N I R A オピニオンペーパー
n o . 2 5 / 2 0 1 6 . N ov e m b e r

A I 時代の人間の強み・経営のあり方人工知能（A I）
に関する技術進歩は目覚ましく、その成果を有効活用していく必要がある。
しかし、そこには一定の限界も存在する。今の人間社会においては、A I が「正解」を導くには、そもそも人間が「正解」を明確に設定せざるを得ない。また、A I が学習していくには、
大量のデータが必要になる。経営戦略面では、このような特性を正しく理解し、業務を再設計していくことが求められる。
再設計が非効率的な形でしか行われないと、より効率的に A I を活用する外国企業等に、競争で負けてしまう。A I の発展は、経営の現場を大きく変えていくに違いないが、そこには飛躍するための大きなチャンスも隠されている。適切に業務を切り分け、A I に代替させるべき業務は代替させ、人と A I とが融合的に業務を行えるようにすることにより、全体の生産性向上が期待できるし、A I の機能向上が、新たな仕事や新たな雇用も創出していくだ
ろう。具体的には、業務フローの全体的な見直しや、経営全体の再編成が必要となってくる。また、その結果、産業の垣根も大きく変化するに違いない。社会全体としては、このよ
うな技術の変化を踏まえた、適切な雇用政策や教育制度の改革がより一層重要となるだろう。

柳川範之

新井紀子

Noriyuki Yanagawa

Noriko AraiN I R A 総合研究開発機構理事／
東京大学教授

国立情報学研究所
情報社会相関研究系教授

大内伸哉
Shinya Ouchi
神戸大学大学院
法学研究科教授

AI 時代の人間の強み・経営のあり方
1 はじめに人工知能（AI）に関する問題を考える際の、大きな課題のひとつは、どのようなレベルの技術革新や発展を想定するかという点である。将来どの程度の発展が見込まれるかについては研究者の意見も分かれており、確実な未来を予においても求められる。
④ また、そのチャンスを生かすうえでは、例えば雇用政策や教育等、政策面・制度面での改革も必要となる。
以下これらの点について、詳細に検討していくことにしよう。

測することは難しい。また、技術革新が急速でもあることから、人間の能力をはるかに超えた知的存在としての人工知能が語られることもあるし、また目先の製品開発レベル
での人工知能活用が語られることもある。どのような時間軸で、どのような可能性レベルで考えているかを明確にしないと、議論がかみ合わず混乱してしまう。

no.25

2

2 AIはどこまで進歩するのか
人工知能とは厳密な定義をすれば「人工知能」とは、人間と同等かそれ以上の精度で、人間が行う知的活動「全般」を実行する

特に社会や経済への影響という観点で考える場合には、人工物のことを指すべきだろう。世間では今、人工知能

どこまでの実現性があるのか、どの程度社会に実装されるブームが訪れているが、残念ながら、そのような人工物が可能性があるのかという点に注意を払う必要があろう。そ開発される理論的枠組みはいまだ存在しない。また、それ

うでないと、地に足のついた政策論等はできないし、いたが確立される見込みも立っていないのが正確なところだ。

ずらに楽観的に考えたり、実現可能性を考えずに過分に悲

将来の発展を期待して、脳科学との融合の可能性等が語観的になってしまったりする。そこで本稿では、現在の技られることはある。しかし、機能の実験科学的あるいは数

術水準である程度予想し得る現実的な未来像を想定し、そ理モデル的解明と、その実装との間にはかなりのかい離がのうえで、それが社会や経済に対してどのような影響を与ある。例えば、その機能が科学的な意味では完全に解明さえるかを検討していくことにする。

れたといえるコオロギでさえ、人工物として創造すること

本稿の主なメッセージは、以下の通りである。

は、いまだできていない。ましてや、それが社会に実装さ① 人工知能に関する技術進歩は目覚ましいものがある

れるようになるまでには、相当なハードルを越えていく必

ものの、一部で喧伝されているような、すべての面要があり、時間もかかる。したがって、現状では、上記ので人間の知能を凌駕するような人工物が開発される

ような意味での「人工知能」の真の実現を想定して、社会見込みは立っていない。社会科学としては、そのよ

科学的な議論を行うことには無理がある。

うな未来を想定して議論することには、無理がある。

そこで本稿においては、社会科学的な議論を行う上で必② しかしながら、今予想可能な技術進歩のレベルで要と考えられる技術革新の範囲で、問題を考えていくことあっても、社会や経済に与える影響は、かなり大きにする。その際、人工知能を目指す過程で、工学分野で研い。未来の技術ではなく、既に存在する技術レベル究開発された技術全般を「 AI 技術」とよび、誤解のない範ですら、それが社会に実装されていく過程で、産業

