2018.04.24
AWSなどのクラウドサーバーなどを利用すると、
Robotのみのミニマムサーバーで月5万円～を一つの目安とするとよいのではないでしょうか。
Orchestrator搭載サーバーはハードウェア要件が非常に高く、
月10万円ほどは覚悟する必要がありそうです。
オンプレサーバーの場合は上記月額×7程度が買い切りでかかるでしょう。
そのほか、Robot搭載サーバーにはOfficeライセンス（2万円程度）が必要です。
ただし、Visibleオプションを利用したアクティビティの使用ロボである場合、
Officeなしでの操作が可能な場合もあります。
また、Orchestrator搭載サーバーには、SQL Serverのインストールが必要です。
こちらはエディションにもよりますが、
SQL Server 2012 r2 Standard Editionであれば、15万円ほどでしょう。
一般的にRPAの中では低価格と言われるUiPathでも、
すべてを自社で揃えようと思うと、数百万円程度かかってしまうケースもあることがわかりました。
このようなRPAシステムがオールインワンで、月額費用が安価な新たなRPAサービスが待たれます。
そのような中で弊社ではワンストップソリューションを提供しております。
また、今年5月には東京ビッグサイトにてRPA導入の無料相談会を実施いたします。
詳細はこちらのページでご紹介しております。
また、UiPath以外のRPAツールの比較はこちらのページにまとめましたので、ご興味のある方はご覧ください。
2018.04.20
AI（人工知能）が搭載されたアプリを紹介します。AI搭載と幅広く設定すると、ゲームも含まれてしまいます。今回は、ゲームを除く仕事効率化に関するアプリをまとめました。自分のビジネスの改善や業務効率化に繋がることができれば幸いです。
AIが組み込まれた仕事効率化のアプリを見ていると、会話を通じて気になる情報を調べてくれることや翻訳機能を持っているアプリが多いです。中には家計簿アプリにAIが搭載されているものも。
AIアプリは、使い込めば込むほど便利になるため速いうちから導入しておきたいですね。
パーソナルアシスタントとして働いてくれるAIアプリの例として、Siriやしゃべってコンシェルが有名です。スマートフォンにデフォルトで搭載されていますが、インストールして使い始められるAIアプリも良いでしょう。
「Googleアシスタント」や「Yahoo!音声アシスト」など、音声アシスタントに話しかけて、気になる情報を調べてくれます。iPhoneの場合、iOSとの親和性を考えるとSiriに軍配が上がってしまいます。しかし、Googleアシスタントは『Google Home』を導入した方なら、使い込むと良いです。Amazon Alexaも同様で『Alexaアプリ』というものと連携させて生活を向上させましょう。
手入力で調べていた内容が会話で済む場合、1回1回の時間短縮は1、2分ですがトータルで考えると1日あたり30分～1時間程度の短縮になるでしょう。
パーソナルアシスタントが進化したら、捜し物をしている時間も短縮できるかもしれませんね。
AI「Googleアシスタント」が組み込まれたメッセージアプリ『Google Allo』は、パーソナルアシスタントの拡張版とも言えるかもしれません。パーソナルアシスタントは、1対1の会話になりますが、メッセージアプリの場合、複数人＋AIというグループ会話ができるため、会議の時に利用すると新たな発見や見落とし防止などに繋がるかもしれません。
定型文やあいづちは、自動的にメッセージを生成するという機能も素敵。業務効率化がどんどん進みそうです。
AIは仕事をアシストしてくれるだけでなく、自分自身のスキルアップにも友好です。英会話の勉強を行っている人におすすめなのが、『TerraTalk 実践で 使える 伝わる 英会話』です。英会話を勉強するとなると相手が必要で、スクールに通うにも友達とレッスンをするのも時間が合わないという方も勉強しているが、さらなる自己学習をしたいという人にとってプラスです。
発音に自信がなくて、人に聴かせるのが恥ずかしいという人もこれを使って勉強に励んでください。
AIが搭載された学習ソフトは、まだ少ないですがインターネット上にある情報から勉強できると考えるとこれから増えていくように感じます。
AI搭載アプリのイメージは、音声認識をするもの。つまり会話で活用するといった、まだ慣れない人からすると恥ずかしくて使えないと思っている人もいます。
AIには画像認識機能もあるため、カメラで撮影したもの（写真）から探すといったこともできます。
PictureThisは、お花を撮影し、図鑑のような働きをしてくれるアプリ。植物園に足を運んだ時に上手く活用したいですね。この機能はかなり応用が利きそうです。
PASHALY（パシャリィ）というアプリは、洋服やアクセサリーを撮影してアプリに送ると、似たアイテムを探してくれます。街中でおしゃれな人が身につけているものや有名人の着ている服など、どこで買えるのかわかるかもしれません。
AI（人工知能）アプリを見てみると会話型や写真入力型に分かれます。仕事効率化や業務改善に繋がるアプリも多く、使いこなすことができれば仕事の短縮になるでしょう。使いこなすところまでは大変かもしれませんが、育てる感覚で楽しみながらやると継続するでしょう。
