サイモン・ヒル氏は、クラウドを活用したR&Dとベンチャー構築の市場リーダーであるWazokuのCEOです。
世界の多くがハイブリッド勤務、生成AI、生産性向上のハックについて議論する中、日本はより根本的な問いに直面しています：組織を運営するための人材が単純に足りなくなったとき、何が起こるのか？
日本の人口は現在約1億2300万人です。しかし、国の人口は急速に減少しています。2024年、日本の人口は90万人以上減少し、日本の自治体のほぼ半数が2040年までに消滅すると予測されています。2035年までに国民の3人に1人が65歳以上になると推定されています。
この人口構造の逼迫は、企業、コミュニティ、政策立案者に、世界の多くがようやく垣間見始めた課題に直面することを強いています。しかし、人口減少国家に直面した日本企業の対応は、人口制約下にある地域がどのように適応を超えて再創造できるかの優れた例を提供しています。
誰もが直面する危機
日本は特異な例ではなく、先駆けなのです。先進国全体で、人的資本はますます希少になっています：
• イタリア、ブルガリア、ハンガリー、ポーランド、ルーマニア、ラトビア、スロバキア、エストニアはすでに人口減少に陥っています。
• 中国の人口は2022年に60年ぶりに減少し、2100年までに7億7000万人に縮小する可能性があります。
• 米国は急速に高齢化しており、米国の郡のおよそ半数で高齢者が子どもの数を上回り始めています。
日本は単に他国より先にそこに到達しただけであり、日本の仕事の再考方法は、次に何が来るかの一端を示しています。
必要性からのイノベーション
日本全国で、組織は構造的な労働力不足に対応して仕事の進め方を再設計しています。これらのイノベーションの多くは、人間の能力を拡張し、福祉を保護し、労働力が縮小する中で不可欠なサービスを維持し、仕事を基本原則から再設計するために技術を活用することを含みます：
• トヨタのモデル工場では、生産チームが「人間中心」の自動化アプローチを開発し、生産性を向上させながら作業員を反復作業から解放し、品質、安全性、継続的改善に集中できるようにする、よりスリムで適応性の高いラインを作り出しています。
• 主要空港でのスタッフ制約に直面したANAは、手荷物の積み込みや貨物の移動を処理するリモート操作ロボットのテストを開始しました。これらのシステムにより、高齢の作業員やリモートオペレーターが、従来はエプロン上での物理的な存在を必要とした作業を実行できるようになり、人員を増やさずに新たな労働力の能力を創出しています。これは、自動化が人間の参加を単に置き換えるのではなく、拡大できる実用的な例です。
スケールの新しい定義
日本はまた、スケールの意味を再解釈する方法も示しています。人員を増やしたり階層を追加したりする代わりに、組織は労働力を増やさずに能力を適応、学習、拡大するシステムを構築できます。
• トヨタのAIを活用した生産プラットフォームは、チームが工場全体の何千ものデータポイントを分析し、ワークフローをリアルタイムで最適化するのに役立っています。クラウドインフラストラクチャとオンサイトデータ処理を組み合わせることで、企業は生産プロセスを動的に再設計し、労働力を追加せずに効率を向上させることができます。
• 日立も進化するデジタルツイン戦略で同様の道を歩んでいます。Lumadaを通じて、物理的な製造およびインフラ資産がリアルタイムの仮想モデルに反映され、パフォーマンスを継続的に最適化し、チームが洞察を通じてスケールできるようにしています。
まだやるべきことがある
日本は、再創造には豊かさを必要としないことを証明しています。それは、すべての人間の時間とすべての決断が重要となる人間中心主義のもと、制約の下でも繁栄することができます。
しかし、日本がまだ根強い労働力不足、中小企業間でのデジタル導入の不均衡、実験や流動性を遅らせる組織文化に直面していることを認識することが重要です。有望なイノベーションがあっても、人口減少に対応するためには、スキルの再教育を加速し、技術へのアクセスを広げ、作業慣行を適応させる必要があるでしょう。
あなたのビジネスのための戦略
より発展した経済は、すぐに日本が直面しているのと同じ計算に直面するでしょう。自動化は役立ちますが、すべての場所でではなく、十分に速くもありません。本当の変化は文化的なものである必要があります。準備を始めるために今すぐ実施できるいくつかの戦略を紹介します：
1. 生産性を成果密度として再定義する。
ほとんどの企業はまだ生産性を時間（例：記録された時間、参加した会議、完了したタスク）を通じて測定しています。「成果密度」へのシフトは、その努力にかかる時間ではなく、人間の努力の単位あたりにどれだけの価値が生み出されるかを評価することを意味します。
まず、顧客または運用価値の大部分を生み出す3〜5つの活動を特定し、人々がそこでより多くの時間を費やせるように役割を再設計することから始めましょう。このアプローチは優先順位を明確にし、低価値領域での自動化の機会を浮き彫りにすることができます。
2. 専門知識が消える前に保存する。
高齢化する労働力は、置き換えるのにコストがかかり、時には不可能な深い知識を持っていることがよくあります。その専門知識を早期に捉えるために、記録されたウォークスルー、デジタルプレイブック、専門家の意思決定のAIアシスト転写などの構造化された方法を使用してください。プロジェクトの終了や退職の移行に「知識キャプチャセッション」を組み込むことを検討してください。時間の経過とともに、これは個人への脆弱な依存ではなく、組織の記憶の生きたシステムを作成するのに役立ちます。
3. 自己統治し自己修正するチームを構築する。
従来の階層は意思決定を遅らせ、条件が変化したときにチームが適応するのを妨げる可能性があります。より回復力のあるアプローチは、小さなチームに明確な成果指標、リアルタイムデータへのアクセス、管理者の承認なしに作業を調整する明示的な権限を与えることです。単一の製品やサービスラインでこれをパイロット実施し、チームが結果を確認して反復する週次の学習サイクルを作成することから始めましょう。時間の経過とともに、これは自律性と説明責任が組み合わされた文化を構築するのに役立ちます。
4. 自動化を使用して人間の能力を強化し、脇に追いやらない。
私の経験では、実際の問題はタスクが単純か複雑かということではなく、自動化が人々のより良い意思決定をどのようにサポートするかということです。需要予測や価格弾力性モデリングなどの一部の領域は、高度な分析から本当に恩恵を受けることができますが、他の領域はまだ人間のコンテキスト、共感、状況判断に依存しています。
私の経験では、最も効果的なバランスは、大規模なデータ解釈やリアルタイムのパターン検出など、人間が苦手とする作業の部分を自動化に任せ、ニュアンス、関係、倫理的トレードオフを含む決定の中心に人を置くことです。このアプローチにより、組織は人口動態の圧力が高まるにつれてまだ依存することになる人間の能力を損なうことなく近代化することができます。
働き方の未来を複数形にする
仕事の次の進化は、シリコンバレーではなく、必要性がデザインを推進する場所でプロトタイプ化されるかもしれません。これらの例は、技術で人間の可能性を拡張する方法、より小さいがよりスマートな組織を構築する方法、仕事をより持続可能で目的があり人間的なものにする方法について、私たち残りの人々に一瞥を提供することができます。
これらの洞察を採用する準備ができているなら、あなた自身の組織が適応性の代わりに規模に依存している場所、そしてよりスマートなシステムとより明確な成果へのシフトがすでに持っているチームでより多くの回復力を生み出す可能性がある場所を調査することから始めましょう。