囲で、AI 技術によって生じた知的タスクを行うプログラ

構造が大きく変化する等経済に甚大なインパクトを

ムを AIとよぶことにする。

もたらしうる。

現在、巷間で人工知能あるいは AI と呼ばれ話題になっ③ この大きな影響をチャンスと捉える発想が必要であているもののほとんどは、ここで呼ぶ AI 技術あるいは AIり、AI の限界を把握し、人間にしかできない強みをに関するものである。例えば、2011年に IBM が開発した発揮させる、業務フローを大胆に見直すなど、今まワトソン（Watson）という AI がクイズ番組ジョパディ！

での産業構造の枠組みを超えた再構築が、企業経営（Jeopardy）で人間のチャンピオンを破った。2012年には

Google が開発した、深層学習を取り入れた画像認識機がつ、ビキニ、ペットボトル）
を定め、そのうちの何が写真自動的に猫の画像を認識することに成功し、さらには自動の中央付近に一番大きく写っているかを当てるというタス

運転車の公道における運転が承認された。これらは、最初クがしばしば使われる。

に述べた厳密な意味での人工知能ではないが、AI 技術あこのような画像認識のように、入力をあらかじめ人間がるいは AI に関する人々の関心を呼び覚ますには、十分な定めたいくつかのグループに仕分けるタイプの問題を「分成果であった。

類問題」という。分類問題に該当するものとしては、その一連の成果を受け、産業界では AI への関心や期待が一

ほかに迷惑メールの検出、郵便番号の数字の読み取り、音気に高まった。政府においても、2014年には官邸主導で声認識等がある。ここで AI が行っていることは、新たな「ロボット革命実現会議」が開催され、2015年には経済産名前をつけたり新たな分類をつくる作業ではなく、入力さ

業省、2016年には文部科学省による人工知能の研究開発れた写真に写っているものや、書かれている郵便番号の数

プロジェクトがスタートした。

字等が、あらかじめ人間が定めた（ 有限の）グループの中

これらの取り組みが本格化したことは歓迎すべきことでのどれに1番当てはまるかを判断する作業である。

あるし、また、研究開発が大きく世の中を変える可能性を

機械学習については、技術的観点からの整理・分類もも軽視すべきでもない。しかし、どの程度何を変える可能性

ちろん重要であるが、本稿で議論するように人材活用や経があるのかは冷静に判断する必要がある。

営や経済のあり方を考えていく際には、機械学習がどのような問題の解決に使えるのかという整理・分類がより重要

機械学習の進展になってくる。そこで、以下では機械学習を適用すること

近年、画像認識・音声認識等の分野での精度向上に大きができる問題で分けることとする。すると、この分類問題く寄与したのは、いわゆる機械学習と呼ばれる技術であのほかに、「検索問題」、「強化学習可能な問題」、に類別る。機械学習とは、センサーやデータベース等から得られ

1
される
（図表1）
。

た既知のデータを用いて、「未知の情報（テストデータ）に対する出力の正解率」を向上させる理論および技術を指図表1● 機械学習が適用される問題す。ここで「未知の情報に対する出力の正解率」とは、例
えば、初めて提示された写真、すなわち、未知の情報に対して、そこに写っているのが猫かどうかの判断、すなわ
ち、出力が正解できる率のことである。しかし、何が正解なのかの判断は、厳密に考えると難しい。
一般的に言えば、AI の精度の判定においては、設定されたタスクの上で、入力に対し出力がどれだけ許容される
例えば、画像認識精度を測る上でしばしば使われるのは、写真に写っている対象が何かを判定するタスクである。し「検索問題」というのは、人間が定めた正解あるいは正かし、1枚の写真には、実は、解釈の仕方によって無数の解にちかいものを、ウェブ等から探し出してくる問題であ対象が写っている。空・草原のような背景、青・白のようる。例えば、何らかの事実を問う問題の答えを探すのは、な色、ハコベ・シロツメクサのように草原を構成する植物

