複雑な顧客対応プロセスを強化してキャリアを前進させる
私は休暇を利用して、AIが仕事の性質をどのように変えるのか、そしてそれが私の子供たち、姪や甥にとって何を意味するのかをよりよく理解するために、研究を調べ、専門家と話をした。学んだことの多くは矛盾し、混乱し、一貫性がなかった。ほとんどの雇用主は、AIと情報処理技術が2030年までに自社のビジネスを変革すると予想している。そして、ほとんどの従業員は、その変化が自分のキャリアにとって何を意味するのかについて不安を抱いている。しかし、それが全体的な雇用や、若い専門家が今後持つ機会にとって何を意味するのかについては、コンセンサスがないようだ。
実際、私が読んだ中で最も理にかなっていたのは、75年前にアイザック・アシモフ氏が書いたものだった。彼の著書『われはロボット』の中で、ロボット心理学者として働くスーザン・カルヴィンは、AIを搭載したロボットが世界を大きく動かす未来においてさえ、「有能な人材は依然として我々の社会では貴重である。適切な質問を考えるのに十分な知性を持つ人間が依然として必要なのだ」と指摘している。
この調査から得られた大きな教訓の1つは、AIによる雇用不安やホワイトカラーの大量失業の予測は、やや誇張されているということだ。私が研究した仕事の未来に関するより優れた分析のほとんど──世界経済フォーラム、ウォートン・マック研究所、IMF、イェール大学、PwCによるもの──は、AIが破壊する雇用機会よりも多くの雇用機会を創出する可能性が高いことを示唆している。例えば、イェール大学予算研究所によるAIの雇用への影響に関する分析は、ChatGPTのリリースから33カ月が経過した現在、より広範な労働市場は目に見える混乱を経験していないことを示している。今年PwCがインタビューした4701人のCEOの82%が、AIが従業員数を増加させたか、変化をもたらさなかったと報告している。全米経済研究所（NBER）が発表した論文では、AIにさらされた職業における需要の減少は、AIを採用する企業における生産性主導の労働需要の増加によって相殺されることがわかった。
もう1つ明らかなことは、大規模なアップスキリングとリスキリングが行われるということだ。世界経済フォーラムの雇用報告書は、仕事の3分の2がAI対応になり、今後数年間で仕事に必要なスキルの3分の1以上が完全に新しいものになる──ロボット心理学者になるようなものだ──と予測している。これらのスキルには、個人の生産性を高めるためのAIの流暢さと採用だけでなく、それ以上のものが含まれる。キャリアで価値を創造する最も重要な方法は、知識のマイニング、チームワークの促進、顧客への価値提供によって、複雑で学際的なプロセスをより良く機能させることに焦点を当てることだ。世界経済フォーラムの分析によると、AI主導の経済において彼らを際立たせる上位3つのスキルは、分析的に考え、適応し、職場で同僚に影響を与える能力だという。
この分析のほとんどは、私のような古いベビーブーマーには良いSFのように読めるが、これらのトレンドは、私の子供たちのような若いY世代やZ世代の専門家にとって現実的な意味を持つ。例えば、研究によると、エントリーレベルの専門家は特にAI関連の雇用混乱にさらされている。一部の予測は極端だ。Anthropic（アンソロピック）のCEOであるダリオ・アモデイ氏は、AIが今後5年間でエントリーレベルのホワイトカラーの仕事の半分を一掃する可能性があると挑発的に主張している。しかし、NBERのようなより理にかなった分析でさえ、コールセンター、カスタマーサービス、分析、バックオフィスサポートなどの場所で、企業が従来の初級職を14%削減していることを示している。これらは、若者が経験を積み、ビジネスを学び、能力を構築し、貢献できる場所を発見する場所だ。
では、これは、平均3万4000ドルの負債を抱え、法律、マーケティング、財務、IT、コンサルティング、または営業などの専門的なキャリアパスに教育を受けた賭けをした、20代前半の平均的な大卒のナレッジワーカーにとって何を意味するのだろうか。