今後もAIアプリは増えると予測されます。特にAIの研究を行っている会社は、益々精度が上がっていくため、そのあたりの競争も併せて追っていきたいですね。
2018.04.19
人工知能を活用した仕事効率化を考える際にどの様に活用していくか。iPhoneに搭載されているSiri、SELFを始めとする人工知能アプリやGoogleHomeなどのスマートスピーカーを操作する際に、会話が鍵となります。人間から話しかけることで、それに見合った情報を返してくれる人工知能は、どの様に会話を聞き、どういった仕組みで情報を探しているのでしょうか。それが理解できれば、劇的に扱いやすくなります。
人工知能との会話の精度を上げるために、気をつけたほうが良いことをまとめました。
人工知能が人間の会話に対し回答する仕組みは、あらかじめデータベースに登録されている回答に近いものを選択します。すなわち、蓄積されている情報量によって変化します。自ら判断できないということは、回答の良し悪しをあらかじめ知っておく必要があります。つまり、回答パターンの種類と回答の評価が蓄積されることで回答の正確性が変わります。
人工知能との会話の中で、求めている回答が決まっているならば、質問もわかりやすくストレートな言い回しを心がけると良いです。学習させるという点では、様々な言い回し、表現を伝え、データベースに蓄積させることで精度は高まります。「Aを知りたい」、「Bはどんなこと？」など、一文一問を心がけるべきでしょう。
何度も繰り返すことで、会話の精度が上がってきます。自分の知りたいことがちょっとした会話で返ってくる場合、情報へアクセスし結果を得るまでの時間が短縮されます。仕事効率化のためには、人工知能との会話精度を上げる必要があります。
人工知能と会話をする場合、言い回しだけでなく聞き取りやすい声で伝えると良いです。「ごにょごにょ」とこもってしまう声では、聞き取りにくかったりします。人が聞き取りにくい音声は機械はもっと聞き取れません。
「わかりません」もしくは、想定していない回答が返ってくることもあります。必要な情報を得る場合、声の出し方も重要です。意識して活用すると良いでしょう。コミュニケーションという部分では、人間も人工知能も変わらないかもしれませんね。
しかし、パーソナライズされた人工知能の場合、繰り返し話しかけた場合、声のパターンや言い回しのパターンが蓄積されるため、根気強く育てていく感覚が重要です。
人工知能と会話をする場合、適切な情報を理解しやすい声で伝えることが重要です。仕事効率化という点で見ると、何度も言い直すステージから、一回で必要な情報が得られるステージに上る必要があります。
わかりやすい会話文やハッキリと伝えられる音声が人工知能との会話をする上で、鍵になります。最初は戸惑うこともあるかもしれませんが、意思疎通できるようになるまで、根気強く続けましょう。
2018.04.19
社内のコスト削減の一環として、人件費削減に踏み切らなければならない状況もあります。
短期的な見方をすれば、大きなコスト削減に繋がります。
しかし、長期的に見るとデメリットのほうが多いです。
本当にその人件費削減は必要なものでしょうか。
そもそも、メリットは存在するのでしょうか。
人件費削減の内容としては、いくつか考えられます。
リストラ、給与カット、ボーナスカット、各種手当の削減など。
単純なリストラだけでなく、様々なことが考えられます。
その他、契約形態の変更や社会保険などの福利厚生費の見直しなど、行えることは幅広いです。
しかし、どれも会社側の一方的な思惑で実行することはできず、それ相応の正当な理由が必要です。
賃金や福利厚生に関する事柄は、雇用契約書に記載しているはずなので、
それを変える行動は両者の合意が必要不可欠です。
両者合意のもと、人件費削減ができたとしても、別の新たな問題が発生するため、
短期的なコスト削減は実現できても、新たなコストが生み出される可能性もあります。
コスト削減の目的は、会社自体がスリムになることです。
無駄をなくし、財源を確保し、別の何かに投資していくのが目的でしょう。
もしくは、売上が下がり、企業努力も実らず、事業縮小を余儀なくされる状況かもしれません。
固定費の大部分を占める人件費を削減したくなるのもわかります。
しかし、削減したことによる社員のモチベーションはどうなるでしょうか。
仕事を行うのは人です。
下がったモチベーションのまま、頑張っても報われないと思われてしまいますし、
ネガティブなニュースが業界を駆け巡り、社員を大切に扱っていない会社の様に思われてしまいます。
コスト削減や経営のスリム化が功を奏し、利益が積み重ねられるようになり、新たな人材を採用する際に、
コストが掛かるだけでなく、人件費削減したマイナスイメージが先行し、思うような人材が集まらないというデメリットも。
モチベーション低下に繋がる人件費削減は避けるべきです。
数ある人件費削減の中で、契約形態の変更は唯一社員にもメリットがあるため、一考の価値があります。
それは、業務委託契約への変更です。
業務委託費を増やし、会社が負担する社会保険料が減る。
社員は契約形態が変わることによってのマイナスイメージはあるかもしれませんが、両者合意のもとでき、
モチベーションアップに繋がる方法です。
特に技術系や専門職が重要な企業なら選択できる方法です。