典型的な検索問題である。AIは、問題に含まれるキーワー

等。これではどのような出力が許容される正解なのか（何

ドをピックアップし、ウェブ上の知識源（Wikipedia 等）
をが写っているといえば正解なのか）が判断できない。そこ

検索し、適切と思われる文書を選び出す。次に、選出されで、あらかじめ複数の対象（ 例：ダックスフント、おむた文書の中で、問題設定の特徴、キーワードとの共起の仕1

技術的な観点で分類すると、機械学習は、「 教師付き学習」、「 教師なし学習」、「 強化学習」に大別される。教師付き学習とは、入力と正しい出力（ つまり正解）の組み合わせ（ これは「 教師データ」と呼ばれる）が用意されて、それを A I が学習していく技術。「 教師なし学習」は、そのような正しい出力が用意されていない中で学習していく技術、強化学習は、環境から得られた情報から報酬とペナルティーを受けながら A I が行動を最適化していく技術。教師なし学習といっても、A I が自ら「 正解」を探しだしたり、考えたりするわけではない。人間がデータに適当な距離を導入し、互いに「 似通っている」データ群に分けていく（ クラスタリング）ことで、データに内在する特徴を可視化するのが主な目的と言えるだろう。分類問題においては、通常、教師データによって正解が何かを人間があらかじめ与えられる。ただし、教師データがあらかじめ準備できないこともままある。このようなときには、教師なし学習でクラスタリングを試みることもあり得る。クラスタリングの利点としては、例えば、記述式試験の際に、似ている答えを集めることで採点の効率化を図るということが挙げられる。

ＡＩ時代の人間の強み・経営のあり方

正解に近いかを、なんらかの量的基準を用いて測定する。

3

方（ 同時に現れる頻度）などから、答えとおぼしき語や文を選んで出力するのである。あるいは、見かけは検索に見

AI による近未来社会への影響とその範囲を議論する際えないが、機械翻訳、特に統計的機械翻訳も検索問題に近には、往々にして上で述べた正解率に注目が集まる。例えい。入力文を分解し、教師データ上で分解した語の翻訳とば、画像認識において既に機械が人間による判断を上回っ思われるものの検索を行い、得られた結果を合成して翻訳たとか、医師が発見できなかった珍しい病気を AI が発見

2

文とする 。

は目を見張るものがある。しかし、これらの成果をもっが達成される場合には、アウトプットとしてただひとつのて、AI が人間を凌駕するとか、AI がほとんどの人間の仕答えを出せばよい。一方で、実用に耐えうる正解率を達成

事を代替してしまうかのように考えるのは、研究開発現場

できない場合もある。その際は、答えの候補をいくつか示の精度競争に引きずられ過ぎた、やや近視眼的な議論といすことで人間の判断を支援するシステムがしばしば提案さえよう。

れる。解候補をあり得そうな順に並べることをランキング

AI の評価を考える際に、より本質的なのは、タスクのといい、ランキングつきの分類や検索は、営業販売（顧客

入出力と正解が明確に定義されているか、得られる学習に商品を推薦する）
・病気診断（ 検査結果に病名をマッピ

データが実際に知りたい問題に対してどのようなサンプル

ングする）
・コールセンター業務（苦情にFAQ をマッピンとなっているか、そして、正解からの近さ・遠さがどのよ

グする）などビジネス上の応用範囲が広く、労働市場にうに設定されているか、という点である。しかし、これら

もっとも影響を与えると考えられている技術である。

はいずれも人間が設定するものであるし、また、どう設定

答率が向上するよう機械に学習させるだけでなく、「強化学習」とよばれる、人間が求める動きや行動を実現できるすべきかが明確でない場合も多い。
そこで以下では、これらの点を少し丁寧に検討していくことにしよう。

ような判断（広い意味での「正解の判断」）
を、学習させてそもそも、人間の知的活動の多くは、何が入力で何が出いく技術もある。その典型例は自動運転の学習である。自力なのかを定義すること自体が難しい。正解があることを動運転では、画像認識やスパムメールフィルタリングとは前提にしているから、AI の正解率が注目されるが、現実異なり、連続的な判断が求められる。望ましい結果（例えには何が正解か明確でない問題がほとんどなのだ。

ば、障害物に接触しない、なるべく短時間でゴールに到達

例えば、「生徒によくわかるように数学を教える」とかするなど）を達成できたときに報酬を与え、できなかった「窓口に来た客の問題解決を巧く支援する」というようなときにペナルティーを与え、これを何度も繰り返すことで活動は、何が入力で何が出力で、何が正解なのかが判然と最適な判断を機械に学習させるのである。

しない。これではタスク化することも、精度を測ることも以上みたように、機械学習が適用される問題は、おおむ

難しい。つまり、入出力と正解を定義することから AI のねこの3種類（分類問題、検索問題、強化学習）に分類され設計は始まるのであり、そこの部分は人間が行う必要があるが、ただし明確に分類できない場合も少なくない。例える。そして、それは必ずしも容易なことではなく、明確にば、写真をレンブラント風の風景画に加工するというよう定義できたならば、ある意味では、かなりの部分解決してな作業は、入力が写真で、結果はレンブラントの絵との距いるような問題が現実には少なくないのだ。

