AIが仕事をより困難にしているのか？ 時給労働者にとってはそうではない

私たちが仕事をするやり方をAIが永遠に変えたのか？ それはあなたがどの「AI」について話しているかに依る。

人工知能（Artificial Intelligence）とは、様々な機能を実行するコンピューティング技術の広いセットを指す。同じ職場内、または同じソフトウェアプログラム内で、タスクの自動化を最適化し、生産性を向上させるために、同じ場所で複数のタイプのAIを使用することは珍しくない。

最近の職場におけるAIに関する会話のほとんどは、GenAI（ジェネレーティブ人工知能）についてである。GenAIは、学習された潜在的な結果に基づいて、通常は画像またはテキストの出力が生成される、人工知能の一種である。

すでに、GenAIは従業員がテクノロジー（そして他の人）と関わるやり方を変えている。企業のリーダーは、可能な限りAIを実装したいと考えている。しかし、GenAIの現在の生産性への影響については、相反する報告がある。フリーランスプラットフォームUpworkの最近の調査によると、77%の従業員は、企業のリーダーシップからの熱意にもかかわらず、AIツールは彼らの仕事量を増やしただけであると述べている。一方、Section AIの別の調査によると、87%のAIを毎日使用する従業員は、週に最大12時間を節約できる。

明らかにAIから利益を得ることができる従業員のグループがいるなら、それは時給労働者である。小売やホテル業などの労働集約型業界で働く従業員は、顧客や同僚と過ごす時間を最大化する必要がある。しかし、Legionの新しい調査によると、これらの労働者は行政タスクに悩まされており、それが彼らの仕事に対する深い不満を生み出している。そう深い不満であるということである。50%の時給労働者は、来年以内に仕事を辞める予定である。

AIは、時給職場での退屈なタスクの負担を大幅に軽減する能力がある。また、新入社員のトレーニングを加速することができ、これは労働者ターンオーバー率が高い労働集約型業界では非常に貴重である。バーチャルコーチとして、GenAIアシスタントは、従業員に提案されたアクションを案内し、重要な情報へのアクセスを支援できる。

生産性と仕事の満足度を高めることで、AIは時給労働者を妨げるのではなく、助ける立場にある。しかし、AIツールが戦略的に実装される場合にのみである。

AIと時給労働者の不足

労働市場は全体的に冷え込んでいるとされるが、時給労働者の需要は依然として高まっている。これらの仕事は、給与やギグワークなどの他の雇用形態と比較して、従業員の経験が遅れているからである。Legionのデータでは、時給労働者の半分だけが、雇用主が彼らのために良い仕事の経験を作ることを気にかけていると考えている。

時給労働者にとって、柔軟性が最優先事項である。彼らは簡単にシフトを交換したり、ピックアップしたりしたい。また、異なる時間や場所で働きたい。幸いにも、ワークフォースマネジメント（WFM）システムにAIを搭載することで、従業員はこれらの柔軟性をいくつか得ることができる。

まず、AIを中心としたワークフォースマネジメント（WFM）は、特定のシフトに必要な労働力を正確に予測するためにマシンラーニングを利用する。これにより、労働効率が向上し、過剰労働と不足労働の両方を防ぐことができる。正確な労働予測により、企業はお金を節約でき、不足労働の場合、従業員のストレスを軽減することができる。従業員がシフトを開始するとき、予測される需要に応じて正しいリソースと人員が用意されていることを知っていれば、顧客に優れた体験を提供することに集中できる。

AIを使用するWFMは、従業員に直接スケジュールへの入力を提供することもできる。従業員はスケジュールの希望を共有し、AIは従業員のリクエストをビジネス要件と一致させることで、スケジュールの作成を自動化する。こうして、従業員は柔軟性を失うことなく、ビジネスはスムーズに運営できる。