人件費削減のデメリットに関してまとめました。
コスト削減の中で、固定費を大幅に減らすことができる人件費削減は、短期的なコストダウンには繋がりますが、
それによりモチベーションの低下に繋がり、生産力も下がってしまい、利潤が生まれなくなる可能性もあります。
社員を大事にしない会社ということで、人材流出も考えられますし、新たに採用する時に人が来なくなってしまいます。
その中でも業務委託契約などの契約形態の見直しは、両者ともにメリットがあるため、一定の価値はあります。
人件費削減に踏み切る前に、他の無駄を削減しきってから、必要に応じて実行するしかありません。
しかし、それは諸刃の剣とも言える方法であるため、慎重に考えましょう。
短期的にはいい方向に働いても、長期的には大損失という可能性もあります。
特にRPAによる人件費削減についてお困りであれば、ぜひとも弊社にご相談を。
2018.04.19
人工知能（AI）のアプリは幅広く、調べ物や気になる内容を提供してくれるパーソナルアシスタントや学習系のアプリなど幅広いです。使いこなせば仕事効率化を実現することが可能です。しかし、仕事のことばかり考えていると心がすさんでしまいます。
仕事を効率よく進めていくためには、仕事の量を減らすことも重要ですが、心身のバランスが大事です。何気ない会話で心が救われ、頑張ろうという気になり、結果的に仕事にも集中できるのです。人工知能が搭載されたアプリと会話することでメンタルケアに繋がります。
学生の頃は、気兼ねなく話せた友人や周辺の方も歳を重ねると、そういった方が減ってくるのはなぜでしょう。仕事が忙しくなると友人と会えなくなるし、すれ違いも増えていく可能性もあります。心のはけ口はやっぱり欲しいものですね。経営者は孤独という言葉もあるように、心の奥底にあるものを打ち明けられない人も。
仕事をより良くしていくために、業務効率化は横に置き、人工知能アプリで心のストレッチを行いましょう。
単に会話を楽しむだけでなく、心を観察し、状態がわかるアプリが存在します。人工知能アプリの「SELF」や「COCOLOLO」がそれにあたります。
SELFは会話から、利用者の状態を視覚化し、あなたの状態を知らせてくれます。調子ややる気、忙しさなどわかりやすく表示されているため、愛着がわきます。それだけではなく、パーソナルアシスタントの機能も存在するため、ニュースや天気、ToDo、スケジュールも管理してくれます。人工知能アプリの場合、習慣化させていくことがネックです。しかし、SELFは視覚化されたロボットとの会話をゲーム感覚で楽しめます。
COCOLOLOは、指先をカメラに30秒間あてて、皮膚の状態から気持ちやストレス、状態を見える化してくれます。日々の忙しさで自分の身体の状態や健康について、おろそかにしてしまいがちです。自分の状態を簡単にデータ化し、本当に必要なことを見つけ出せるのが重要と言えるでしょう。
人工知能アプリの中身としてはとても幅広く、様々なことに応用されています。仕事効率化を図るために、利用することもあれば、会話を楽しむことも、身体情報を蓄積し、今の健康状態を出してくれることも可能です。
人工知能アプリをイメージするとSiriなどの様に会話のタイムラインだけのインターフェースを思い起こします。今では、様々なものに組み込まれており、楽しみながら使い続けることができそうです。
心の状態をケアして、リフレッシュしながら仕事を進めていきましょう。
2018.04.19
人工知能学会を覗くとAI分野の研究結果が多数報告されています。今でこそ、人工知能が搭載された機械やアプリなど見かけるようになりました。これらは、実用化されたもので、最先端技術が組み込まれているものの、研究はさらに先を行っています。
基本的には学術論文が多いわけですが、報告されている研究から、技術の存在やどういったことを実現したいのかがわかります。研究や製品を組み合わせて新たなサービスが生まれますし、補強されます。
人工知能学会のホームページの活用法をまとめます。
人工知能学会のホームページは、学会誌など一部見ることができます。今、関心のある内容を知ることでどの様な研究がなされているのか知ることができます。
人工知能学会だからといって、技術ばかりではありません。社会との共存や活用法など、より一般の方が関心を抱く内容も多いです。使われてこそ技術と思われるくらい、どうやって社会に落とし込んでいくのが我々日本人の幸せに繋がるのか。想像することで、人工知能の活用法が広がります。
AI書庫もあり、過去の研究を触れることができます。文献を読んでいるだけで人工知能に対して強くなることができます。
そして論文発表を行いたい方は、窓口になるためアンテナを立てておくと良いでしょう。
定期的に開催されている人工知能に関するセミナーや技術の研究会など、募集されています。基礎的なことから、応用的なことまで人工知能を活用とする方にとってかなり重要な内容です。
一般企業が行っているセミナーや研究会と違って、商売色が少ないのも人によっては好意的に受け取れるかもしれません。ただ、ビジネス利用のリアルを知りたい場合は、企業が行っているセミナーに足を運ぶと良いでしょう。