離が最小になるような変換であり、分類・検索・強化学習のどれとも明確には言いにくい。

4

した、というようなことである。確かに、これらの進展にこうした分類問題や検索問題においては、十分な正解率

また、機械学習には、分類問題や検索問題のように、正no.25

機械学習の特徴と限界

次に、AI に学習をさせるには、入出力のデータを大量に収集しなければならない。しかし、偏りのないデータをな お、 こ こ 数 年 特 に 注 目 を 集 め る 深 層 学 習（Deep

集めてくることは、実はなかなか難しい。理論上、機械学

Learning）
も、機械学習に含まれる概念であるが、適用さ習に基づく AI は、得られた学習データから学んでいくのれる問題というよりは、機械の学習の仕方に関する発展ので、本来はそれがランダムサンプルであって初めて、母集一形態であり、上記すべての学習について、深層学習を取団での正解率向上に役立つ。言い換えると学習データがり入れ発展させていく余地がある。

偏っている場合、学習にも偏りが出てしまう。例えば、特2

やや技術的な点を述べれば、上で述べた分類問題では人間が定める分類が有限なため、問題のフレームが狭まり、単純なパターン認識から深層学習まで取りうる技術的選択肢は豊富にある。一方、分類が無限にある場合、それが極端に狭まる。例を挙げると、文章生成では、「 例えば、」という 5 文字の後に何を書くべきかのバリエーションは無限にあり、A I を機能ささせることが難しい。そのような中で、現在の A I 技術が比較的よく機能しているのが、この、検索問題と見なすことができる問題群である。

定の地方の方言だけ学習した場合には、その方言についていは不適切）
な場合が多いという点である。それを前提にの正解率は向上するかもしれないが、他の地方の言葉につ考えると、人間が行うべき知的作業も少なくない。例えいては、たとえ同じように日本語と分類されていたとしてば、現在の保育士の仕事を考えたとき、何が入出力で（つも、学習の威力が必ずしも発揮されるとは言えない。

まり、どのような情報の下で、どのような判断や行動をす

さらに、正解の「程度」をどう設定するかという問題がべきか）、そして何が正解なのかを定義することはほぼ不ある。正解が Yes /No のような分類問題や、正解からどの可能である。そのため、AI が人間を超えているかどうか、

程度かい離しているかを数値的に測ることができる場合にAI による代替が可能かどうかを議論する前提に立つこと

3

は、正解・不正解の判断や正解の程度の判定は容易だ 。

すらできていない。言い換えると、そのような知的活動は

しかし、機械翻訳や論旨要約、文書生成等のタスクでは、人間が行う必要がある。

正解からどの程度かい離しているかという、正解からの距

また、個別性が高く、学習するのに必要な大量データを離の定義自体について科学的・社会的合意を得ることが難集めるのが困難な事象についても、AI による代替が難ししい。そのため、現状ではその点は便宜的に定められていく人間が行っていく必要性が高いと考えられる。

ることが多い。

それに対して、例えばエックス線写真を見て、癌の有無

機械翻訳分野においてもっとも多用される BLEU といを判定する放射線診断専門医の仕事は入出力や正解の定義

う尺度は、（ 文脈によらない）文の集合に対し、プロの手が明快である。その意味で、格段に AI 代替の可能性が高による翻訳と機械翻訳の出力結果とが、どれくらい同じフ

いといえる。一旦、入出力とその精度判定方法が定まる

レーズを共有しているかによって正解らしさを測る。例えと、たとえ当初の精度が悪くとも、データを安く大量に収ば、「 Yes .」という一語から成る文ひとつから構成される集できる仕組みさえできれば、精度向上を見込むことがで文集合があったとする。この文に対し、プロの翻訳者がきるといっても過言ではない。その点では、このような分「はい。
」という訳をつけ、機械翻訳機も「はい。
」と訳せば

野では AIによる代替が大きく進むと考えられる（図表2）。

こ の 文 集 合 に お け る BLEU 値（bilingual evaluation
understudy：テキストの質を評価するアルゴリズム）
は最

図表2●

A I の限界と人間の相対的強み大値である1になる。しかし、現実には、否定疑問文で尋ねられたときの「 Yes .」は「いいえ。
」と訳すべきだろう。
このように、文脈に依存しない形で、一文だけ取り出して文単位で翻訳しても、それは人間にとってそれほど有用なものにはならない。しかし、機械翻訳においては、その精度を測る現実的かつ低コストの方法が他には考えにくいた
め、このような精度測定方式が広がっているのが現状なの

