HRプロ編集部　特別取材記事

AI時代に求められるスキルは「多様性」と「変化への対応」。オズボーン氏が語る「スキルの未来」とは？

HRプロ編集部
公開日：2020/03/03

ジャンル：

人事・労務全般・その他システム・アウトソーシング全般

キーワード：

HRテクノロジー

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──そんな2030年のAI時代到来に向けて、今働く「ビジネスパーソン」、働く人に学びを促す「人事」、学びの途中にいる「学生」はそれぞれどんな準備をすればよいのでしょうか。今働いている「ビジネスパーソン」は、日々業務をこなしながら細かい対策から始められます。今の業務はAIの影響を受けて少しずつ変化していきます。これに合わせて自身のスキルを少しずつアジャストしていくのです。先ほどの建築業でも将来「セールス」と「マーケティング」の知識が求められると話しましたが、あるとき急に必要になるのではなく、業務内容や市場がAIによって順を追って変化した結果、必要になるのです。この日々の変化をキャッチして着実に学んでいけばよいでしょう。次に「学生」。特に新卒学生は、自分が突き詰めたいと思える分野を早く見極め、それを徹底的に深く学ぶことです。先ほども触れたように今後、仕事が細分化かつ多様化していきます。そうなると「これさえ習得しておけば大丈夫」という、均一的な価値を持った学びはなくなります。データサイエンティストのようなAIの高い知識であっても例外ではなく、「誰もが必要」とはなりません。最後に「人事」ですが、企業におけるHR視点では「イノベーションは人間にしか起こせない」という認識を持つこと。AIによってビッグデータから今までは出せなかった回答を導けます。しかし万能ではなく、今後いくら発達してもAIがイノベーションを起こすことはありません。もう一つ大事なのが、多様性のある人材をきちんと獲得しておくことです。これから、産業構造や働き方が大きく変わっていく中で、今までと同じことをしていて、企業が生き残れる可能性は極めて低い。だからといってAIを信用しすぎてはいけません。昨今、AIを採用などの人事判断に利用する企業が増えています。しかし、AIが複雑な思考や感情を持つ人間を真に理解しているかというと、そんなことはありません。 2018年にアメリカのAmazonが採用にAIを使ったものの、女性よりも男性を選ぶという偏った傾向が出たため、利用を中止したというニュースがありました。このように、人事に関する意思決定をAIに完全に任せてしまうと、人間ではあり得ない過ちを犯すことがあります。現時点で人間をデータとしては扱うことは避けるべきでしょう。 ──2030年は今よりもAIが進化していると考えられますが、同じように人間に関する意思決定はできないのでしょうか。 はい。2030年にAIが、人間を人間と同じレベルで理解するのは困難だと考えています。「人事」の方にはもう少しメッセージがあります。AIのような新しいテクノロジーを組織に導入する際、今の労働力によって生み出されている価値を無視して「AIありき」で安易に置き換えようと考えてはいけません。組織の中では、日々そこで働く人材が業務における問題解決を行っています。そして、ほかの誰よりも現場を熟知し、経験や知見も持っています。それをないがしろにして、AIで解決策を導こうとしても成果を出すのは難しいでしょう。あくまでも、AIは人間が行う業務にプラスする、もしくは補間するツールであるべきです。例えば、人事の業務で新卒の配属を決める際にAIを使うとしましょう。AIは入力されたデータをもとに学習して答えを導きます。入れたデータのパターンが毎年同じならば、それまでと同様の傾向で人員を配置していきます。これはとても保守的な意思決定で、イノベーションの創出は期待しにくいでしょう。AIに頼りすぎるとこのようなことが起こりうるのです。繰り返しになりますが、イノベーションは人間にしかできないことです。AIはその人間を助けるツールでなくてはいけません。 ──人事部門のみならず、これからAIを活用したいと考えている方は、AIをどんな課題も解決できる魔法の道具と勘違いしないように心がけていただきたいですね。もう一つお聞きしたいのが、日本の少子高齢化についてです。AIを含むテクノロジーの進化は、雇用や働き方にどう影響しますか。日本に限らず、少子高齢化が進む社会では、減少した労働力を自動化や機械化といったテクノロジーで補うようになります。そして、テクノロジーの発展により労働力を代替する製品やソリューション、ビジネスモデルなどが出てきます。もちろん、初期投資や費用対効果といった経済合理性がとれるならば、足りない労働力をAIが代替する仕事もあるでしょう。ここで必要なのが、同じスピードで「インフラ」「新たなルールや規制」「法整備」などが経済合理性をもって進むこと。少子高齢化が進む国では、必要に迫られていることもあり、制度作りも進みやすいといえます。例えば、昨今目覚ましい進化を遂げている、自動車の自動運転。今言われているのは、「いつ実現できるか」ではなく「どこで実現できるか」です。すでに技術的には実現可能なところまで来ています。しかし、議論されているのは物理的、地域的にどこなら実現できるのかということです。自動運転の必要性や使いたいという強い動機があれば、政府や自治体も実用化を推進でき、実用化後の導入や浸透も加速します。もし、日本として労働力の減少が深刻な問題だと考えるなら、変化を取り入れていこうという心構えになり、新しいテクノロジーの普及を促すような政策や制度が整備されていくのではないでしょうか。 ──オズボーン教授は話の中で「多様性」と「変化への対応」といった言葉をよく使われていました。これこそが国、企業、個人を問わずAI時代に求められるスキルなのではないでしょうか。本日はありがとうございました。【参考リンク】株式会社エクサウィザーズ

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