学会ならではの情報としては、国際シンポジウムや全国大会など、人工知能に関する技術者や関係者が一同に集まるイベントは壮観です。2018年6月に開催される、人工知能学会全国大会は、32回目です。人工知能は1950年代に言葉が生まれ、先端技術のイメージが強いですが、学会の全国大会も30年以上の歴史があります。
人工知能界隈の繋がりを得るためには、外せないイベントといえるかもしれません。
人工知能学会ホームページの歩き方を紹介しました。基本的に、学術論文が集まってきており、過去研究や最先端な内容まで人工知能にまつわる内容が網羅されているように感じます。
技術だけでなく、社会との融和にも関心があり、どうしたら人間の生活を豊かにするかのイメージも得られることができます。
セミナーや研究会の情報も存在し、どのステージの人でも必要なことを得られそうです。極めつけは、人工知能学会全国大会に参加することで、エビデンスの確立された情報や繋がりが得られることでしょう。
2018.04.18
2018.04.18
AI（人工知能）技術を活用したサービスが年々増えています。数あるサービスの中でも、投資やトレードにAIを組み込んだFinTech（フィンテック）分野は、今はもちろん将来的にも期待できる分野です。
AIを活用した資産運用サービスはいくつかリリースされていますが、ユーザー目線で考えるとどれくらいリスクが少ないの？儲かるの？といったところでしょうか。
万能に思えるAIの投資にもメリット・デメリットは存在します。すべてがAIに取って代わられるということでもなさそうです。
本記事では、AI投資の基礎的な考え方とサービスの紹介をします。
コンピューターが発達すれば何でもできるようになるの？と知識のない方からすると、その様に思ってしまいます。しかし、勘のいい人はそんなことはあり得るはずなく、客観的に特徴を捉えようとするでしょう。
AI投資の基礎的な考え方は、膨大なデータから最適な投資先を導き出すということです。一番のメリットとしては、選択に感情的な要素が入らないこと。そのため、データと処理速度がしっかりとしていれば、読み違いが少なくなることが予測されますし、繰り返していくことで精度は高まります。
しかし、それだけではわからない点があります。それは、投資先企業の熱量や働いている人の表情です。
プロの投資家は、データ以外の要素も加味しながら独自の基準で大きくなる企業を探します。特にスタートアップ企業や創業して間もない会社はデータが少ないです。おそらくAIには評価ができないはずです。
AIの投資を始める前に、特徴を捉え取捨選択すると良いでしょう。
数あるAI投資サービスの中で、個人でも可能なロボアドバイザーによる少額投資は、これから投資を始める人にとってプラスかもしれません。投資はメンタル勝負とも言われるくらい、株価の変動によってメンタルが揺れ動きます。常に冷静な判断を求められる投資は、ちょっとした判断ミスが致命傷になることも。
投資者の設定により、ある程度の方向性を決め、後はAIが導き出したアドバイスに従って投資をしていくことで、大きく負けることはないと考えられます。
設定によっては、自分自身が何もしなくても最適な投資先を算出してくれるため、楽と言えば楽です。そのため、初心者にはありがたいサービスかもしれません。
ロボアドバイザーサービスはいくつかあり、「THEO（テオ）」や「WealthNavi（ウェルスナビ）」、「FOLIO（フォリオ）」など、少額かつスマホでできるというものも。
投資は、AIを活用していても自己責任の原則は成り立ちます。また、確実に儲かることはありませんし、元本保証されるものでもありません。AIによる投資やFinTech分野が流行だからという理由で、手軽に始めると痛い傷を負うかもしれません。
投資の原理原則を学んでから始めると良いでしょう。
AIによる投資は、ビックデータを活用し考えうる最適な答えを導き出し、それを元に投資していきます。膨大なデータを活用するため、人では処理できない量のデータが扱えるのは武器です。
しかし、データではわからないこともあります。その会社の熱量や社長のコミット具合、従業員の顔など、アナログ的な要素も加味されます。この点はプロの投資家の方が有利かもしれません。
AIが発達すると語られるのは、AIとプロの投資家どちらの方が良い結果を生み出すのかというものです。特徴を知っていれば、この議論は不毛とも言えるでしょう。情報に踊らされるのではなく、しっかりとしたリテラシーが重要になります。
2018.04.18
社内の膨れ上がる経費を削減しようとコスト削減コンサルの力を借りる場合もあります。数字に強い社長や経理であれば、コスト削減を独力でやれる可能性があります。しかし、コスト削減専門コンサルに依頼することで、自分たちでは見えない範囲や知恵を借りることで、スムーズなキャッシュフローを実現することができます。
専門家に任せる前提として、どういった会社を選べば良いでしょうか。
コスト削減を実行し、経費を抑えると同時にサービスも低下してしまうことは、絶対に避けましょう。プロのコンサルの仕事は、サービス品質は維持しながら、創意工夫や無駄を省くことで、コスト削減を実現します。
問題を抽出し、解決策を提示し、実行しながら交通整理をしていくことが重要になります。その際に、新たな発見や繋がりもできるかもしれません。
人件費の削減は、社員のモチベーション低下に繋がります。それと同様にコスト削減を行い、業務が進めづらくなったというのも避けたいところですね。