人間の相対的強み

人間の相対的強み――

入出力および正解は人間が定義― 学 習 に は、 大 量の偏りのないデー
タが必要― 正解からどの程
度かい離しているかを数値的に測る必要

入 出 力・ 正 解 が定義できない問
題への対応― 個 別 性 が 高 く、
大量なデータが集められない問題への対応

このように、機械学習の進展は目覚ましいものがある
が、何でも機械ができるようになるわけではなく、そこには一定の限界も存在する。特に今の人間社会において、

この比較は、ただしもう少し注意深い検討が必要であAI が正解を導き出すためには、そもそも人間が「正解」をる。確かに現在保育士が行っている仕事すべてを AI が代明確に設定する必要があるという点は認識しておくべきだ

替することはできない。しかし、もしも入出力と正解を明ろう。ここから導かれる重要な含意がいくつかある。

確にしてくくりだすことができる仕事内容が一部でもある

まず、知的活動において AI が真に人間を上回ったか否ならば、その部分は AI に代替させることができる可能性

かを科学的に（統計的に）
判断するのはそもそも困難（あるがある。そして、それは必ずしも保育士にとってマイナス3

例えば 1 次元の距離で測ったり、より一般的にはユークリッド距離で測ったりすることができれば数値化は比較的容易である。

ＡＩ時代の人間の強み・経営のあり方である。

AI の限界5

とは限らない。それによって、より精度の高い業務に特化

か、その際どのように入出力と正解を定義して AI に与えすることができるようになり、結果として、保育士の仕事

るのかの整理が、決定的に重要になってくる。経営においがより品質の高いものになったり、需要が増えたりするこて今後重要になってくるのは、この側面である。

ともあり得るからである。

前節でも述べたように、これからの AI によって代替可世の中の知的作業全般を考えると、このように仕事を切能な知的労働の範囲は、

り分け、一部を AI に代替させることにより、AIと人間が① 入出力が明確で、互いに補完し合いながら活動し、生産性を上昇させていく② 成果の量的評価が可能であるという条件が満たされ局面が今後は増えていくと考えられる。つまり、AI が人間を代替するとは限らず、むしろ補完的な役割を果たしうる。
補完というと単純な支援をする機能を思い浮かべがちだが、人間の機能と AI の機能が相互補完的だという意味でている必要がある。
また、③ 十分な学習データが継続的に入手可能、④ 学習データが目標としている問題を表現するランダ
ムサンプルになっている。

ここでは用いており、必ずしも、AI の仕事内容が、人間というデータ面での制約がある。この制約を、経営戦略にの支援的な役割だけを果たすことを意味しない。例えば、与える影響という側面でみると、以下のような含意が得ら

人間の仕事をより高度なものにする役割を果たす場合もあれる。

るかもしれないし、あるいは例えばプログラミング等を通して、AI の機能をより高めるような役割を果たす人間も出てくるだろう。

明確化の必要性～ AIではなく外国企業に負ける
まず、そもそも、やるべきことや正解が明確で、①からこの点を雇用という観点からみれば、今まで人間がやっ④の制約が満たされているような業務は今後 AI による活てきた仕事を AI がかなり代替できるようになると、かな

用が急速に進むと考えられる。その典型的なものに、分類りの雇用が失われてしまう（「喪失」される）可能性がある問題と整理できる、個人向け融資の与信審査や、放射線診ことは事実だろう。しかし、その一方で、AI と人間がう断等が挙げられるだろう。これらの業務については、どれ

まく組み合わさって仕事をすることで、上でみた保育士のだけ AI活用を進められるかが、当然重要な戦略になる。

例のように、より質の高い仕事ができるようになって雇用

その一方、状況や文脈等の意味を理解する必要があり、の需要が伸びる、あるいは新しい雇用が生まれる（「創出」

個別具体的・一期一会的な問題解決が求められるような職される）ことも十分に考えられる。雇用問題を議論する際

域では、AI の活用はなかなか難しいようにみえる。しかには、この「創出」をいかに促し、それをどうチャンスにし、この点については、かなり注意した検討が必要であ

結び付けていくかという視点も大事になってこよう。

る。
特に日本のホワイトカラーの職務は、全般的に、入出力

3 経営・産業構造への影響
経営戦略の重要性

no.25

6

インプットアウトプットが明確ではなく、成果の評価軸も必ずしも明確ではない。そのため、上記の定義に従えば、ホワイトカラーの職務は、AI で代替されにくいようにみ以上みてきたように、AI に関する技術進歩は目覚ましえる。しかし、これは正しくない。非効率的な形で明確化

