IMJは米国で先端IT/Adtech情報を配信しているShelly Palmer氏と独占契約を結び、日本での記事と映像配信を行ないます。ちなみに文中の視点や意見はShelly Palmer氏や、それぞれの筆者のものであり、IMJのものでないことを明記させていただきます。

 

 

あなたの仕事を奪うかもしれないロボットのことが心配だろうか?心配ない、あなたには戦うための武器と最後のチャンスがある。ロボットのパートナーとなるか、さもなくば死か!

あなたの仕事は危険にさらされているのか?

あなたの仕事がプロセス指向の場合には、例えば、あなたの所属する部門が、不適切なオーダー数を見積もっていたとしたら、そこはすぐにでも自動化されるだろう。突然解雇通知が送られてきても驚いてはいけない。Excelの数値を分析して、それらの原因を突き詰めて行けば、スプレッドシートの数値を並べ替るように、あなたを雇っておける日数がはじき出されてくるのだ。あなたが数日でやり方を覚えられるような、ホワイトカラーの仕事はすぐになくなるだろう。それが、習熟するのに一生掛かるものであったとしてもだ。(例えば、ポーカーのルールは数分で覚えることができるが、マスターになるまでには長い時間が掛かる。だから、プロのポーカープレーヤーは、仕事を失う危険があるといえる。詳しくは「アレクサは嘘をつくか?」を読んでほしい。)

FOMOは採用を推進している

FOMO(fear of missing out)、つまり、失うかもしれないということについての恐怖は、テクノロジーに精通したCEOにデータを深刻に真剣に受け止めさせて、できるだけ早く企業全体に機械学習システムを導入するよう動機づけている。自分たちの商品やサービスが市場のシェアを失っているのは、競争相手の製品がロボットによって製造されているためにはるかに安いからだという話を聞きたい経営陣はどこにもいない。私たちが一緒に仕事をしているすべてのCEOは、できる限りのことを自動化しようとしている。まもなく、機械学習システムは、あらゆる企業で、際限なく導入されることになるだろう-各部門、各システム、各機能ごとに。そして、あなたは解雇されるまで、既にそれが始まっていることを認識できないかもしれないのだ。

人とマシンのパートナーシップ

大規模な仕事の自動化が始まっているが、それはまだ完全なものではない。それはまだ途中の姿だ。一部の作業は完全に自動化されるだろうが残った部分のうち、一部は引き続き熟練した人間の専門知識を必要とするだろう。それは、テクノロジーの進化の限界やコ​​ストやベネフィットといった理由もあるだろうし、あるいは人間が依然として関与する必要があるという理由もあるだろう。いずれにせよ、どのように展開したとしても、機械学習やロボット、オートメーション、AI、認知コンピューティング、データサイエンスツールなどの技術とは、上手く連携して、活用していく必要があるだろう。今後、ロボットと同じようにビジネスで生き残って活躍して行くためには、ロボットの同僚として最高の男、マシンのパートナーになる必要があるのだ。その方法は、以下の通りである。

ステップ1:未来を創造する

あなたの仕事について熟考してみてほしい。その仕事で、将来行われる可能性があるすべての方法について考えてください。どんなことでも可能だ。AIはあなたよりもスマートだと想像してください。ロボットが何でもできることを想像してほしい。あなたの仕事がすべて自動化されるのだ。すべてのキーストローク、すべての電話、すべてのミーティングへの参加、それらすべてをロボットが担当しているところを想像してほしい。

どの領域が最初に自動化される可能性が高いかを書き留めておきなさい。それは、プロセスのうち、わずかな部分でしかないかもしれない。あなたがしているすべてのこととあなたの責任をすべて列挙して、マシンが世界を支配するときにそれらがどのように行われるのかを書き留めておくのだ

ステップ2:読書を始める

データやデータサイエンス、機械学習、AI、そして自動化に関するあらゆる資料を読みなさい。あなたが知る必要のあるものは、全部オンラインで入手できる。認知課題の自動化に取り組んでいる、あなたのビジネスに関係する、すべての企業を探し出すのだ。パートナー、ベンダー、コンサルタント、よく読むブロガーなど、あなたが何をすべきかを理解することを助けてくれる人を見つけるのだ。この課題に集中すること。それがあなたの新しいフルタイムの仕事なのだ。

ステップ3: “第一人者”になる

これは最も難しいステップである。深掘りして、あなたの部門における専門分野の“第一人者”になるのだ。より良い意思決定をするためにデータを用いる場所と、特定のタスクを自動化するためにどんなツールを使うかを把握している、その分野の専門家になるのだ。今現在、あなたの知識が欠如していることは重要ではない。あなたは学ぶことができるのだ、さあ、学びなさい!

ステップ4:テストプロジェクトの提案

テストプロジェクトを成功させ、簡単なプレゼンテーションを構築するために、どんなベンダー、パートナー、プロセス、ツール、コンサルタント、および同僚たちを組み上げればいいのかという見通しが立ったなら、そこでは、あなたは何を成し遂げようとしているのか、そして成功を測定するためにどのようなベンチマークを設定するのかを、必要があれば、明らかにしておく必要がある。テストプロジェクトの提案に対して、経営陣がいかに迅速に“YES”と言うかにあなたは驚くだろう。もし、経営陣が「YES」と言わない場合は、あなたは長くいるべきではない会社で働いているので、新しい知識を使用する許可が得られる職を探したほうがいい。

ステップ5:結果を出す

あなたが頑張って作り上げてきた、データサイエンスや機械学習、自動化システムで解決できる問題については、新しい解決案も次々と提案していったほうがよいでしょう。それらはできるだけ理解しやすく分かりやすいものにしましょう。

ステップ6:成功を喜び、繰り返そう

あなたの最初の成功は、ホールの中を通っている2人の同僚たちによって開けられた「ホールへの扉」なのだ。こんな感じ。「へい、あなたはどんな仕事をしているんだ?」「ジョーのデータプロジェクトだ」。それのチャンスを掴んだら、離してはいけない。これは、今後10年以上続く、有益な雇用への道なのだ。

これは、効果的なアドバイスである

ホワイトカラーの労働者が今現在、直面している最大の問題の1つに、人間とマシンのパートナーシップの誤解がある。ここ数年のうちに、ロボットがすべてのホワイトカラーの仕事を奪う可能性は(このコラムで述べてきたように)非常に低い。彼らは全ての仕事を奪う必要はない。彼らは、あなたの仕事だけ奪えばいいのだ。

ますます自動化された世界で成功する方法は、可能な限り最良の人間とマシンのパートナーになることによって競争上の優位性を作り上げていくことだ。マシンにベストを尽くさせて、それをあなたが最も得意なことと結びつけるのだ、最も重要なことは、あなたとあなたのマシンの腕前の価値を、経営陣に実証していくことだ。そうすれば、あなたはマシンの攻撃から生き残るだけでなく、マシンに対してより強い立場でいられるのだ。

 

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