自動化の活用：優れた成果を生むヒューマン・マシン・シナジー

自動化について語るとき、私たちが行うほぼすべてが機械によって処理される未来を想像しがちです。車は自ら運転し、経営判断はAIに委ねられ、創造的芸術さえいつかロボットに奪われるかもしれません。

しかし現時点では、自動化はそこまで到達していません。したがって、機械と人間労働者の間で何らかの妥協が必要です。二者のシナジーはすでに素晴らしい成果を生んでいます。飛行の大部分をオートパイロットが誘導し、人間のパイロットが離着陸のみで介入することを考えてみてください。

より身近な機械支援の例は、ワープロソフトのスペルチェッカーです。これらはさらに洗練されています。GrammarlyやProWritingAidのようなアプリは、文法やスペルエラーを特定するだけでなく、文体上の問題も特定し、技術的に間違っていなくても文章をより明確で簡潔にするのを助けます。これらすべての革新は同じトレンドに従っています。データ処理や情報収集のような予測可能で反復的な作業を排除し、人間のリソースをよりやりがいのあるタスクに解放します。前例のない機械化の時代に生きながら、雇用はかつてないほど高水準です。

自動車の世界では、エンドゲームは明確です：人間を運転席から排除すること。この進歩が普及すれば、事故の近い将来の排除を意味するかもしれません。しかし一夜にして起こることはありません。

Uberのような企業は、人間のドライバーを監督役として現実世界でAIをフィールドテストしています。商用ジェットのパイロットとよく似ています。プログラムに何か問題があればハンドルを握るためにいます。他の進歩は目立ちにくく、私たちがほとんど気づかないほど漸進的です。ルート計算の作業を機械が行い、旅程中に音声キューの形でドライバーに道順を提示するだけです。これは場所から場所への移動を容易にするだけでなく、商業貨物セクターに莫大な影響を与えます。中央の人間コントローラーによって、トラックの fleet（艦隊）のすべての動きを指示・監督できることを想像してください。大量のデータ収集テクノロジーの助けにより、これらの人間は与えられた fleet 内のすべての車両について最新の情報を提供され、ボトルネックを排除し効率を改善するための短期的な最善の決定を下せます。

コールセンター

AIがすでに手を貸しているもう一つの分野はターゲットマーケティングです。データが利用可能になり、それを分析するAIが整ったことで、マーケターはこれまで以上に顧客が何を求めているかを把握できるようになりました。インテリジェントなコールトラッキングは、広告キャンペーンのコンバージョン率を最大化しようとするビジネスに利益をもたらしますが、消費者にとってもより関連性が高く、迷惑になりにくい通話やメールを楽しめることを意味します。もちろん、以前はカーナビシステムに限られていたボイスアシスタントが、AmazonとGoogleのデバイス、スマートフォンによって家庭に入り込みました。これは日常タスクの実行を容易にし、特に高齢者や身体の不自由な方にとって有益です。しかし、音声でコマンドを話すことは、モバイルデバイスにタイプ入力するよりも速く直感的であることが多く、タイピングが得意な私たちにとっても同様です。したがって、ヒューマン・マシン・インタラクションの未来は大量の音声自動化を含む可能性が高いです。この進歩は、オンラインでの物資注文を容易にすることでEコマースと物流セクターの雇用を促進しますが、高度なスキルを要する技術職も創出します。これらのデバイスを動かすテクノロジーは、必然的に独占的で不透明であることが多いです。その結果、特定の決定がどのように導かれたかを説明できる知識豊富な人間が必要とされます。EUのGDPRは、すべての消費者にAI決定がどのように導かれたかを要求する権利を与えています。すべての住宅ローン、融資、株市場ギャンブルが機械知能によって情報提供される世界では、こうした専門家への莫大な需要が今後数年生じる可能性があります。

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