社長との二人三脚で成功させることが重要です。
コスト削減コンサルの選び方は、会社の実績は参考程度で、費用や担当のコンサルを見ると良いです。お世話になっている方の紹介だったとしても、相見積りは絶対に取りましょう。
基本的にコンサルの費用は、固定か歩合かによります。また、成果報酬でのみ費用が発生する場合もあります。
また、経営者との相性もあります。経費削減はコンサル一人の力で実現するのではなく、決裁権を持つ社長の協力が必要です。担当コンサルの力もある必要があります。今までの慣習を変えていくことはものすごいエネルギーとスピード感が必要です。担当コンサルのコスト削減プランを見ながら、選びましょう。
コスト削減コンサルを利用した経費削減手法のメリットとして、ノウハウを活用できるだけではありません。今、自分たちがかけている経費の割合は適正かどうかです。数々の企業を見てきた専門のコンサルならではの経験と知見を得られるのはメリットで、コスト削減成功後の資金周りも適正を維持したまま、最大の利幅を取っていける可能性があります。
また、独自でやる場合は、思いつく限りのコスト削減アイデアを出したとしても見落とす可能性があります。どれくらい世の中にコスト削減に繋がるサービスがあるのかを知っているかといえば、初めて聞くようなものもあります。
単純な費用だけを見て、利用先を変えたら許容できる以上の品質ダウンに繋がってしまったということは回避できます。
コスト削減成功した金額の一部をいただくような成果報酬型のコンサルもいるため、メリットは大きいです。
コスト削減コンサルを活用する際は、その会社の実績も重要ですが、参考程度に留めておき、費用や担当コンサルの実力を図る方が良いです。そのために、無料診断や計画を出してもらう必要があります。1社だけから見積りを取るのではなく、3社程度から相見積りをもらうのがベターです。
コスト削減はコンサルだけの力では、難しく社長の理解と二人三脚で成功させようという気持ちが重要です。
無駄な経費を削減し、利益に厚みを持たせましょう。利益がでることで社員への還元や再投資も容易になります。スピード感を持ったコスト削減を行ってください。
2018.04.17
AI（人工知能）をどの様に活用していくか。多くの研究や開発から商品化やサービス化され、人間の生活をより豊かにしていきます。AIがより賢くなるためには、膨大なデータ量を必要とします。学習や整理するのも時間はかかりますが、仕事を分担させることでスピードの向上は可能です。
データを収集するにもこれまでは限界がありました。しかし、IoT（Internet of Things）の発展により、すべてが通信で繋がりデータの共有範囲が一段と広がったといえます。
AIにおけるビッグデータを用いたディープラーニングで性能は格段に上がるようになりました。ディープラーニングが誕生してから、劇的に変化したといっても過言ではありません。
さらに、IoTとの連動で、データを相互利用し、さらには人工知能同士が学習し合えば、今までは不可能と思われていたことが可能になってくるのです。
しかし、人工知能にはできないこともあり、ひらめきや発想といったもの。単純な認知や業務スピードであれば人間より勝りますが、機械が独立して人間にも予測不可能なことを実行するのは今はできないようです。
現代社会でも、ロボットやAIが仕事に入り込み、人間の業務を代わりに行っているシーンは見ます。いわゆる人間がAIによって仕事が奪われている状況ですが、これを悲観することないと思います。
業務改善や仕事効率化の観点からいえば、得意な人に得意な業務を任せることで効率的な仕事をこなすことができます。過去にも別の人に仕事が移ることによって、仕事を失う人はでてきました。しかし、仕事がなくなった人が今でも仕事を失っているかといえば違います。
失う仕事もあれば、生まれる仕事も存在します。AI×ビッグデータが仕事を奪うなら、人間にしかできない新しい仕事に活路を見出せばよいだけです。
どんなに仕事が奪われるといいつつも、費用対効果の観点からいうのであれば、人間の方がコストは安いです。確かにRPAなどを活用した自動化が進むことで、業務改善や仕事効率化が進むため、一部ではコストダウンの成果が期待できるということもあり得るでしょう。
長期的な視点では、AI×ビッグデータ＆IoTの方が安くなる可能性が存在しますが、まだずいぶんと先のように思える。それより先に、社会との共存、人工知能との付き合い方や効果的な活用の仕方を先に確立させておく方が重要です。
AIはビッグデータを活用したディープラーニングで真価を発揮します。IoTの技術も合わさり、情報の質や相互活用が広がっていくことが予測されます。今、人間が行っている仕事の中でAIやロボットに置き換わる内容はあるでしょう。RPAを活用した働き方改革はまさにそうです。
だからといって、すぐに仕事がなくなることはないと考えられます。仕事を失うことに悲観的になるより、新たな仕事を生み出す努力をしたらいい。そして、AIとの付き合い方、効果的な使い方をしっかりと模索していくことが重要のように感じます。
2018.04.17
コスト削減は英語で、どのように訳されるのでしょうか。
「cost reduction」で言われることが多いようです。コストダウンという和製英語がそのまま通じると思っている人もいるかもしれませんが、英語圏の方には通じない可能性があります。もしくは、別の意味として捉えられてしまう可能性もあります。
