人材不足への対策としての、ChatGPTの応用事例と、AIを利用したwebサービスあれこれ

人材不足は、高齢化社会の進行や若年労働力の減少、専門的なスキルを必要とするポジションの拡大に起因しています。

特にITや医療、教育などの分野では、熟練した専門家が不足している状況が深刻化しています。経済協力開発機構(OECD)の報告によると、日本は今後も人手不足が予想されるトップの国の一つとされています。

生成AIとは、機械学習のアルゴリズムを活用して、テキスト、画像、音声などの新しいコンテンツを創出できる技術のことです。例えば、自然言語処理(NLP)を用いて、人間が書いたかのような文章を生成したり、深層学習により新しいデザインの製品を提案することが可能です。

生成AIは、人の代替であることが騒がれがちですが、実は人的リソースが不足しがちな作業を補完することにより、企業が直面する人材不足の問題を軽減する可能性を秘めています。

【採用】

１．AIによる求職者とのマッチング最適化

例えば、採用の領域です。従来の採用プロセスは、多大な時間と労力を要しますが、AIを用いることで効率化が図れます。
生成AIは、大量の履歴書データから適切な候補者を素早く抽出するアルゴリズムを開発することができます。LinkedInやIndeedなどのプラットフォームは既にAIマッチングシステムを導入しており、その精度を上げる研究が行われています。

２．仮想面接官による採用効率化

AIによる仮想面接官システムは、面接プロセスの標準化と時間削減を実現します。例えば、HireVueのようなシステムは、候補者の返答から非言語的コミュニケーション能力を評価し、客観的なデータに基づいて採用判断を行うことができます。

さらに言えば、今までに採用された人物の履歴書とパフォーマンスをChatGPTなどの生成AIに学習させ、「わが社でパフォーマンスの上がりやすい人材」をAIに判定させることも可能かもしれません。

こうした「オリジナルのAIによる採用」試みはすでにいくつかの企業において実際に始まっており、今後は一般化していくことが予想されます。

【社員のスキル補完と育成】

１．生成AIによる指導

個々の社員のスキルセットに合わせたカスタマイズ研修が生成AIによって提供されます。
例えば、CourseraやUdacityなどのオンライン学習プラットフォームは、AIを利用してユーザーの学習過程を最適化するシステムを開発しており、これにより従業員個々の成長を促します。

これらを応用した「生成AIによる新人教育」の構想があります。
例えば、OJT中に新人が抱えた問題を「先輩」に聞くのがこれまでは一般的でした。

しかし、現場の忙しさや教えられる人の不足は、特に製造業でも顕著になりつつあります。
そんな時、社内にある資料をすべて生成AIに学習させ、AIに質問をして、問題を自己解決できるようにする、そして、質問の多かった内容を研修にフィードバックする、という事に取り組む会社が出てきています。

これが進むと「バーチャルメンターによる社員サポート」となります。バーチャルメンターは、生成AIを活用した社員のオンデマンドサポートシステムです。このメンターは24時間いつでも利用可能であり、労働者のキャリアアップやスキル獲得に随時協力します。

【ルーティン業務自動化】

１．AIによるメール業務の自動化

生成AIは、繰り返し行われるルーティン業務の自動化を可能にします。この自動化により、人間はより創造的かつ高付加価値な作業に集中することができます。ロンドン大学カレッジの研究では、AIによる自動化が仕事の生産性を25%以上向上させる可能性が示されています。

メールの処理は、ビジネスパーソンの生産性に大きな影響を与える要素です。日々の業務において、メールの自動応答と整理は、時間を有効に利用する重要な手段となります。例えばAIを活用することで、メールを即座に適切なフォルダに振り分けることが可能です。

AIは過去の行動パターンを学習し、着信したメールの内容を理解して行動を予測することができます。たとえば、`Fastmail`や`SaneBox`などのサービスは、メールの自動整理機能を提供しており、生産性を高めるために効果的なソリューションです。

あるいはスマートな自動返信システムを構築することで、メールの受信者に対して迅速かつ適切なレスポンスを提供できます。
例えば、`Gmail`の自動返信機能「スマートリプライ」や「スマートコンポーズ」は、実際の文脈に基づいて返信文案を生成します。

２．データ収集と報告書作成

ビジネスにおけるデータ処理は、時間のかかる作業であり、しばしば人為的なエラーの原因となります。しかし、AIの進化によって、今やデータ入力や報告書作成の負担を大幅に軽減することが可能です。

データ収集効率化のために、AIはデータ収集を自動化し、人的リソースの効果的な振り分けに貢献します。
企業は`web scraping`といったテクノロジーを用いて、必要なデータを効率的に収集することができ、手作業による収集作業に比べ、時間とコストを削減できます。

例えば私が代表を勤めるワークワンダースのメディアでは、AIがwebをクロールし、その日その日のAIの最新情報を集めて報告をするメディアを運用しています。このメディアは無人で運用され、日々の情報収集はAIによって完全に自動化されています。

また、AIはビッグデータを分析し、必要な結果を集約して報告書を生成します。これにより、経営層が迅速に意思決定を行うことをサポートします。

例えば上のメディアでは日々のニュースをダイジェスト化したメールマガジンを運用していますが、これらはAIの力によって自動化されています。

これらは実際に、社内の意思決定に使われる「調査報告」に応用することがすぐに可能な技術です。（技術に興味のある方はお問い合わせください）

２．記事作成・ソーシャルメディア運用業務におけるAIの支援