AIと人間の協働が生む、職場の新たな8つの価値基準

人工知能（AI）が職場と労働力を作り変えつつあると繰り返し言われている。しかし、それは正確には何を意味するのだろうか。

マンパワーグループの最新グローバル労働力トレンドレポートの著者らは、この問いに取り組み、人間的要素を考慮せずに単にAIを職場やプロセスに導入する時代は終わりつつあると示唆している。「短期的で強引な自動化戦略は裏目に出ており、テクノロジーが人間の判断を完全に代替できないことに気づいた企業が再雇用を行っている」

さらにマンパワーは、「学位保有者と非保有者の雇用格差は30年ぶりの狭さとなっており、スキルベースの採用と代替的なキャリアパスへの移行を示している」と述べている。

マンパワーの洞察は、41カ国の1万2000人以上の労働者と4万人の雇用主を対象とした最近の調査に基づいており、人間、機械、ギグ人材の組み合わせからなるチームを中心に組織される仕事を予見している。

今日と明日の職場で変化しつつあることを以下に示す。

1. より広範で無差別なAI利用よりもタスクを標的にする：雇用の黙示録という予測は現実離れしているが、AIは仕事を構成するタスクの自動化についてより厳密な精査と検討を引き起こすだろう。「従来の仕事を付加価値のある部分に分解し、それらの部分を人間とAIのパートナーに割り当て、整合性のある職種と役割を創出する」ことが増えると予想される。一部の仕事は新興技術によって時代遅れになる可能性がある。しかし、「人間の労働者とAIベースの構成要素の独自の強みを組み込むように再構成される」仕事がはるかに多くなると、マンパワーチームは述べている。「多くの組織が、既存の仕事における非公式なAI利用から、再設計された人間の役割における標的を絞った、ワークフロー固有の利用へと移行するのを目にするだろう」
2. AI自律性よりもAI拡張：多くのタスクはAIエージェントによって引き受けられるが、人間の監視は常に不可欠である。「予期しないAIのボトルネックやミス、専門知識の希薄化を防ぐために、知識のある人間がループ内に留まらなければならない」共著者らは、人間が今後数年以内にエージェントパートナーとの信頼関係を築く可能性さえあると予測している。
3. 強引な自動化よりも長期的思考：AIで人材不足を埋めようとする試みがあったが、そのような戦略は再考されつつある。「人員削減がより一般的になっている一方で、現在の自動化ソリューションが独立して完全に機能できない可能性があることに気づいた後、従業員を再雇用し始めているリーダーもいる」強引な自動化は「短期的思考と、自動化およびAIベースの技術が人間の労働者を断定的に代替できるという誤った信念を反映している。効果的な職務再設計と人間の監視がなければ、主にスマートマシンの労働力で運営される企業はすぐに行き詰まるだろう」
4. 9時から5時の制約よりもギグワーク：仕事は従業員、契約社員、フリーランサー、AIエージェントの組み合わせによって遂行されている。その組み合わせは、ビジネス上の問題と手元にあるリソースに依存する。調査によると、Z世代の労働者の少なくとも27%が現在、主な収入をパートタイムまたはギグワークで補っており、2027年までに先進国の労働力の最大半分がギグワーカーになる可能性がある。課題は、フルタイム労働者に契約キャリアの詳細を理解させることだろう。
5. キャリア初期の学位よりも迅速な再学習：「労働者は継続的なAI統合に合わせて新しいスキルを開発するよう継続的に求められるだろう」と共著者らは予測している。「AIリテラシースキルは大きな民主化要因となるだろう。なぜなら、それを学ぶのに高度な学位は必要なく、誰もが無料のオンライントレーニングにアクセスできるからだ」「既存システムのプロンプトエンジニアリング、AI入力の批判的分析、新しいAIベースのワークフローの倫理的展開」を含むスキルへの需要が増えると予想される。しかし、過去6カ月間にスキルトレーニングを受けたと報告した労働者は半数未満（44%）である。
6. ハードコアな技術スキルよりもソフトスキル：出世するということは、単にコーディングやデータサイエンスツールを知っているだけではない。「今日の労働力トレーニングは、仕事固有で半減期が短いハードスキルを過度に強調する傾向がある」とレポートの共著者らは述べている。雇用主は「問題解決、認知的柔軟性、自己省察、創造性、共感、直感、対人コミュニケーションなどのソフトスキル」を求めており、これらは2020年代末までに労働者が必要とする最も急速に成長しているスキルのトップ10のうち7つである。
7. 生産性の押し付けよりも報酬システムの再設計：「人間の労働者は、AIの生産性への影響に関するリーダーの非現実的な期待の重みの下で崩壊しつつある」とレポートの共著者らは主張している。時代遅れのパフォーマンス指標ではなく、組織への具体的な貢献と永続的な影響を測定するために、パフォーマンスと報酬システムを再設計する。「うまくいけば、2030年代初頭までに、重要な具体的な仕事に対してリアルタイムで認識とインセンティブが提供され、インパクト生産性が向上するのを目にするだろう」
8. 断片的なトレーニング戦略よりも幅広いスキル習得：次の10年までに、「多くの人間の労働者は幅広くスキルアップされ、組織内のさまざまな役割を管理できるようになるだろう」とレポートは述べている。それは学習の俊敏性がすべてであり、「あらゆるライフステージの人々が、迅速かつ包括的なスキル習得のための革新的で没入型のソリューションを求めるだろう。これにはメタバーストレーニング環境や業界ギルドが含まれる可能性が高い」今日と明日の労働力は「スキルアップ活動に関するアドバイスとアクセスを提供するインテリジェントな学習管理システムの利点を持つ必要がある」

（forbes.com 原文）