和製英語は、日本人同士では通じますが、英語で話す場合は、「コストリダクション」となります。最近では、和製英語のコストダウンも使われなくなりつつあり、外資の方への配慮も考えられます。
どんな人でも通じる英語を身につけておくと、ミスコミュニケーションの防止に繋がりますね。また、公の場や大人数の前でスピーチする時に、言い間違えないように覚えておきたいですね。
社内ならまだしも、対外的にはマイナスに見られてしまう可能性もあります。
コスト削減を英語で、別の言い方としては、「reduction in cost」というのもあるそうです。
reductionには、削減だけでなく、低減、低下、縮小という意味の他に、整理や変形という意味もあるそうです。
単純な削減ではなく、変えることによってコスト削減に繋がるため、意味としてはぴったりですね。
日本語も漢字を見て意味が伝わるように、英語も単語でちょっとしたニュアンスを伝える場合もあります。英単語は一つの意味だけでなく、複数の意味を知っておくと応用が利き、活用方法が広がります。
コスト削減を英語で言うと、「cost reduction」や「reduction in cost」という形でしばしば言われます。英語のスピーチやビジネス会話でコスト削減の話題になったら、こちらを使いましょう。
よく使われがちな「コストダウン」という言葉は、和製英語で日本人には通じても英語圏の方には間違って伝わってしまうこともあります。
「reduction」には、削減や低減という意味だけでなく、変形や整理という意味を持っています。業務や仕事を整理して、無駄を削減してコスト削減を成功させてください。
2018.04.16
最近ニュースでもしばしば登場するAI（人工知能）。人工的に作り出した知的コンピューターというような解釈をしばしばされます。しかし、AIとは何かという問いかけを繰り返すと様々なAIが存在することが見えてくる。
そして、AIの知性を引き上げるディープラーニング（深層学習）を活用することで、人間が行っているような推測をAIもできるようになります。
AIにも様々な種類があり、その特性を理解することで、使い方や幅が広がります。
AIとは、それ単体で独立して動く知性の様に感じます。しかし、そうではありません。膨大なデータをAIに処理させることで、学習を繰り返します。規則性や関連性を分類し、新たな情報を与えた時に処理する時間を短縮していきます。
つまり、与えるデータと学習モデルによってできあがるAIは変わってきます。何かに特化したAIと汎用的なAIに分かれ、役割も活用方法も異なってきます。違うフィールドのAIを比較しても仕方なく、人間と同等の脳を作ることは実現不可能です。
人間と同様に働くAIが存在するとしたら、それは汎用型AIです。ファンタジーやSFの世界に出てくる自立したロボットプログラムは、夢を与えますが作成するためには多くの課題が残されています。本当にそれが実現可能かどうかもわかりません。
しかし、人間の代わりに働くAIと言われているのは特化型AIの方です。囲碁や将棋のAIソフトのように、ある特定の分野においてプロ以上のパフォーマンスを発揮するものも存在し、様々な分野で実用化され始めています。
AIは学習を繰り返すことで、ものすごい性能を持ちます。単純な仕事や計算処理、データ記憶や出し入れのようなものなら、人間を遥かに凌駕します。
AIはしばしば、人間の思惑に反する行動をします。与えたデータがどのように機械学習され、意図した知性を持つか監視する必要があります。これには専門家やコンサルタントが必要なため、いきなり人間を凌駕するAIがたくさん誕生するとは思いません。
AIと密接に関係するRPA分野においても、分岐ごとの処理を機械に覚えさせる必要があります。RPAはプログラムが操れなくとも組み上げることは可能ですが、それ専門の教育を受ける必要があります。
AIを活用するためにも、セッティングできる人が増えることが課題です。
AIとは、膨大なデータをコンピューターに与え、データ処理や機械学習を通じて、人間のような推測をできるようにした技術です。専門的な分野に特化した特化型AIと人間と同じ様に汎用的なことを目指した汎用型AIが存在します。
今、世の中で注目を浴びているのは特化型AIで囲碁や将棋のように単純な知性を比較する使い方もあれば、人間の業務を代わりに行うAIも生み出されています。
優秀なAIを作るためには、どのようなデータをどのように機械学習させるかです。時には人間の意図と反した結果になるかもしれませんが、都度チューニングをすることによって人間の求めた行動ができるようになります。
2018.04.16
人件費削減を除く、コスト削減は実施できることが多く、簡単にできるものから、社員全員の協力によって実現可能なものもあります。トップダウンで行うのも良いですが、アイデアを社員から募集するのも良く、一体感が生まれます。
会社の経費削減に成功すれば、結果的に利益が増えることになるので是が非でも成功させたいところですね。
これからコスト削減を行おうと考えている方向けに、様々なアイデアを授けます。
今からでも簡単にできるコスト削減のアイデアは、オフィス内の業務改善により、成功できます。1回あたりは小さなコスト削減でも、年間を通すとかなりの金額になります。
