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AI(人工知能)事例 AIは雇用を減少させるのか?

AIと雇用減少

1970年~1980年にかけ、工場では、産業用ロボットが人に成り代わり単純工程を行うようになった。
この変革は、製造現場のみに留まりましたが、今後、AIによって、人工物が人の代わりを勤められる範囲が拡大します。

今後、AI(人工知能)が、どのように雇用の現場を変えていくのを事例と共に検証します。

項目

なぜ、AIは雇用を奪うと言われているのか?

一般的にイメージされるコンピューターのタスクとは、先述の産業用ロボットのような繰り返しの単純作業である。
プログラミングしたことを繰り返し行い、全く融通が効かない。
AI自体は、新しいものでは無く、1990年代から存在しているが、当時のAIは、そのイメージを払拭できる出来では無かった。

AIを構成する技術のひとつであるディープラーニングによって、コンピューターは、物事を「認識」することが可能になった。
膨大なデーターの解析を行い、統計的に妥当な結論を出すことが出来、人間と同様に学習量が増えるほどAIは優秀になっていく。

AIが出来るようになった仕事を人間風に例えると、

  • 長年の経験を生かす仕事
  • 管理職のような部下の実績に基づき仕事を割り振るような合理的な判断を行う仕事
  • 法的解釈のような自己矛盾(二律背反)する前提から妥当な判断を行う仕事

例えば、特許事務所の仕事は、人間にとって難易度が高い。
前提となる法律の知識に加え、 各産業ごとの専門知識や積み重なった経験が要求される仕事であるが、本当に、人間にしか出来ない仕事であろうか?

AIにとっては、法務より、来客にお茶を出したり、お使いを頼まれたりする、一般事務の仕事の方が遙かに難しい。

人件費や有効基準倍率が高く、社員教育に時間もかかるホワイトカラー職が、最も早くAIとの置き換えが行われるのでは無いかと危惧されている。

労働者をAIに置き換えた事例

ソフトバンク「AIによる新卒選考」
IBMのワトソンを使い、応募者のエントリーシートの合否判定を実施。
ワトソンは、過去の合格データーを元に、1枚あたり1200文字の設問を分析し、合格と不合格に振り分けた。

NECフィールディング株式会社「密漁監視システム」
「密漁監視システム」は、青森県の漁連で使用されている。
監視カメラの映像を、NEC独自のAI(人工知能)技術「RAPID機械学習」が解析し、 不審船や不審者を自動的に発見して、警報を鳴らす。

Stripe クレジットカード不正使用防止ツール「Stripe Radar」
クレジットカードの不正利用の検知は、人間の判断では、バイアス(思い込み)を除去できず、 誤判定が多くなるが、AIは、 数百パターンの特徴や行動分析を機械的に分析し独自のアルゴリズムを作り上げる。
そして、機械学習における学習の増加は精度の向上に繋がる為、 連日続く、膨大な決済処理を検閲し続けることで、サンプル数が増大し、不正検知の精度はさらに上がります

株式会社ブレイン 「パン屋さんのAIレジ」

bakeryscan
焼きたてのパンを売るベーカリーショップでは、 レジを任されたスタッフは、新商品が出るたびに、パンの種類と売価を暗記する必要がある。
株式会社ブレインのbakeryscanは、一度に8個のパンを見分け1秒でレジに入力することが出来ます。
レジの待ち時間の短縮やセルフ化に繋がることから、既に、DONQ(ドンク)など始め、全国各地のパン屋さんで利用されている。

 

NTTコミュニケーション 「AIによるコールセンター業務」
人の言葉を理解し、自然な話し言葉で応答し、人とコミュニケーションが可能なCotoha

株式会社COMPASS「AIによる教育」
生徒の学習の進捗状態を把握し、生徒にとって必要な問題を出し続ける「Qubena」。
従来の教育で不可能であった 生徒ごとに個別に対応することが可能になり、結果として、全体の学習時間の7倍短縮し、全員の平均点の向上に繋がった。

三菱UFJ信託銀行「AIによる資産運用」
金利・為替・ニュースなど200の指標を元にAIにデーター解析させ、高配当の株式に投資し株価が下がりそうな先物を狙ったヘッジ取引を行う。
年率平均リターン9パーセント。

AIがベテランの社員よりも高成果を上げた事例

トレーディング

AIによる株の売買
プログラムがマイクロ秒単位で株の売買を行い収益を上げるHFT取引(High frequency trading)。
HFT取引が、出始めた当初は、100%に近い勝率を保っていましたが、HFT取引が、全ての取引量の大部分を占めるようになったマーケットはHFT取引同士の戦いになってしまいました。
そこで、現在のHFTは、マーケット以外の情報を処理するAIを掛け合わせ、独自の売買指標を作り出している。

 

金融や資産運用の業界は水面下で着実にAIが浸透している。
AIで動くシステムは、融資判定、与信審査等を、長年業務に携わっている人間のスタッフの6倍の正確さで見極めることが出来る。
毎日、何十億もの資産を動かすヘッジファンドのフロント部門も金融のプロの代わりに人工知能に精通したエンジニアに積極的に求人をかけている。
金融大手のゴールドマンサックスが、システム部門を増強した代わりに、600人居た金融投資を行うスタッフを2人にまで減らしたの有名な話である。

AIにより無くなる仕事

今後、AIの普及により、人の出番が減る仕事と完全に消滅する仕事が有る。

AIで無くなるデータエントリー業務

データエントリーとは、紙媒体の文章をパソコンに打ち込む入力業務である。
スキャンによる文字の読み取りはOCRと呼ばれ、以前から存在しているが、 画像認識技術の応用で、今まで、不可能であったフォーマットの形式の異なる文章や手書き文字の判定も可能になり、業務へのシステムの適用範囲がデータエントリーに必要とされる全てを網羅した。
また、プログラムが読み込み、インプットされた文章のチェックも、AIが、自然言語を理解(認識)出来るようになったことにより、 ミスが起きている箇所を自動で判定することも出来る。

AIは、どのようにして仕事を覚えるか?

技術的な説明は省き、 基礎学習を終え、納品されたAIが、どのように新しい仕事を覚えるかを過去のシステム納品方法と比較する。

コンピューターに、新しいタスクを任せるまでの流れ

従来の流れ
AI導入方法

今後への期待

プログラミング不要
プログラム不要で業務を自動化できるRPAの普及とあたかも人間に教えるような手順でロボットに学習させることが出来るダイレクトティーチングが実用化すれば、現在のような煩わしい工程は不要になくなるかもしれません。