何十年もの間、ソフトウェアはデータを中心に展開されてきた。当初は、大量の紙記録をデジタル化し、データベースに保存し、より効率的に検索することを意味していた。かつてはファイルキャビネットやメインフレーム、初期のエンタープライズシステムを漁る必要があった作業も、テクノロジーによって合理化された。

それでも、旅行代理店であれ、人事部であれ、病院であれ、実際の作業の大半は依然として人間の手で行われていた。初期のデジタルツールは、高度なファイリングキャビネットとして機能し、スペースと時間を節約したが、データの内容を解釈し、それに基づいて行動するのは依然として人間であった。

そしてクラウドの時代が到来した。オフィス地下の時代遅れのハードウェアの必要性は、オフサイトで維持管理される大型サーバーに取って代わられ、情報へのアクセスがより容易になり、管理コストも削減された。しかし、この利便性は、人間の労働力を劇的に削減するものではなかった。クラウドベースのソフトウェアであっても、顧客サポートの問い合わせから売掛金管理まで、すべてを専門家が処理し続けていた。

デジタルプラットフォームは主に集中型のリポジトリとして機能し、従業員は依然として電子メールを開き、回答を入力し、電話をかけ、情報を1つのシステムから別のシステムへと移動させていた。つまり、ソフトウェアはデータをより効率的に保存するようになったが、日々の業務の重労働を人間が行っているという事実は根本的には変わらなかった。

しかし、今、その状況は変わりつつある。現在私たちが目の当たりにしている波は、単に機能の追加や利便性の向上にとどまらない。人工知能は、主にデータの整理や処理を行うツールから、従来は人間が担当していた作業を実行するツールへと進化している。

ほんの数年前までは、法律文書の管理、サポートメールへの対応、支払いスケジュールの追跡、多言語での予約スケジュール管理などをAIシステムが行うというアイデアは、突飛に聞こえたかもしれない。しかし、これらの機能はすでにプロトタイプや限定リリース版として存在しており、多くの組織がAIが労働力のギャップを効果的に埋めることを特に魅力的に感じている。

今回は、経済的にも実用的にも大規模な違いがある。かつては、ソフトウェアはほとんどの企業の予算のほんの一部を占めるに過ぎず、従業員の生産性を向上させる便利なツールであった。一方、人件費、福利厚生、研修にかかる費用は、データベースやオフィスソフトウェアにかかる費用をはるかに上回っていた。組織が成長すると、増加した業務量を処理するために、より多くのスタッフを雇用する必要があった。

AIは、この方程式を変えつつある。毎日、1人の人間が多数の電話やメールに対応する代わりに、AIはわずかなコストで24時間稼働することができる。この変化により、これまで考えられなかったようなソフトウェアの用途が可能になるだけでなく、ビジネス面でも非常に魅力的なものとなる。

これは特にカスタマーサポートやコミュニケーションの役割において顕著である。初期のチャットボットは、単純な問い合わせしか処理できず、インターフェースも使いづらく、不満の残るものだった。それに対し、膨大なデータセットで訓練された新世代のモデルは、現在では一貫性のある文脈を認識した応答をリアルタイムで生成することができる。

これらのAIエージェントは、最低限の機能しか持たないよくある質問システムとして機能するのではなく、企業の製品ラインのニュアンスを学習し、過去の顧客とのやり取りを参照し、異なるオーディエンスに合わせて口調を適応させることができる。多くの場合、ありふれたやり取りの大半をAIエージェントが単独で処理する。人間が介入するのは例外的なケースや複雑な問題が発生した場合のみであり、事実上、最前線のエージェントではなくAIの「管理者」となっている。

真のチャンスは、AIの労働能力と人間の共感力や洞察力を組み合わせることにある。

モハメド・A・アルカルニ

このデータから労働へのシフトは、カスタマーサービス以外にも広がっている。医療分野では、AIが標準的な患者フォームを処理することで、看護師や事務スタッフはよりベッドサイドケアに集中できるようになる。金融分野では、AIが支払い期限の過ぎた請求書の督促を行い、支払いが遅れている個人に通知し、支払い計画の交渉まで行うことができる。コンプライアンスの分野では、AI駆動のシステムが疑わしい取引を警告し、人間による審査のための予備報告書を作成することができる。保険引受、市場調査、創造的なブレインストーミングなど、数え切れないほどの他の分野でも、かつてはチーム全体で対応していた中核的な責任をAIが担うようになっている。

当然ながら、雇用とスキルに関する重大な疑問が生じる。ソフトウェアが業務作業の多くを代替した場合、それらの役割はどうなるのだろうか？

技術革新の歴史を見ると、一部の仕事が失われる一方で、テクノロジーが及ばない分野では新たな機会が生まれることが多い。ソフトウェアが記録管理をデジタル化したからといって、人事部がなくなるわけではない。むしろ、業務が効率化され、スタッフの責任が紙のフォームの管理からより戦略的で人間中心の業務へとシフトした。

AIも同様の再配置を約束している。複雑な問題解決、真の共感、人間関係の構築、または物理的な存在や高度な判断を必要とする業務は、今後も人間の専門分野にとどまるだろう。しかし、この移行がスムーズに進むと考えるのは甘く、誰もが自然に新しい役割を担えるようになるとも考えない方がよい。成功には、積極的な計画、再教育、そして組織内の役割を再定義する意欲が必要である。

この波を際立たせ、より破壊的なものにするのは、AIが現在実行できるタスクの深さと範囲である。AIはもはや予測可能な機械的なプロセスに限定されない。

最新のAIシステムは、微妙なニュアンスを含む言語を分析し、パーソナライズされたコンテンツを生成し、新しい情報をリアルタイムで適応させることができる。これにより、AIは単なる時間短縮の手段ではなくなり、スピード、一貫性、規模が最重要視される業務の基幹となる。このような能力により、企業はAIがより速く、より低コストで処理できる業務に人件費を支払うべきかどうかを検討せざるを得なくなる。

同時に、人間にはAIには再現できない独創性、関係性、解釈力があることを忘れてはならない。どんなに高度なモデルでも、真の人間同士の交流の温かさや、人生経験や社会的背景から生まれる創造性を完全に捉えることはできない。真のチャンスは、AIの労働能力と人間の共感力や洞察力を組み合わせることにある。反復的な業務から解放された従業員は、戦略的思考や顧客関係、そして最終的にはイノベーションにより多くのエネルギーを注ぐことができる。

かつてソフトウェアは、データの管理のみに焦点を当て、その背後にある労働の遂行には焦点を当てていなかった。AIはそれを変えた。かつてスタッフが担当していた業務、事務作業から顧客フォローアップまで、今ではインテリジェントシステムによって規模を問わず管理することができる。この変化を慎重かつ責任を持って受け入れる企業は、レガシーモデルに固執する企業よりも優位に立つ可能性が高い。これは単なるアップグレードや機能セットの追加ではなく、業務そのものの遂行方法についての根本的な再考である。

この移行を受け入れるには、AIを脅威ではなく味方にするための適切な枠組み、安全対策、戦略を構築する必要がある。かつてはデータ処理のためのツールであったものが、物事を成し遂げるための強力なパートナーへと変貌を遂げるのだ。

• モハメド・A・アルカルニ氏は、ビジネスにおけるAIの学識者でありコンサルタントである。