AI時代に向けて従業員の再教育を行う際、ロボットより優れた存在を目指すか、それらを補完する存在を目指すかを選ぶことができます。
両者の潜在能力の良いところを引き出す、中間的な落としどころを目指すべきです。
機械学習の未来は、人間と機械が最良のチームを形成できるかどうかにかかっているはずです。
米国が数十年ぶりの大規模な雇用喪失に直面する中、ドナルド・トランプ大統領は、米国の製造業における中国との関係を切り離し、それらの雇用を米国に取り戻すことで問題を解決しようとしています。
しかし、この戦略には大きな課題があります。概ね、私たちが知る製造業の雇用は戻ってこないでしょう。その代わりに、自動化や機械学習によって置き換えられようとしています。
これは米国だけに特有の問題ではありません。世界人口の予測によれば、2030年には約85億人に達するとされています。さらに、AI、計算処理能力、ロボティクスなどの分野が指数関数的な速度で発展していることを考えると、世界の労働力とそこに求められる要求が近い将来、大きく変化することは確実だと予測できます。
職務内容は技術の進歩に合わせて急速に変化するため、変化する需要に適応できる教育を受けた労働力を育成することが、優先課題の一つでなければなりません。
今後の仕事の形は、人間と機械がどのように協働していくかによって形作られる可能性が高いでしょう。機械の分析力が人間の分析力をどの程度代替するのかは、依然として不明確です。一部の職務において人間の存在が完全に不要になるのでしょうか。こうした問いは、より適切な枠組みで検討されるべきかもしれません。
創造的な職務に就く人々にとっては良いニュースがあります。現時点では、機械が想像力を本当に再現することはできません。一方、悪いニュースは、定型的で非創造的な仕事に就いている人々にとってのものです。こうした仕事は、実際に自動化によって奪われつつあるからです。
人間と機械が向き合う二つの方法
技術の発展に労働力が追いつけるよう支援する方法には、対照的な二つのアプローチがあります。一つは、従業員の分析スキルを高め、機械と直接競争できるようにすること。もう一つは、機械や人工知能を、合成スキルによって補完する方向を目指すことです。
しかし、これは両極端の話ではなく、どちらか一方を選ぶという問題でもありません。重要なのは、機械と人間が最も効果的に協働できる絶妙なバランスを見出すことです。これは、最速の中央処理装置（CPU）や最強のロボットを設計することでは実現しません。むしろ、最良のチーム、最良のプロセス、そして最良のユーザー体験を設計することによって生まれるものです。
人間と機械の潜在能力を単独で評価するのではなく、両者を組み合わせて考えるべきです。設計者は、人間と機械が互いを補完し合い、双方の潜在能力を最大限に引き出す解決策を追求しなければなりません。
計算能力は専門家だけのものにすべきではない理由
ロシアのチェスプレーヤーで、連続したプロの大会優勝記録を今も保持しているガリー・カスパロフは、次のように述べています。「弱い人間のプレーヤーに機械と、より優れたプロセスを組み合わせた方が、非常に強力な機械単独よりも優れている。さらに注目すべきは、強い人間のプレーヤーに機械を組み合わせ、劣ったプロセスを用いた場合よりも優れている点だ」。
1990年代、カスパロフはIBMのコンピューター「ディープ・ブルー」との歴史的なチェスの対局で、人間を代表して機械と対戦しました。その後も、人間と機械のチームが互いに競い合うさまざまなチェスの大会を観察し、参加しました。
彼の結論は何でしょうか。勝つのは、最も計算能力が高いチームや最も高ランクのグランドマスターを擁するチームではなく、最も優れた相互作用、つまり最も優れたチームワークを持つチームだということです。
2000年、グランドマスターのウラジミール・クラムニクがガリー・カスパロフを破り、クラシック世界チェス王者となりました。引退後、彼はチェスにおける人間の卓越した技能を再び輝かせようとしました。逆説的ですが、それを支えたのはDeepMindでした。DeepMindは、これまでで最高のチェスコンピューターである「AlphaZero」を開発した企業であり、ディープ・ブルーよりもはるかに高度なチェスコンピューターです。AlphaZeroは自己学習型であり、自ら対局を学習できるため、新しいルールのもとで任意のゲームをプレーする方法を学ぶこともできます。
AlphaZeroは、ゲームの新たなバリエーションを探求し、人間が何世代にもわたってプレーしても到底できないほど速く、そのゲームの欠陥や美しさを明らかにできます。また、ゲームのあらゆる結果を検証し、そのゲームをプレーする価値があるかどうかを判断することもできます。その結果、人間と機械のチームであるクラムニク＝AlphaZeroは、人間の熟達と美意識を実現する新たなチェスの形を探求しており、その結果、さまざまで魅力的な新しいタイプのチェスを生み出しました。
ビジネスプロセスの再構築
機械学習やロボット設計の未来は、人間対機械の構図ではなく、人間と機械が最良のチームをどのように形成できるかにかかっていると考えるべきです。AIに取り組む千社を対象とした調査が、『ハーバード・ビジネス・レビュー』に掲載され、2018年に次のように述べています。「人間と機械の接点における活動の多くは、人々に新しく異なることをさせる（例：チャットボットを訓練する）ものであり、物事のやり方を変えさせる（例：そのチャットボットを使って、より良い顧客サービスを提供する）ものである。しかし、これまでに調査した企業のうち、ビジネスプロセスを再構築し、協調的知能を最適化し始めている企業はごくわずかである」。
現在、IBMの従業員38万8000人のうち、少なくとも9万人が、AIやCPUなど同社の事業領域を開発するためにデザイン思考の手法を活用しています。こうして、IBMは、ユーザーが計算能力を用いて働く体験をどのように改善できるかについて、反復と試行を重ねています。
未来は、最速のCPUを作ることや、典型的な従業員スキルを育てることにあるのではなく、人間と機械の最も適合する組み合わせを設計し、両者の相互作用を最適化し簡素化することにあるでしょう。そして、最も先駆的な企業は、すでにそのことを理解しています。
