【2024】AIがもたらす労働者としての強み・弱みとは?影響を防ぐ具体策を徹底解説

近年、AIの進化は、労働市場に大きな変革をもたらしています。企業はAIを文書作成やアイデア出しのツールとしてだけでなく、従業員の専門知識やスキルを学習させた高度なAIモデルを導入し始めています。

さらに、自律的にタスクを実行する「エージェントAI」や人間の従業員と同様に業務を遂行する「デジタルクローン」などの、より高度なAIの活用も広がっており、人手不足問題の解消や人材のより効果的な活用など、企業が抱える様々な課題解決につながるとされています。今回は、AIがもたらす労働者としての強みや弱み、AIが労働者に及ぼす影響、影響を防ぐ対策を詳しく解説します。

AIの労働者としての強み

AIが労働の現場でますますその存在感を増している中、その強みは明確になりつつあります。以下で詳しく解説します。

処理や判断能力が人間より高い

AIはルールに基づいた情報処理や判断において、人間をはるかに超越する能力を発揮するでしょう。例えば、レントゲンの画像診断で病変を示す影を見つける作業をAIが担うことで、医師よりも正確な診断結果が得られるケースが増えています。

データを処理するスピードが早い

AIはGPUという強力な計算エンジンを搭載しているため、大量のデータを高速に処理できます。GPUは、通常のCPUが持つ数個のコアとは異なり、数千のコアを並列に稼働させることで、膨大なデータを瞬時に処理します。この圧倒的な処理能力こそが、AIが人間を大きく引き離す要因となっているのです。

疲労という概念がない

人間は長時間働くと疲れてしまい、休憩が必要となり、眠らずに働き続けることはできません。しかし、AIは機械であるため、電源さえ供給されれば昼夜を問わず安定したパフォーマンスを発揮し続けることができます。疲労や休息などの生物学的な制約を受けることなく、長時間作業に対応できる点がAIの大きな特徴です。

AIの労働者としての弱み

2024年11月現在、AIは人間と同じようなあらゆることをこなせる段階には達していません。例えば、創造性や感情の理解などの分野では、依然として人間に大きく劣る点が挙げられます。以下で、AIの労働者としての弱みを詳しく解説します。

新しいものを生み出す力が低い

AIは与えられたデータに基づいて処理を行うことに長けており、創造的な作業は苦手とされています。特に、これまでにない全く新しいものを生み出すような創造性に関しては、AIの能力はまだまだ発展途上です。

一方で、AIは膨大なデータを短時間で処理し、多様な組み合わせを生成することができます。この能力を活用することで、人間が思いつかないような斬新な作品を生み出すことも可能です。例えば、AIは既存の美術作品を学習し、それらを組み合わせて新たな芸術作品を生み出すことができます。

人間のような想像力がない

人間の想像力は、五感を通して得られる感覚を基盤とした目の前に存在しないものをイメージする能力です。さらに、常識や既存の枠組みを超えて自由に思考する能力でもあります。「なぜ?」という問いを自ら立て、独自の答えをイメージすることで、想像力は広がり、より大きな視野や新たな視点から物事を捉えることを可能にします。

一方、AIは大量のデータを分析し、有用なパターンを発見することに長けていますが、自ら問いを立てたり、仮説を立てたりすることは苦手です。「何のために分析するのか?」という目的意識を持たずに、単に与えられたデータを処理する傾向があります。

このように、AIは人間の想像力に比べると、まだ多くの課題を抱えています。しかし、AIが人間の創造性を補完し、新たな価値を生み出す可能性も秘めています。AIと人間の協働により複雑な問題を解決し、イノベーションを加速させることができるでしょう。

人間の感情を理解できない

人間は、他人と感情を共有する「共感」という能力を持っています。友人の喜びを分かち合い、悲しみを分かち合うことができるのは、他人の感情を自分のことのように感じることができるためです。

しかし、AIが人間の複雑な感情を理解し、共感することはまだ困難です。例えば、チャットボットは、24時間365日対応が可能という利点がありますが、顧客が求める「話を聞いてもらいたい」という心理的な安心感を与えることはできません。