このAI対応の仕事の変革は、これらの専門家を、仕事が排除または置き換えられる人々（例：事務職員）と、物理的および機械的スキルが向上し、求められる人々（例：溶接工や医療従事者）との間の「無人地帯」に置く。IMFの最近の研究「人工知能と仕事の未来」は、この二分法を示している。この分析では、認知タスク指向の仕事が普及しているため、先進国の仕事の約60%がAIにさらされていると主張している。一方で、仕事の半分はAIによって悪影響を受ける可能性がある。例えば、MITの最近の研究では、人工知能がすでに米国労働市場の11.7%を置き換えることができることがわかった。他方で、仕事の半分は、AI統合による生産性の向上と給与の増加から恩恵を受ける可能性がある。例えば、PwC 2025年グローバルAI雇用バロメーターによると、AIの採用は、最も自動化しやすい役割においてさえ、生産性の成長の4倍の増加、56%の賃金プレミアム、および雇用の成長と関連している。
では、どちらなのか。そして、どのようなスキルとキャリアがAIの勝者と敗者を分けるのか。
確かに、現在行っている仕事の3分の2以上が今後技術対応になるのであれば、LLM、プロンプトエンジニアリング、AIのメカニズムと戦術に精通することは理にかなっている。しかし、X世代やベビーブーマーの専門家とは異なり、これらのスキルはすでに若い労働者にとってネイティブであり、日常業務を行いながら吸収される可能性が高い。実際、Z世代とミレニアル世代の従業員の47%は、AIが自分の仕事を置き換える可能性があることをすでに心配しており、自分の仕事のどれだけがAIによって達成されているかを認めるのが怖すぎるほどだ。
本当の選択は、AIを使用してビジネスで価値を創造する能力を倍増、有効化、強化する方法を見つけることだ。そのために、研究は、ミレニアル世代の専門家が今後のキャリアで成功するための道を示す5つの有用な指針を提供している。
- 個人の生産性を向上させるのではなく、AIが企業価値をどのように創造できるかに焦点を当てる。CEOの70%は、AIが自社の価値創造方法を変革することを期待している。したがって、現在の仕事をより生産的かつ効率的にする戦術や技術ではなく、価値創造に結びついた戦略的なキャリアパスに焦点を当てる。個人の生産性は、今日ほとんどの雇用主が提供しているAIツールの助けを借りて、有機的に実現される。「AI時代の生産性」に関する最近のフォーラムで、マック研究所の共同ディレクターであるクリスチャン・テルヴィーシュ教授は、「例えば、医療における業務改善は通常、5〜10%の段階的な最適化を目標としているが、生成AIは30〜40%のはるかに高い利益への扉を開く。これは主に、コスト削減によって推進されるのではなく、あまり議論されていない利益、つまり価値創造によって推進されるためだ。AIはケアの質と顧客体験を向上させることができ、サービスをより応答性が高く、パーソナライズされ、感情的にインテリジェントにすることで、最終的には顧客の目にブランドの認識、好み、『支払い意欲』を高めることができる」と指摘している。
- ビジネスの収益ラインに近づくために、より顧客対応の役割に就く。CEOの3分の1は、生成AIが収益の増加をもたらし、来年AIからさらなる成長を期待していると報告している。顧客対応の役割に移ることで、コストと雇用を削減する代わりに、またはそれに加えて、AIが収益、製品イノベーション、新しい価値を生み出す方法を見つけるのに有利な立場に立つことができる。マッキンゼーのAI 2025年調査によると、企業の80%がAIイニシアチブの目標として効率性を設定しているが、AIから最も価値を見出している企業は、成長またはイノベーションを追加の目標として設定し、最大の利益への影響を達成している。