ニューノーマルに備える：労働力に不可欠なデジタルスキル

COVID-19は職場のデジタル化を加速させ、労働力が反応、学習、前進するための貴重な時間をほとんど与えませんでした。組織は三重の課題に直面しています：

• 若年層のエントリー層とミドル層が労働市場に参入；
• 数年以内に定年を迎え、専門知識とノウハウを持って去っていく成熟した労働力；
• クラウドやAIなど、新テクノロジーとケイパビリティの急速な進歩。

課題があるにもかかわらず、組織はテクノロジーを受け入れ、デジタル化を加速させました。テクノロジー活用、デジタル化、新しい働き方の加速は持続し続けます。COVID-19の結果、組織はサプライチェーン冗長性の構築、データセキュリティの改善、オペレーションとサービスにおける先進テクノロジー活用において、想定されていたより20〜25倍速く動いたと報告されています。

加速されたデジタルトランスフォーメーションが労働力のリスキリングに与える影響は、過大評価できません。デジタルケイパビリティを活用してビジネスを改善する企業が先行します。また、ほとんどの企業がデジタルトランスフォーメーションを必須と認識しながら、スケールして実現できているのはごく少数であることも明らかです。デジタルケイパビリティをスケールさせるには、労働力の準備が必要です。組織は如何にして労働力をデジタルトランスフォーメーションに備えさせるべきでしょうか？

リモートヘルスケア

バーチャルケアとテレヘルスが主流に向かって加速しています——多様な新スキル、テクノロジー、ワークフロー変更を必要とします。例えば、チャート監視や輸送サービス手配へのリモート指導は、遠隔外傷支援とは異なるスキルを必要とするでしょう。

会計士と医療コーダーは、収益最大化と絶えず変わるCMSガイドラインへの対応を支援する高度な請求システムとのインタラクション方法を学ぶ必要があります。例えば、AI駆動の請求処理が、請求処理前に不正や誤請求の可能性を提示する場合（現在は請求生成後に行われ、遅延した損失回収や支払いにつながる）、従業員はどのようにシステムと事前にやり取りし、結果を評価し、ビジネス判断を下す必要があるでしょうか？

クラウドソーシングシステムでは、多くの従業員の役割がすでに変化しています。クラウドベースのITシステムでは、コード作成やシステム維持の必要がなく、役割はローカルでの変更・ワークフロー設定から、クラウドでのシステム変更へと移行しました。より多くのシステムがクラウドへ移行するにつれ、ITの役割も移行します。ITクラウド戦略、クラウド環境での調達・契約、サービスデリバリー支援、クラウドケイパビリティを支えるビジネスアーキテクチャ再設計に焦点が移ります。

次世代製造

COVID-19は、中国一極集中の製造ソースへの過度な依存を露見させ、リショアリングへの再焦点をもたらしました。これには2つの課題があります：

• 中国の既存の生産態勢をリスクにさらしながら、国内で生産能力を複製すること；
• 製造を支えるために必要な労働力プールを見つけること。

後者は現在の国内製造にも等しく適用されます。必要な労働力確保の点では、大規模な定年退職が迫る中、非常に知識と経験に富んだ労働力を失いつつあります。これらは製造とサプライチェーン、CAD/CAM、MES、NC、自動化システムのエキスパートですが、デジタルネイティブではなく、クラウドソーシングや製造におけるAI活用といった現代テクノロジーに触れていません。この労働力が自動化と自動化システムに精通している一方で、デジタルには不慣れで準備ができていない点は重要です。自動化は、ピックアンドプレース、トランスファーライン加工、組立、請求書発行などの反復タスクの機械化です。デジタル化は、ビジネス改善のためにデジタルテクノロジーを適用することであり、統合的で横断的な性質を持ちます。

デジタルネイティブが製造業に入ってくる中、彼らをどう準備すべきか？ 開始点は4つあります：

• 様々なレベルの労働力に新たなケイパビリティを開発し、機械オペレーターから、ビジネスやプロセスリスクに対処するためのビッグデータ生成分析を活用する役割へと昇格させる。
• プロセスデータマップ、ガバナンス、アーキテクチャの設定スキルを開発する。例えばショップフロアでは、センサーベースのリアルタイムデータがますます生成されている。このデータは、AI/MLツールを用いて従来の統計的プロセス管理を拡張するために利用できる。問題は、どのデータを選び、どれくらい、どう繋がり、上流・下流プロセスに影響するかだ。デジタルテクノロジーをプロセス管理に用いることは、プロセスオペレーターの役割を単なる原因・結果分析と是正措置から、プロセス・データアーキテクトとコンフィギュレーターへと昇格させる。この昇格には異なるトレーニングとケイパビリティが必要だ。この例をサプライチェーンにも外挿できる。サプライチェーンオペレーターも、ポイントコントローラーではなくプロセス影響要因の監督者になる。
• 高齢化労働力のスキルと知識をデジタルで取得し、新しい労働力のトレーニングに活用する。
• シミュレーションとバーチャルトレーニングツールを開発する。

人間の労働者が自動化によって職を失うことへの懸念がある一方で、AIと人間が互いの強みを補完し、効果的に拡張し合えるというコンセンサスが高まっています。AIがワークフローにどう適合し、人間がアルゴリズムとどう協働できるかを理解する人と組織が、そうでない者より競争力を持ちます。

要約すると：

• AIを活用し、ビジネスフレンドリーなツールを開発する；
• デジタルトランスフォーメーション要件をプロアクティブに評価し、関連するシミュレーションやバーチャルツールを用いたリスキリングパスを開発する；
• クラウドベースアプリケーションの設定をトレーニングする；
• ヒトと機械のインタラクション改善手法を特定する；
• 職業訓練校を業界ニーズに合わせる。

シュブホ・チャタジーは、デジタルトランスフォーメーション、戦略、テクノロジー、オペレーションのエグゼクティブです。