人間のオペレーターのように、顧客の言葉に共感し、適切な対応をするためには、より高度なAI技術の開発が求められます。AIは多くの分野で活用されていますが、人間の共感能力などの高度な認知機能を完全に再現することは、現在の技術では難しいといえます。

AIが労働者に及ぼす影響

AIの普及はIT業界だけに留まらず、社会のあらゆる側面に広がりを見せており、多くの職種で人間が行ってきた作業がAIや機械学習システムに置き換えられつつあります。しかし、この変化は単に既存の仕事を奪うだけでなく、労働市場に新たな風を吹き込む可能性も秘めています。

AIの導入により従来にはなかった新しい職業や産業が生まれ、人材需要が大きくシフトする可能性が考えられます。総務省の調査でもAI導入による雇用への影響は、一部の職種の代替と同時に、AI関連の新規事業における雇用創出が進むという二面性を持つことが示唆されています。

参考:人工知能(AI)導入で想定される雇用への影響|総務省

AIによる労働者への影響を防ぐ具体策

AIによる労働者への影響を防ぐ具体策

AIによる自動化が進むことで、多くの労働者が職を失うのではないかという不安が広がっています。AIがもたらす労働者への影響は、もはや無視できない社会問題として浮上しています。

このような状況下で、AIによる労働者への負の影響を最小限に抑え、新たな雇用機会を創出するための対策が求められています。以下では、AI時代の到来に備え、労働者が安心して働き続けられる社会を実現するための具体的な対策を解説します。

AIに奪われる仕事・残る仕事については、以下の記事でも詳しくご紹介しています。ぜひ参考にしてください。

【2024】AI(人工知能)に仕事を奪われる?なくなる仕事と残る仕事を解説

AIの強みや弱みを把握しておく

AIは万能ではなく、現状では進化途上の技術であることを認識しておく必要があります。AIを業務に導入する際には、先述したような強みと弱みをしっかりと把握し、効果が期待できる分野を見極めることが重要です。

AIは定まったルールに基づく反復的な作業において、高い正確性と効率性を発揮するため、ルーティンワークの自動化など、人間が担う負担を軽減し、生産性を向上させることができます。一方で、創造性を必要とする作業においては困難です。

そのため、最終的な判断は、依然として人間が行う必要があります。AIの導入を検討する際には、AIが得意とする分野と不得意な分野を理解し、それぞれの特性を活かすことが大切です。

消費者の共感を捉える力を身につける

人間の感情は複雑で多面的であり、単なるデータ分析だけでは捉えきれない側面が数多く存在します。例えば、喜びや悲しみ、怒りなどの基本的な感情だけでなく、微妙なニュアンスや複合的な感情からそれらが状況によってどのように変化するのかを、AIが完全に理解することは困難です。

広告やマーケティングでは、消費者の感情に訴えかけ、共感を生み出すことが商品の販売に繋がります。AIはターゲティング広告など、効率的なマーケティング手法を提供することができますが、人間の心を動かすようなクリエイティブな表現は、依然として人間の得意とするところです。これらの能力は、広告やマーケティング、営業活動など、様々な分野で求められるでしょう。

人間特有の感性や直感を養う

AIは大量のデータを分析し、最適な組み合わせを見つけることに長けています。しかし、全く新しいものを生み出すことは得意ではありません。一方、人間の創造物には、感情や直感に基づいた独特なアイデアが盛り込まれています。

この感情や直感は、AIにはまだ再現が難しく、創造性や独創性は人間にしかできない能力なのです。そのため、クリエイティブなコンテンツを作り出すことができる人材は、これからも求められ続けるでしょう。

AIを扱える専門的な人材を育成する

AIを企業に導入し、効果的に活用するためには、AIの仕組みを深く理解し、開発や運用・メンテナンスなどができる専門的な人材が必要不可欠です。Pythonプログラミングや機械学習、ディープラーニングやデータサイエンスなどの幅広い知識とスキルが求められます。