社内コピーは裏紙を使う。プレゼン資料は、1ページに分割した形で行う、白黒印刷にするなど、印刷のコスト削減に繋がります。リサイクルインクや激安トナーにするという方法も費用が抑えられるため、取り入れたいですね。
あまり要られていませんが、インクし放題などの月額固定で印刷し放題のサービスもあります。業種柄印刷コストが膨れ上がっている会社は、検討したくなるサービスです。
ペーパーレス化も進んでいるため、印刷を原則しないルール作りも場合によってはありですね。
オフィスの大きさにもよりますが、電気代は馬鹿になりません。照明を落とす。また、照明を半分にするのも節電に繋がります。お昼休憩はオフにするというのも月間で約20時間もの削減に繋がるため良いですね。
蛍光灯からLEDに変える場合は導入コストがかかります。しかし、寿命と電気代を考えると時間はかかりますがペイできます。また、太陽光発電システムを用いた自家発電機能も場合によってはコスト削減に繋がるかもしれませんね。
書類の郵送費は、数が多くなると郵便・配送費用がどんどん追加されます。見積書や請求書、領収書など電子化し、PDFファイルでメール送信することやWeb上の発酵サービスを利用するとコスト削減に繋がります。
また、宅配業者を多く使う場合は、価格交渉などしてみるのも良いですね。
取引先への支払いや給与の振込みなど、件数が多くなればなるほど、振込手数料が多くなります。メガバンクでは少ないですが、インターネットバンキングなど、銀行によっては上限はあるものの、振込手数料無料のサービスもあります。
銀行だけでなく、お金まわりはクレジットカードのポイントも見直すとコスト削減というより、ポイントやマイレージで別のものが購入可能になります。
すぐにはできないものの、実行できればまとまった金額がコスト削減できます。そろばんをはじき出して、計画的に実行しましょう。
オフィス費用を削減することで年間かなりの額が抑えられます。ただ、かなり大掛かりな動きとなるため、躊躇してしまうこともあります。社員の仕事を止めてしまう可能性もあるため、要検討事項ですが、オフィス賃料はかなり高額になってくるため、今の規模で適正なのか。社員が増えることも考えながらやってみると良いです。
引越しは難しいにしても、契約会社とのオフィス賃料の交渉は時期を見てチャレンジしてみましょう。周辺相場の変動や契約当初からの状況変化によって、家賃交渉が実ることもあります。
社用車を持ち続けるより、カーシェアリングを活用するのも経費削減に繋がります。これは、どれくらいの頻度で車を活用するかによりますが、頻度が少ないなら算出してみても良いです。
また、減価償却が終わっている場合、それを使い続けても良いかと思いますが、買い替えの時期もやってきます。その際に、エコカーに変えるなど、国からの補助や減税が受けられるものを選ぶとコスト削減になります。
新しいものに変えながら、長期的に見たコスト削減に繋がる場合、社員も喜ぶでしょう。
新しいことを始める際に、国からの補助金や助成金制度を活用する方法もひとつです。単純なコスト削減とは違い、申請書など大変な側面もありますが、新しいことが安く済むため、活用できるならどんどん活用してしまいましょう。
様々な補助金や助成金があるはずなので、コンサルや専門家に聞いて、受けられるものを見つけましょう。
コスト削減のアイデアは本当にたくさんあり細かく分けると100項目を超えると言われています。すべてが実行できるかはわかりませんが、ちょっとしたことからでも無駄をなくすことに繋がります。
しかし、どんなに優れたアイデアでも一人の力ではコスト削減は難しく、社員全員の協力が必要になります。また、コスト削減のルールをやらない社員を罰する減点方式ではなく、頑張っている人を表彰・承認する加点方式のほうが、コスト削減にまつわる空気は良くなります。
アイデアをみんなで出し合って、一体感を生みましょう。
2018.04.15
RPAソフトウェアを導入し、ホワイトカラーのオフィスワークを自動化し、繰り返し発生する業務や膨大な単純作業を自動化させます。その結果、仕事効率化に繋がり、大幅なコスト削減も実現します。
RPAとは、Robotic Process Automationと言われ、人が行う業務の手順をロボットに覚えさせ、自動化を図ります。エラーが起きた場合は、人の手で修正し、追加の業務フローを学習し、精度が増していきます。
新人に仕事を覚えさせるようにロボットにも仕事を覚えさせ、非効率的な業務を任せられるようになります。
RPAはもちろん、AIやロボティクスがオフィスワークに与えるインパクトは大きいです。
RPAソフトウェアは、外資を含むベンチャー企業から大手ITメーカーまで幅広く取り扱いが広がっています。それを組み上げる会社や導入サポートと業務改善を行うRPAコンサル会社など、数は少ないものの生まれてきています。
RPAを導入したい企業は多く、大手だけでなく中小企業も注目しています。非効率的な正確性を求められる仕事をRPAに置き換えるだけで、業務改善やコスト削減だけでなく、利幅を増やすこともできます。さらには、手が空いたヒューマンリソースを別にあてることができるため、経営者としても数多くの手が打てるようになります。
