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生成AIがなぜ、すべての労働者に必要なのか

近年、生まれた生成AIは、人類史上最大の発明とも言われることが増えました。
そして、すべての労働者が習得すべきスキル、とも言われています。
なぜ、そんなことが言われるようになったのか。

その裏付けの1つが、2023年8月に経済産業省の「デジタルスキル標準」という資料です。
経産省がその状況を解決するため「すべての社会人に必要なデジタルスキル」を示した資料です。

日本衰退の理由は「デジタル化の遅れ」であることは間違いありません。
だからこそ、経産省がこのような資料を出しました。

デジタルスキル標準の概要

デジタルスキル標準とは、まさに「今後の社会人としての必須スキル」を示した資料なのです。
まず、下記のページを見てみてください。

前提として「全ビジネスパーソンが身に着けるべきスキル・リテラシー」とあります。
一部の、でもなく、IT従事者でもなく、全ビジネスパーソンが対象なのです。

ここにも「全てのビジネスパーソン(経営層含む)」とあります。

一方、私たちが様々な企業様と仕事をしていて、思うことがあります。
まったくといっていいほど、DXリテラシー(デジタルの知識や知見)がないことも多いです。
明らかなデジタル化の遅れを感じざるをえません。

そして、2023年の8月。
デジタルスキル標準資料がアップデートされました。

どうアップデートされたかと言うと「生成AI」の箇所です。
デジタルスキル標準の資料を読み進めていくと、こんなページが増えています。

生成AIが「社会に重大なインパクトをもたらす技術」として加えられています。

経産省が公開したもう1つの重要な資料

そして経産省は「生成AI時代のDX推進に必要な人材・スキルの考え方」という資料も公開しました。
これは、生成AIがどのような影響を社会に与えるか分析したものです。

そこには下記のようなページがあります。

大事なのは下記の3つです。

  • 生成AIの技術は、今後も急速に進展することが見込まれている
  • 生成AIは、その使いやすさにより年代を問わず大きく広まり、専門的業務の代行にも寄与する
  • 生成AIの技術は、今後、ほぼ全ての仕事に対して影響をもたらすことが示唆されている

今後「ほぼ全ての仕事に対して影響をもたらす」と堂々と書いてあります。
それだけ確実に社会に効率化と生産性をもたらす技術でありスキルということです。

  • 大規模言語モデルは、インターネットやトランジスタ、エンジン、電気などに匹敵する数十年に一度の技術であり、米国の労働者のうち 80%が言語モデルの影響を受けると予測されている

なんと影響を受ける労働者は80パーセントです。
すさまじい数字であり、ほぼ全てと言っても過言ではありません。

ここでも大事なのは下記です。

  • 生成AIの技術は、日本の生産性や付加価値の向上等を通じて大きなビジネス機会を引き出すとともに、様々な社会課題の解決に資する可能性にも繋がることが見込まれる
  • 生成AIは、ホワイトカラーの業務を中心に、幅広い業界/企業における、様々な業務の生産性向上等に寄与し、様々な社会課題の解決に資することが見込まれる。

内容そのままですが、生産性が一気に向上する可能性があることを示唆しています。
言い換えると、生成AIを使わない今までの仕事スタイルだと、淘汰されるということです。

イメージしてみてください。
他の会社が自社の10倍早く仕事を進めている状況を。

そんな状況で生成AIを使わないまま、自社、または自分が生き残れるでしょうか?
よほどニッチな業界じゃない限り、まず無理です。

ここで大事なのは下記です。

  • AI とは無縁と思われがちな農林水産業などの分野でも生成AIの一定のインパクトが想定されている

自分の業界には関係ないだろう、という概念が通用しないことを示唆しています。

  • 日本の生産性や付加価値の向上・労働人口減少の解決等、様々な社会課題の解決に資する可能性にも繋がる
  • 生成AIによって大きなビジネス機会を引き出す可能性がある
  • 生成AIの市場規模について、2027 年に1,200億ドル(約17兆円)規模になると予想されている。

効率化だけではなく、新しい巨大なビジネスや市場を生み出すことも明記されています。
そして、日本の社会問題を片っ端から解決する可能性を示唆しています。

これは裏を返せば「生成AIで超効率化すれば人少なくても生産性あがる」ということです。
そんな中、生成AIを使いこなせない人はどうなるでしょうか。
次世代のスピード感についていけず仕事がなくなる可能性がある、ことを示唆しています。

  • 企業の視点では、生成AIの利用によってDX推進を後押しすることが期待され、そのためには経営者のコミットメント、社内体制整備、社内教育の他、顧客価値の差別化を図るデザインスキル等が必要となる
  • 既存のサービス・製品の顧客体験の改善や変革において生成 AI を利用するためには、サービス・製品が提供する顧客価値の差別化を図るためのデザインスキルも必要となる

企業や経営者としての視点も言及されていますね。
生成AIを受け入れること。
そして本気で事業のデジタル化に取り組むこと。
それが可能な、経営者としてのリテラシーが必要であることを意味しています。

さらに、デザインスキルにも言及されています。

ここで言うデザインスキルとは、見た目のデザインだけではありません。
事業や新しい価値、仕組み、サービスや商品を使った時の顧客体験そのもの。
それらをデザインする「広義でのデザイン」を意味しています。

ここでも「広義のデザインスキル」に言及されています。

つまり、生成AIで業務を効率化するだけでは足りないということです。
生成AIを使って「新しい価値やビジネスを生み出す人材が重要」であることを意味しています。

また、下記のような記載もあります。

  • 上記の推進にあたっては、経営層が自らその効果を確かめやすいという生成 AI の利点を活かし、経営層による積極的な理解・発信や、社内体制整備、社内教育等が重要となる
  • トップダウンで組織的に生成 AI を導入し、DX を加速することが期待される。

生成AIは導入のハードルが低い、つまり簡単に扱えます。
なので、ある日、代表から「今日から生成AI使ってください」と言われるかもしれません。
トップダウンで、いきなり対応を求められることも、かなりあり得るということです。

おまけに国もそれを期待しているということです。

そんな時、生成AIを使えない人はどうなるでしょうか。
使える人とそうでない人の間で、生産性や効率に相当の差(おそらく10倍以上)が出るでしょう。
悲惨なほどの差が出ることは、火を見るよりも明らかです。

一方、経営者層でも生成AIを活用しないと、なりません。
他社に遅れをとり、圧倒的な差が、ほんの数日の間に生まれてしまう可能性がある。
そんな状況を意味します。

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少しでも、生成AIを使いこなし、高い生産性を持つ人材を育てていく。
そして日本の生産性を向上させるという目的のもとに、無料学習コミュニティを作りました。
まだ、ウェブやマーケティング、事業づくりなども併せて学ぶことができます。

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そんな人材を少しでも増やすべく、弊社では積極的に人材育成にも取り組んでいきます。
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