組みに集中できる。このことは、脅威の巧妙さと頻度がともに増している今、極めて重要だ。
部分の総和を超える力
多くの人にとって、技術を使えば使うほど、近道を見つけるのがうまくなる。AIも同じだ。AIの中でもますます目覚ましい発展を遂げている機械学習（ML）は、機械がデータを処理して自ら学習し、新たなデータを取り込むたびに知識を積み重ねることを可能にする。これを聞くと不安をかき立てられる、アーサー・C・クラークのHALや、『2001年宇宙の旅』の序曲を思い浮かべるかもしれない。しかし現実には、既存の分野で成果と恩恵が増している。
成長を続ける広告業界を例に挙げよう。世界の広告費は2018年に230億ドル、4.3％増加した。広告やマーケティングにおける「マッチング」データの審査と集約にAIやMLを活用することは、さらなる成長を促すうえでとりわけ有効だ。Globalityでは、AIの開発と活用を通じて、マーケティング部門だけでなく会社全体のイノベーションを推進している。継続的な入力から学習することで、AIを活用したマッチングシステムは精度と高度さを増し、さまざまな分野で実績に基づいてマーケティング代理店を選びたい国際企業に大きな恩恵をもたらす。
人を減らすのではなく、指数関数的な力を加える
効率的だろうとは思うが、計算機だけで構成された部署で働くことは想像できない。成功の鍵は、今も人間にある。AIは変化をもたらし、技術だからこそ可能な形で個人の力を引き出す。Globalityのスマート・ソーシング・プラットフォームは、ソーシングの能力を短時間で何倍にも高め、必要とする企業と、各プロジェクトに適した価格で最高品質のサービス提供者を結びつける。これによって機会が広がると同時に、一人ひとりが当社のプラットフォームによる相乗効果の恩恵を得られる。
努力と成功を分断しない
集合知を蓄積することで、チームの学習は進む。競争が激しさを極める世界では、効果的な成果を上げるうえで、協働がかつてないほど重要になっている。AIは効果的なコミュニケーションとチームワークをすぐに促進する。買い手と売り手が集う市場では、AIベースのシステムが継続的なフィードバックから学び、時間とともに賢くなり、顧客の好みをより的確に予測できるようになる。その過程で、従来はかなりの直接的なやり取りを要していた、コミュニケーションの好み、性格、企業文化、仕事の進め方、その他、良好なビジネス関係を築くうえで人間中心の特性といった、目に見えにくい要素を特定して照合できる。こうした知見により、双方にとって有益な結果が最初から得られる可能性が大きく高まる。
全体として得られるもの
紙と鉛筆から計算機、そして表計算ソフトへと進化しても、数学者は取って代わられなかった。むしろ、その価値が高まった。高度な分析エンジンが進歩するにつれて、さらに高度な解釈と応用が求められ、その役割を担えるのは人間だけであるため、数学者の価値は今後も高まる。技術の進化とともに市場の需要が指数関数的に増え、しばしば予想もしなかった形で発展することを、私たちは繰り返し目の当たりにしている。相乗効果がもたらすのは、効率性と有効性だけではない。イノベーションを可能にすることでもある。
つい最近まで、実際に「計算手」や「計算機」という言葉を含む職名があった。技術の進歩によって、処理速度が飛躍的に向上し、こうした能力が広く誰にでも使えるようになった結果、労働力の有効性は大幅に高まった。計算機でさえ過去10年で大きく変化したことは、進歩の速度がいかに加速しているかを示している。実際、私は10年以上、計算機を手にしていない。今はスマートフォンや表計算ソフトで計算するか、スマートスピーカーに尋ねる。10年後、AIは労働力と職場を、今日では夢見ることしかできない場所へと導いているかもしれない。