最後に、GenAIは柔軟性の強力な推進力として登場しているが、その成功は、実際にそれを可能にするための正しいソリューションの思慮深い適用に依存する。

ワークフォースマネジメントツールとしてのGenAIは、実行可能でなければならない。これは、単に新しい有用な出力を生成するだけでなく、タスクの実行を推進し、さらに生産性の向上とビジネスがより柔軟な労働体験を提供する能力の拡大につながることを意味する。

時給職場の環境では、GenAIインターフェースは会話型のやり取りを介してスケジューリングなどのWFMタスクを自動化することができ、管理者は時間を節約し、従業員のリクエストに迅速に応えることができる。

Large Language Models（LLM）は、自然言語インターフェースで使用されるAIのタイプであり、従業員のコミュニケーションとアクションの推進に理想的である。たとえば、コーヒーショップの管理者が土曜日の朝のシフトに別のキャッシャーを追加したいと考えた場合、管理者は単純なコマンドから始めることができる。そこから、管理者はアシスタントと会話して、スケジュールを埋めるために割り当てるキャッシャーを指定し、修正されたスケジュールをチームに送信および配布することができる。単一の会話の中で、管理者は、別の方法では数分または数時間かかるタスクを実行することになる。

しかし、アクション性を達成することは簡単ではない。会話型インターフェースは曖昧で、RAG（retrieval-augmented generation）などの補足システムがないと、従業員が必要な情報にアクセスすることを妨げる可能性がある。GenAIが時給職場にさらに統合されるにつれて、これらのソリューションは進化し続けるだろう。

AIを使用した時給労働者の成功の促進

時給労働者の管理者は、特にAIから利益を得ることができる。Legionが管理者に、次の数ヶ月間にAIが彼らの役割にどのように影響するかを尋ねたところ、66%が「スケジューリングをより簡単にする」と回答し、59%が「新入社員のトレーニング/研修プロセスを改善する」と回答した。管理者は会社の全体的な機能において重要な役割を果たしているため、AIを使用して効率性を創出することに重点を置く会社は、競争上の優位性を得ることになる。

明らかな利点は、時間の節約である。管理者が面倒なタスクに心配する必要がなければ、他の従業員の成功を確実にすることに集中できる。実際、Legionの調査に回答した管理者のほとんどは、タスクの自動化によって得た時間を使用して従業員をトレーニングしたいと考えている。

AIはまた、管理者が職場でのミスを減らすのを助ける。需要予測やスケジュール生成などのタスクは、人間のミスにつながる可能性があり、それらが労働計画やコンプライアンス違反の悪い計画につながる場合、コストのかかる結果をもたらす可能性がある。这些タスクを賢く自動化することで、意思決定が改善され、組織へのリスクが軽減される。ただし、人間のオペレーターは常にコントロールを取り、調整を行うことができるはずである。

逆に思えるかもしれないが、時給職場でAIを実装することで、最終的には職場がより人間中心になる。管理者が従業員や顧客と過ごす時間が増えるだけでなく、より良い顧客サービスやトレーニング体験につながるアクション可能な洞察を提供することができる。

AIの利点は、管理者に限定されていない。前述のように、AIは時給労働者に更に大きな柔軟性を提供し、トレーニングを支援することもできる。また、管理者と同じ時間節約とミスの軽減の利点も得ることができる。

リーダーは、従業員のAIに関する心配に対処する準備もしなければならない。Legionの調査に回答した管理者の12%だけが、AIが彼らの役割を置き換える可能性があると考えたが、時給労働者の場合はその数が2倍であった。ただし、適切な教育とトレーニングを受ければ、管理者は職場で「AI大使」になることができ、チームがこれらのテクノロジーの強力な利点を解放するのを支援できる。

今後の展望

現在、世界中で11%の会社だけが、大規模にGenAIを使用している。企業のリーダーは、従業員がこれらのツールを採用するために十分に準備されていることを確認することに重点を置くべきである。そうすれば、従業員はAIが仕事量を増やしているという感覚を抱かず、企業はテクノロジーの生産性向上能力の全ての利点を享受できる。