「仕事が減るのか増えるのか」という問いは、そのままだと粗すぎる
AIの話でいちばんよく聞かれるのは、おそらくこの問いです。
「結局、自分の仕事は減るのか、増えるのか」
でも、この問いはそのままだと少し粗い。仕事は一枚岩ではないからです。メール返信、比較、調査、説明、確認、記録、判断、関係づくり。普段はひとまとまりに見える仕事も、分解するといくつもの層でできています。
AIが変えるのは、その全部ではありません。多くの場合、最初の整理、下書き、検索、分類、定型の言い換えのような部分が軽くなる。その一方で、条件づけ、見直し、例外対応、承認、説明のような部分が重くなります。
だから、本当に役立つ問いは「仕事が減るか」ではなく、「仕事のどの層が軽くなり、どの層が前に出るか」です。この視点があると、不安も期待もかなり具体的になります。
この回では、第3部の内容を踏まえて、AIで減る作業と、むしろ重くなる作業を見取り図として整理します。
この回で扱うこと
- - AIで軽くなりやすい作業には何があるのか
- - 逆に、人の仕事として前に出てきやすい作業は何か
- - 仕事の変化を、自分の現場へ落とすにはどう見ればよいか
- - 棚卸しの観点として残したい切り口は何か
仕事の変化は、一日の中で混ざって起きる
ここで大事なのは、軽くなる作業と重くなる作業は別々の部署で起きるわけではなく、同じ一日の中で混ざって起きることです。
午前中にAIで提案文の下書きが早くできる。午後は、その文面を相手向けに調整し、条件の抜けを埋め、送る順番を決める。見かけ上は速くなっているのに、最終段階の集中はむしろ強く必要になる。多くの人が感じる「楽になったのに気は抜けない」は、この混ざり方から来ます。