これが、ビジネスでAIを積極的に実験、パイロット、スケーリングしている上位3つの機能組織のうち2つが営業とマーケティング（25%）とカスタマーサービス（22%）であり、AI予算の半分が目に見える、トップラインの営業とマーケティングプロジェクトに合わせられている大きな理由だ。この上昇の可能性を超えて、「バックオフィス」の役割にいることはリスクを伴う可能性がある。なぜなら、MITのビジネスにおけるAIの状況レポート2025によると、生成AI主導の労働力削減は、AI以前からアウトソーシング、リエンジニアリング、自動化の対象となっていた非中核的なビジネス活動として歴史的に扱われてきた標準化された管理および運用機能に集中する傾向があるためだ。
- これらのAI対応プロセスを実行するために、組織内の知識を体系化、改善、収益化する作業を行う。1つの実用的な戦略は、測定可能で財務的に有効な方法でビジネスの知的財産──知識、データ、イノベーション、ノウハウ──を収益化できる役割に焦点を当てることだ。なぜか。顧客に関する蓄積された知識、販売の洞察力、製品イノベーション、展開のベストプラクティス──体系化された知識と呼ばれる──は、ビジネスにおける最大の金融資産の1つだからだ。体系化された知識の構築、保存、改善は、顧客体験のパーソナライズ、問題解決、プロセス、価格設定、キャンペーンパフォーマンスの改善に不可欠だ。例えば、チャットボットはパイロットが簡単だが、MIT研究によると、記憶とカスタマイゼーションの欠如により、重要なワークフローで失敗する。そのため、組織の4分の1が知識管理機能でAIを積極的にパイロットおよびスケーリングしている。Redouble AIのCEOであるマーティン・ビットナー博士によると、「これは大きな機会である。なぜなら、機能チームの知識と専門知識の多くは暗黙的で文書化されていないため、この暗黙的な知識を捉えてインテリジェントな自動化ワークフローに組み込むことは、組織が成功するAIシステムを構築するために取ることができる最も強力なステップの1つだからだ」という。
- 複雑な機能横断的なワークフローとプロセスを改善する役割を得る。ほとんどの組織は、孤立したユースケースにAIを使用し始めているが、PwC 2025年グローバルAI雇用バロメーターによると、AIが企業全体のレベルで価値創造を変革するために使用されるときに、真の利益がもたらされる。研究によると、価値を創造する最良の方法は、個々の機能、役割、または部門を最適化するのではなく、リードからキャッシュサイクルや収益サイクルなどの企業全体のプロセスを変革するためにAIを使用することだ。理想的には、人員削減やサプライヤーの解雇に頼るのではなく、収益、利益率、キャッシュフローに影響を与える測定可能で収益化可能な成果を提供するプロセスに焦点を当てる。
- 個人の生産性とパフォーマンスではなく、学際的なコラボレーションを促進する。組織がより多くの価値と成長を生み出すことができる方法のほとんどは、個々の機能を最適化するのではなく、機能を超えたチームワークから生まれる。これにより、組織全体の同僚とコミュニケーション、調整、協力できる従業員に対するプレミアムが置かれる。それはまた、AIがあまり得意ではないことでもある。証拠として、世界経済フォーラムの分析によると、AI主導の経済において従業員を際立たせる上位3つのスキルは、分析的に考え、適応し、職場で同僚に影響を与える能力だ。逆に、MIT研究によると、AIプログラムのパフォーマンスを妨げている主な障害には、変化を管理したり、部門や機能を超えてプロジェクトをスケーリングするために必要な協力を得たりできないことが含まれていた。
1つの実用的な戦略は、レベニューオペレーション（RevOps）の役割に移ることだ。レベニューオペレーションは、収益とキャッシュフローを生み出すプロセス、データ、チームを調整するために、機能のサイロを超えて機能する。これにより、RevOpsの専門家は、顧客体験の改善、顧客対応チームの支援、ビジネスにおける知識と顧客対応資産の収益化によって、AIで価値を創造するのに最適な立場に立つことができる。
