【働き方改革キーワード】ＡＩ氷河期（赤津雅彦）

ＡＩ氷河期とは、これまでの技能や知識がＡＩにとって替えられ、就職が困難になる時期を意味し、昨今のアメリカの就職活動状況を示す用語となっています（「ＡＩ就職氷河期」）。ＡＩへの投資が活発化している米国シリコンバレーからは、ＡＩによる代替業務の影響で、新卒者の就職が困難な時期が到来していることが伝わっています。

一方、他の先進国と比較して、日本ではＡＩ技術の発展が停滞し、投資や研究開発がさらに減速する時期が到来することをも意味します。「生成ＡＩの活用」（2023年９月号）でも紹介したＡＩ活用による生産性向上がさらに重要となります。今回は労働環境を提供する企業側、とくに経営資源に乏しい日本の中小企業が直近で講じるべき対応策について考えてみましょう。

１　ＡＩ人材のリスキリングと多様化

ＡＩ技術の停滞期であっても、ＡＩを使いこなせる人材の重要性は変わりません。学校での教育もＡＩを使う側としての側面にもっと焦点を置くべきでしょう。また、ＡＩの専門家だけでなく、ビジネス部門の既存の従業員にもＡＩリテラシーを高める研修を実施し、データ分析やＡＩツール活用を全社的に推進します。

ＡＩ開発者には、ビジネス理解やプロジェクトマネジメントといった、より幅広いスキルを身につけさせることで、変化する市場環境に対応できる柔軟な組織を構築します。これにより、技術の進歩に依存しない、自律的なＡＩ活用能力を、企業文化として定着させることができます。

2　ＡＩへの投資と利用の「選択と集中」

全てのＡＩプロジェクトに均等にリソースを配分するのではなく、企業のコアビジネス（得意分野）に直結し、明確なＲＯＩ（投資収益率）が見込めるＡＩ活用に絞り込みます。例えば、顧客サポートの自働化や製造プロセスの最適化など、コスト削減や生産性向上に直結するＡＩモデルに焦点を当てます。これにより、無駄な投資を避け、限られたリソースを最も効果的な分野に投入します。

３　既存ＡＩ資産の最大活用と効率化

新たなＡＩモデルの開発を急ぐのではなく、既に導入済みのＡＩシステムやデータを最大限に活用します。具体的には、既存モデルの性能改善や、異なる部門間でのデータ共有を促進し、新たな価値を創出します。これにより、大規模な新規投資を抑制しつつ、ＡＩの恩恵を継続的に享受することが可能になります。また、ＡＩモデルの運用コストを削減するため、より効率的なアルゴリズムやハードウェアの導入も検討すべきでしょう。

これらの対策は、日本企業が、遅ればせながらも今後競争優位に立ち、ＡＩ技術の動向に左右されない、持続可能な企業力を確立するために不可欠です。