2016.11/29 AIの導入

AIの導入で現在の仕事の1/3は無くなる、とどこかの記事に書かれていた。これを労働生産性の向上と捉えるのか、リストラが進むととらえるのか様々だが、記事は後者の意味だった。
 
一方で諸外国のGDPは伸びているのに、日本だけバブルがはじけて以来GDPが伸びていない、とよく言われる。GDPが伸びていないのではなく、国内の生産性の高い仕事が減ったのである。少なくともGDPを押し上げてきた工場の多くは中国やASEANへ出て行った。
 
しかし、労働者の意識はあまり大きく変わっていない。生産性の高い仕事を生み出さなければいけないのに、日本ではなかなかそのようなベンチャーが育ってこない。
 
また、研究開発の現場では、従来同様のロジカルシンキングや科学に準拠したプロセスがとられている。AI[が最も得意とするのが、科学の様なロジックで進められる仕事である。
 
昔から仕事は問題解決型の作業が生産性を上げる役割として必要だった。そのため現場のマネジメントの一つとしてＱＣサークル活動が導入されてきた。しかし、ホワイトカラーの不定形作業に対してその類のマネジメントは工夫されていない。あくまでも個人のスキルに頼り、その結果特定の個人が過重労働に陥ったりする。
 
ゴム会社で仕事をやっていて困ったのは難しい問題が皆当方に流れ込んできたことだ。難しい問題を解決しながら思ったのは科学で考えると難しいのだが、非科学的に解決すれば簡単にできてしまう不思議さだった。今から考えるとこれは当然のことで、科学では、解明されていない現象に出会った場合には、ロジックをつなぐことができず答が得られない。
 
むりやりこじつけた時には、一つの真理が得られずモグラたたきとなる。科学におけるロジックの展開では、科学で解明された場合だけ一つの真理が得られるが、解明されていない現象におけるこじつけでは一つの真理が保証されないのでモグラたたきになる。
 
一人でモグラたたきをやっていると永遠にたたき続けることになり、過重労働を繰り返すことになる。このような時に非科学的方法を進める気の利いたマネジメントがあれば救われるのだが、これまで公開された日本の問題解決法では難しい。弊社の提供する問題解決法こそ過重労働問題を解決できるソリューションである。
 
 
 
 

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