いものであるものの、しばしば喧伝されるような人類をすがされていないために、AI を使わず人を活用している場

べての面で凌駕する「人工知能」が出現する理論的根拠は

合、当然のことながら、より効率的に AI を活用して、よ

なく、社会科学的な考察として、それを前提に議論をする

り低コストで生産やサービス提供を行う外国企業等に競争ことは建設的ではない。しかし、だからといって AI の進で負けてしまう。

歩を看過して良いわけではない。AI の発展は、経営の現その意味では、日本では AI に直接仕事を奪われるとい場を大きく変えていくに違いないし、そこには飛躍するた

うよりは、AI を活用する外国企業や新規参入企業に負けめの大きなチャンスが隠されている。

るという形で、間接的に AI に仕事を奪われる局面のほう

人間と AI が相互に生産性を高め合っていけるようにすが多いのかもしれない。競争力を高めるためには、明確にるためには、どのような仕事をどこまで AI に行わせるのできる仕事内容は明確にし、成果目標を明確に定め、AIに任せるべき部分と、それでも AI には明確に分担できな

経営の再設計が必要～ AIと人間の融合を目指せ

い部分とに分ける作業が早急に必要だ。それによって、単

さらに、人間と補完的な役割を果たす AI の役割をどこにコストが下がるだけではなく、人間が行う業務についてまでうまく経営に取り込むかが、本質的に重要な経営戦略

も、より明確化された業務に特化することによる生産性のとなり得る。

向上も期待できる。

上でも述べたように個別具体的・一期一会的な問題解決

ただし、人間が行う業務と AI が行う業務とをより明確が求められるような職域では、AI の活用はなかなか難しに区別するようになると、後で述べるように、職務不限定

いようにみえる。しかし、例えば債権回収においては、そで、さまざまな職務を経験しながら技能を蓄積していく、

れ自体の AI 代替は難しいだろうが、債権回収が困難にな

これまでの正社員のスタイルは変容していかざるを得ない

りそうな顧客をデータから事前に高精度で見分ける AI をだろう。

導入することにより、仕事の絶対量を減らせる可能性はある。その結果、空いた時間をより高度な業務に専念するこ

AIの制約は経営によって変えられるとができれば、全体的な生産性向上につながるだろう。

次に、そもそも AI と人間の業務との分担を決める①か

これは、前節で述べた AI と人間が補完的役割を果たす

ら④のまでの制約は、必ずしも固定的なものではない点にという点にかかわるものである。前節で、保育士の例をも注目が必要である。これらが実際どの程度の制約となる使って述べたように、今後は、仕事を切り分け、一部をかは、かなりの程度経営戦略によって調整できる側面があAI に代替させることにより、AI と人間が互いに補完し合り、その調整の巧拙が将来の経営の成果を左右する可能性

いながら活動し、生産性を上昇させていく局面が増えていがある。

くと考えられる。つまり、今後重要なことは AI が行う分

例えば、③④のデータ面での制約は、それぞれの業務をどこまで、AI に任せられるかを考えるうえで大きな制約

野と人間が行う分野との、適切な融合関係の構築であり、仕事の再設計である。

である。しかし、継続的に入手可能かどうかは、どのよう労働人口が減っていく中、AI やロボットと人間が協働なビジネスモデルを構築するかによって大きく変わってくすることで生産性を向上させることは、一層重要な意味をる。グーグルは、検索で入力された情報を活用することにもってくる。人間が知的労働を担うことを前提として最適

よって、継続的に入手可能なデータを手に入れた。今後化されてきた20世紀の働き方を、AI で代替できる部分はは、ある程度のコストをかけてでも、このデータの制約を代替させ、人間はそれが難しい業務内容に特化し、さらにできるだけ減らすような経営戦略が重要になってくる局面

AI を有効活用することで生産性を上げていく。その結果、が増えてくるだろう。

新しい仕事や雇用も生み出されていくことが期待される。
この点は当然、経営全体の再構成を必要とする。単純にポイントであり、ある程度経営側でコントロールできる変今までの業務を AI にさせるのか、させないのかという選数である。これらの制約をうまく生かせば経営上大きな