しかし、現状ではこれらのスキルを持つAI人材は不足しており、AI導入企業が増加するにつれて、その需要はますます高まると予想されています。この状況を踏まえ、貴社のAI人材育成を加速するためには、体系的な学習の機会を提供することが重要です。弊社のセミナーでは、AIの基礎から応用まで、実践的なスキルを習得できる以下のようなセミナーをご用意しております。

データサイエンティストセミナー

データサイエンティストは、膨大なデータを分析し、そこから隠された意味やパターンを見つけ出す専門家です。統計学やプログラミング、機械学習などの知識とスキルを駆使して、企業がより良い意思決定を行うための情報を提供します。AIの開発やデータに基づいた予測も主な業務です。

データサイエンティストセミナーは、未経験者でも安心して受講できる2日間のセミナーです。データ分析の基礎を学び、ビジネスの現場で役立つスキルを身につけることで、データ活用の第一歩を踏み出すことができるでしょう。実務で使えるデータサイエンティストセミナーの講座内容は以下の通りです。

1日目2日目
データ分析に必要な基礎的な統計学仮説検証のための分析手法の選定
Pythonによるプログラミング社内・社外の技術者への発注
データ分析の流れの理解プロジェクトの推進
分析結果を改善するための方法課題抽出及び課題解決の方針立てと発表

データサイエンティストについては、以下の記事でも詳しくご紹介しています。ぜひ参考にしてください

【2024】データサイエンティストとは何をする仕事?仕事内容や平均年収を紹介

AIエンジニア育成講座

AIエンジニア育成講座

AIエンジニアは、AIを開発し実用化する専門家です。機械学習の技術を用いて、大量のデータからパターンを見つけ出し、そのパターンに基づき予測や判断を行うAIを作成します。また、開発したAIが実社会で活用できるよう、システムに組み込むための作業も行います。

AIエンジニア育成講座では、3日間でプログラミング経験がなくてもAIプログラミングの基礎をしっかりと学ぶことができます。会場受講はもちろん、オンラインでの受講に対応しているため、時間や場所に縛られず、自分のペースで学習を進めることが可能です。

AIエンジニア育成講座は、AIエンジニアを目指す方にとって、いつでもどこでも始められる最適な学習コースと言えるでしょう。AIエンジニア育成講座の内容は以下の通りです。

1日2日目3日目
機械学習の仕組み高度なAI実装高度な画像認識モデルの作成
AI開発環境の構築データを用いた数値処理及びAIによる行動分析RNNモデルの実装
Pythonや機械学習ライブラリでのAI実装画像処理AIの実装機械学習に必要な高度なデータ処理

生成AIセミナー

生成AIセミナーは、生成AIの基本的な概念から具体的な活用事例まで、2日間の短期集中で幅広く学ぶことができます。会場受講の他オンライン受講も可能なので、全国どこからでも参加可能です。生成AIセミナーの講座内容は以下の通りです。

1日目2日目
生成AIの種類とLLMの仕組みChatGPTの社内活用方法
ChatGPTの活用方法サービス開発のためのPython基礎
プロンプトエンジニアリングへの理解独自データを学習した生成AIの作成
生成AIを用いた画像作成LLMを利用したサービス開発

AIの労働者としての特徴を理解しよう

AIの労働者としての特徴を理解しよう

AIによる自動化の進展により、単純作業が減少し、専門性の高い新たな職種が生まれつつある一方で、AIによる雇用減少と専門人材不足という深刻な問題も浮上しています。このような状況下で、AIに関する教育の充実と、人間ならではの能力を活かすことが、雇用問題解決の鍵となります。AI時代における雇用対策に取り組むことでAIと共存し、社会の変化に適応していくことができるでしょう。

AI時代を生き抜くためには、新たな知識とスキルを習得することが重要です。AIの可能性を最大限に引き出しつつ、人間ならではの創造性や共感能力を活かすことで、より豊かな社会の実現ができるでしょう。

AIがもたらす労働者としての強み・弱みとは?影響を防ぐ具体策を徹底解説
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