AI(人工知能)は人間の能力を拡張し、従業員はより効率的かつ効果的に働けるようになる。AIの導入により、一部の仕事はなくなるかもしれないが、AIエンジニアやAI倫理学者など、高度なスキルを要する新たな職種も生まれる見通しだ。CIO(最高情報責任者)はAI活用の準備に責任を持ち、職場における人間と機械の共生関係を促進する必要がある。
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AI(人工知能)は、定型的な反復業務を自動化し、企業における仕事の未来を根底から変えようとしている。データ入力のような単純作業の効率化から、顧客からの問い合わせ対応や財務分析といった複雑な業務の管理まで、AIを活用することで、人間の労働者はより価値の高いタスクに集中できる。
AIの導入により、一部の仕事はなくなるかもしれないが、AIエンジニアやAI倫理学者、AIプロダクトオーナーなど、高度なスキルを要する新たな職種も生まれる見通しだ。
AIの可能性を最大限に引き出すためには、企業は継続的な学習とスキルアップに優先的に取り組み、進化する技術環境に適応する必要がある。
AIが人間の能力を拡張することで、従業員はより効率的かつ効果的に働けるようになる。仕事の未来に対するAIの影響は多面的であり、生産性の向上や意思決定の改善、イノベーションの機会を提供する一方で、労働力の適応やスキル開発に関連する課題も伴う。
CIO(最高情報責任者)は、自社と従業員によるAI活用の準備に責任を持ち、職場における人間とマシンの共生関係を促進する必要がある。
AIエージェントによる企業内の意思決定の変革が目前に迫っている。Gartnerは、2028年までにビジネス上の意思決定の3分の1が、AIエージェントの助けを借りて半自律的または自律的に行われるようになると予測している。
だが、AIエージェントは現在もてはやされているものの、多くの場合、宣伝通りの能力を発揮するには至っていない。AIエージェントの第1世代は高い期待に応えるのに苦労するかもしれない。それでも変革を起こす可能性は依然として大きい。進化を続けているからだ。
AIエージェントは、人間が割り当てた目標に基づいて、より自律的な行動を取る能力を発展させており、人間の介入の必要性は限られている。さまざまなAI技術を利用してパターンを特定し、判断し、行動する。
AIエージェントは帰納的学習と継続的な改善が可能であるため、複雑なタスク処理の熟練度を高めていける。「思考の連鎖」(CoT:Chain-of-Thought)や「思考の木」(ToT:Tree of Thought)のような高度なリーズニング能力を習得することで、論理的なつながりを形成し、問題解決に取り組める。そのため、ユーザーが広範なプロンプトを作成する必要性を減らせる可能性がある。
AIエージェントを効果的に活用するためには、企業は宣伝文句に惑わされず、徹底した概念実証(PoC)をし、その有効性を検証する必要がある。企業は、AIエージェントが人間の労力を軽減できる業務や、特定のビジネス機能に焦点を当ててユースケースを見極めるべきだ。
企業は、ツールを統合し、ナレッジ(知識)リポジトリへのアクセスを提供して自律型エージェントをサポートするアーキテクチャを構築することで、AIエージェントのリーズニングと専門知識・ノウハウを強化しなければならない。
自律性とコントロールの適切なバランスを実現するには、エージェントのパイロットプロジェクトを展開し、厳格にモニタリングするとともに、エージェントとのやりとりやデバッグに関する従業員トレーニングを実施する必要がある。
AIエージェントの導入を成功させるには、企業は強力なガバナンスおよび安全対策も講じなければならない。これにはプライバシー、コンプライアンス、透明性に関するガードレールを確立し、必要に応じて人間が監督することが含まれる。
AIは、従業員のトレーニングとスキル開発における極めて重要な要素となりそうだ。Gartnerは2028年までに、新しい職務や職種に就く従業員の40%が、最初にAIによるトレーニングやコーチングを受けるようになると予測している。現在は、この割合は5%に満たない。今のところ、AIを活用したトレーニングは、主に顧客サービスや製造、小売りといったデジタル化が進んだ分野で導入されている。
AIによる単純なタスクの自動化に伴い、従業員は職務に就いてすぐに複雑な業務を任されるようになっている。この変化により、企業では多くの場合、こうした難易度の高い仕事に必要なスキルを持つ人材を引き付け、採用することが課題となっている。
そこで企業は、アダプティブラーニング(適応学習)を促進するAIソリューションの導入を進めている。複雑なタスクにおける新入社員の生産性向上を加速させる狙いだ。これらのソリューションは、個々人のパフォーマンスをモニタリングし、トレーニング教材に優先順位を付け、学習曲線に沿った最適な教育の提供を目指す。
AIには利点もあるが、AIの導入により、経験の浅い従業員がベテランの先輩から学ぶ機会が限られることがある。企業はAIの可能性を最大限に生かすために、AIを活用した学習ソリューションや、トレーニングが組み込まれた業界特化型アプリケーションに投資する必要がある。一方で企業のリーダーは、経験の浅い従業員が熟練した同僚から学び続けられるようにしなければならない。こうした伝承は、迅速なスキル開発に不可欠だからだ。
従来の学習機会が減少する中、AIシミュレーションは、スキルを鍛える現実的なシナリオを提供する。実証された手法を用いて効果的なガイダンスを提供し、不可欠なスキルを強調できる。AIシミュレーションは、多様な状況への対応能力が向上し続けている。また、AIシミュレーションによるマネジャー研修も有望だ。初期の実験では、コミュニケーションスキルやリーダーシップ能力の向上に効果があることが示されている。
出典:Transformational Role of AI in Shaping the Future of Work(Gartner)
※この記事は、2025年4月に執筆されたものです。
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