択ではなく、業務フロー全体を見直し、組み替える視点がチャンスとなり得る。

重要になってくるだろう。

しばしば誤解されがちであるが、インプット、アウト

そして、この変化は産業構造全体にも影響が及ぶはず

プットや評価軸を明確にすることは、プログラミング等のだ。今までは人間が柔軟に調整できる範囲、人間が把握でレベルで対応すべき問題ではなく、企業の経営戦略としてきる範囲がある意味で、産業の切れ目だった。しかし、考えるべき問題である。具体的に評価軸が設定されている

AI の処理の類似性は、人間が柔軟に処理できる範囲とは

場合には、それをプログラミングにどう落とし込むか、技別のくくりである可能性が高い。そのため大きな産業構造

術者サイドで決めることは比較的容易である。しかし、具の転換が起きる可能性が高く、それをいち早く実現できる体的な設定がされていない中で、プログラムとしてそれをかどうかで、日本が大きなチャンスをものにできるかどう決定するのは無理であり、経営戦略として決定する必要がかが変わってくるだろう。

ある。

ＡＩ時代の人間の強み・経営のあり方①②の部分も、今後の経営戦略を考えるうえで、大きな

7

まとめ

である。これは必要な業務に特化できるという点で、人がここまで述べてきた経営戦略上のポイントを、図示する行う業務の生産性向上についても役立つ。

形で簡単にまとめておくことにしよう。図表3にあるよう

次に、図表4にあるように、どこまで AIの導入が可能かに、そもそも日本の特にホワイトカラーは、何を入力し、については、経営戦略上工夫の余地がある。工夫をするこ何を出力するのかが明確ではなく、成果の評価軸も必ずしとで AI が活躍できる余地を増やしていくことが求められも明確ではない。これでは、AI の導入が行われにくい。

る。

まずは、入出力や評価軸を明確化したうえで、その中で、

ただし、一般的には、特定の人が行ってきた業務をまるAI の導入が可能な部分について、AI に任せることが必要

まる、AI が代替するという状況がおきる範囲は限定的かもしれない。現実的には、図表5のように、ある人が今ま

図表3●

A I の導入に必要な業務の明確化で行ってきた業務の一部を AI が代替するということが起こり得る。このように人と AI とが融合的に業務を行うことにより、その人の生産性の向上が期待できるし、そのよ
うな AI の機能が、新たな仕事や新たな雇用を創出させることが考えられる。経営上特に工夫の余地があるのは、この3点目であろう。そして、そのためには、上で述べたよ
うに業務フローの全体的な見直しや、経営全体の再編成が必要となる場合も少なくないだろう。

図表4●

図表5●

no.25

8

A I の活用による生産性向上と雇用創出

経営戦略で変化する A I と人間の活動領域

4 雇用政策、教育制度の変革
雇用政策を考えるポイント
以上の点を雇用という観点からみると、「代替」される
雇用よりも、「創出」される雇用をどれだけ多くできるか型的な労働とは異なる領域で、どこまで能力を発揮できるかが、重要な課題となる。特に AI の不得手な領域、AI を活用して生産性を高めることができる領域、AI を活用して新たなビジネスを創り出す領域などにおいて活用できる
スキルをどのようにみつけるかが大切である。

が第1のポイントとなる。例えば第1次産業革命では、繊前述のように、AI の技術の発達は急速であり、企業内

維産業における機械化により雇用は減ったが、それを吸収で配置転換をしたり、時間をかけて教育訓練をすることでして余りある雇用の創出が他産業（ 機械、製鉄、エネル

対応することは難しくなるであろう。また、産業構造が大ギー、交通など）で起きた。

きく転換していく中、新たな成長分野に経営資源を迅速にただし、今後、ホワイトカラーをはじめとする正社員の投入していかなければならない。こうなると、新たな技術仕組みを維持することができるかどうかについては、楽観に対応するスキルの習得を、企業内での教育訓練に任せるを許さないであろう。これまでは、特定の職務がなくなっことは難しくなり、企業の外での習得、とりわけ労働者のたり、特定の職務の遂行をする能力が不足したりしたとし

自学による習得が重要な意味をもつことになる。とはいても、企業は職務の転換やそれに必要な教育訓練をするな

え、現行制度の下では、時間的な拘束が比較的強いため、

どして、できるだけ雇用を維持する（ 解雇を回避する）義

自学が困難な場合も多い。

務があるとされてきた（解雇権濫用法理、および、それを雇用政策の課題としては、AI の発達がもたらす雇用の成文化した労働契約法16条）。この点が、労働者が特定の「創出」と「代替」に関する動きを的確に把握して、国民に職務の遂行のために雇い入れられる欧米の労働者との違い情報提供をすることと同時に、新たな技術に対応するスキであり、日本では、これまで不断の技術革新があっても、ルを習得するための教育のあり方について、これまでの企

正社員の雇用が失われることなく、終身雇用と呼ばれる長業任せではなく、自学を中心に据え、それについて国民に期雇用慣行を維持することができた理由である。しかし、意識改革を求めることが重要な課題となろう。

先にも述べたように、今後、AI の導入の中で、職務の明確化が進むとすれば、正社員のスタイルは変容していかざるを得ない。

教育問題への含意
教育のあり方を、より一般的に考えると、AI やロボッ
トが担えない、個別性が高い問題に対して柔軟に対処する

るかも第2ポイントとなる。最終的に雇用の「創出」がある

能力は人間の強みであり、その強みをより高めていく工夫

程度の規模のものになるとしても、その影響が現れる前や教育が今後一層必要になってくる。そのためには、表層に、「喪失」が進行していくと、しばらくは雇用不安が起的・統計的理解にとどまらない、状況・文脈・言語等の意

こる可能性がある。政策的には、この移行期のことも考え味を理解する力が、これまで以上に人間には求められる。

ておく必要がある。

このような状況・文脈・言語の意味理解能力は、限られた第3のポイントは、「喪失」された雇用から「創出」され人間のみが手にし得る特殊能力ではなく、人間が本来持た雇用への労働移動をいかにスムーズに進めるかである。

つ、観察力や論理的思考力を養うことによって達成できる

技術革新は、これまでの技能を使えなくする可能性が高い

はずのものである。

ので、労働移動をスムーズに進めるためには、適切な教育

その一方で、現在の AI 技術が出現するまでは、AI にさ訓練が不可欠の前提となる。産業ごとに、人工知能の技術

せれば人間よりも数百・数千倍効率が良いはずの仕事を人の発達のインパクトが異なるため、どのような産業で、ど間が担わざるを得なかった。そのために、特に公教育におのようなスピードで雇用が「喪失」され、あるいは雇用が

いては、本来人間が不得意であるような膨大な暗記や正確「創出」されるかについては的確に予測し、それに備えたで定型的な処理等能力を向上させることが、ひとつの教育

教育訓練をしていく必要がある。

目標となってきたことは否定できない。しかし今後は、AI の技術動向を精査しつつ、AI と補い合うような人間特労働者にとって必要なスキルと教育
これからの労働者にとっては、AI がやるようになる定有の柔軟な能力の伸長に努める必要がある。特に教育改革においては、① AI の理論および技術動向のウオッチ、②ＡＩ時代の人間の強み・経営のあり方

さらに、時間的に「創出」が「喪失」にどこまで先行でき9

人間の能力の測定等エビデンスの収集、③以上に基づく科学的な教育の設計、が求められよう。
このように人間の強みをきちんとデータを通して科学的に理解するとともに、それを積極的に伸ばしていくような教育が、今後は求められるだろう。AI 時代にふさわしい教育への見直しを迅速に行っていくことが、今後の人々の充実した働き方に結びついていくし、企業経営や経済活動を活性化させるための大きなカギになっていくだろう。

柳川範之（ やながわ のりゆき）

N I R A 総研理事。東京大学大学院経済学研究科教授。博士（ 経済学）
（ 東京大学）。専門は契約理論、金融契約。

新井紀子（ あらい のりこ）

国立情報学研究所社会相関研究系教授、社会共有知研究センター長。博士（理学）（ 東京工業大学）。専門は、数理論理学、人工知能、教育工学。

大内伸哉（ おおうち しんや）

神戸大学大学院法学研究科教授。博士（ 法学）（ 東京大学）。専門は労働法と雇用政策。

P D F はこちらから

no.25

10

N I R A オピニオンペーパーは、ホームページでもご覧いただけます

http://www.nira.or.jp/president/opinion/index.html
N I R Aオピニオンペーパー［ n o. 25］
2016 年 11 月 4 日発行© 公益財団法人 N I R A 総合研究開発機構 2016
発行人 : 牛尾治朗
※本誌に関するご感想・ご意見をお寄せください。
E-mail:info@nira.or.jp

公益財団法人 N I R A 総合研究開発機構〒 150 - 6034 東京都渋谷区恵比寿 4 - 20 - 3
恵比寿ガーデンプレイスタワー 34 階
T E L : 03 - 5448 - 1710 F A X : 03 - 5448 - 1744

http://www.nira.or.jp/index.html