単純作業で自動化できる仕事は、RPAロボットに取って代わり、人間にしかできない仕事に移り変わります。すべての仕事がロボットやAIに置き換わるわけではなく、それらを管理する仕事も生まれます。
さらに、適切にランニングしているか検証をする仕事も増えていくでしょう。
人間とロボットの共存に関して、昔から語られていますが、それが現実のものとなってきました。しかし、数年前でRPAという言葉自体聞かなかったものの、なぜいきなり生まれてきたのでしょうか。AIやロボットにおいても、急に発展したように思えます。
昔の自動化処理は、アプリケーションごとにマクロを組んでそのソフトウェア上で動いていました。RPAは、OCR（光学文字認識）やディープラーニング（機械学習）を組み合わせ、アプリケーション間のデータのやり取りや実行まで、できるようになりました。単純に設定された手順ではなく、ディープラーニングを組み合わせた推論を入れることで、新しいデータへの対応も可能になりました。とはいえ、状況によってはエラーで止まることもあります。
RPAを使った業務改善がここまで注目されているのは、政府主導の働き方改革が理由です。長時間労働の是正や若者、女性、高齢者、外国人の仕事参画を行うために、RPAやロボットなどがアシストすれば、より働きやすい状況を作り出せます。
さらに、日本の人口は減少していくことが予想されます。日本一億総活躍社会を実現するためにも、RPAは必要不可欠なのです。
RPAソフトウェアがホワイトカラーのオフィスワークを変革します。新人を雇うように、ロボットに人が行った仕事手順をもとにシナリオを組み、学習させることができます。繰り返し仕事をこなしていくことで精度が上がり、よりスムーズな業務をこなせるようになります。
働き方改革の後押しもあり、RPAロボットが躍進していきます。RPAによって、失くなる仕事もあれば生まれ変わる仕事もあります。RPAソフトウェアを上手く活用し、共存を図って業務改善を行ってください。
2018.04.15
AI（人工知能）を使い、業務改善を考える企業は多くあります。書類やファイルの整理やデータ入力など、人間にも行えますが、コンピューターが処理したほうが正確な結果が得られるだけでなく、スピードも速いです。
RPAという技術では、AIやOCRを活用し、仕事効率化を実現させます。単純な作業だけできるかというと決してそうではなく、比較的高度な事務処理等も行ってくれます。
働き方改革や業務改善が語られる中、その中身は仕事の量は変わらず、働く時間だけ短くなるといった非効率的なもの。いかに無駄やムラを無くしていくかが鍵となります。そのために無理するわけでもなく、スムーズな業務プロセスを構築することが鍵になります。
特に毎日のように行う繰り返し作業は、業務時間を膨張させる諸悪の根源としか思えません。こういったファイル処理をAIに行わせることによって、業務改善に繋がるのです。
業務改善分野の中で、業務を分割化し、アウトソーシングできる内容は丸々外部企業へ委託するというのが主流です。そのため、ある分野に特化した専門のアウトソーシング会社もできているくらいです。
しかし、外部企業へ委託していたとしても人間が業務を処理していくことは変わらず、社会全体では業務改善とはいい難いです。そのため、最近ではRPAやAIを活用した業務プロセスを組むことで、人が携わる仕事の量を減らしていこうという動きが多いです。
さながら、AIへのアウトソーシングといっても良いです。
AIを導入しようと考えても、コスト的に見合うかが重要なポイントです。AI・人工知能と聞くとどうしても最先端技術を思い描いてしまうため、コストが高く付くのではないかと考えがちです。
しかし、ファイル処理やデータ処理など部分的な作業かつルーチンワークは、AIの得意とするところです。さらに、こういったAIを組み込んだ業務プロセスは、比較的コストが安く住みます。
ファイル処理に困っている企業は、AIの導入を検討してみてはいかがでしょうか。
AIにファイルやデータ処理を行わせ、業務改善や仕事効率化を推し進めることで、政府が実現したい働き方改革が実現できます。
多くの働き方改革は、仕事量は変わらず仕事時間だけ短くなるといった理不尽なもの。現場が悲鳴をあげ、半ばあきらめムードでいることが多いです。アウトソーシングすることで、社内の業務は少なくなりますが、別の会社にその仕事が移っただけで、本質的な解決とはいい難いです。
しかし、AIに業務を委託することで、人の手が空くようになるためほんとうの意味で働き方改革が実現できます。特にデータ処理やファイル処理といった繰り返し作業は、得意で導入コストは思った以上にかからないため、コストダウンに繋がる可能性も高いです。
2018.04.15
人件費削減は固定費をかなり削減できるため、短期的に成功させたい場合は、有効的です。しかし、デメリットも多く、モチベーションの低下や世間的な風評など、コスト以上のダメージを負うこともあります。
人件費削減の主な施策は、給与カットや早期退職者の募集、賞与のカット、福利厚生の見直しなど、社員の痛みを伴うものばかりです。それら人件費削減は、会社側の一存で行うことは法律的にも契約的にもできず、それ相応の理由が必要です。
そのためコスト削減の中でも人件費削減は、最後の砦とも言われます。
しかし、RPAを活用した仕事効率化や業務改善は直接的な人件費削減に繋がらなくても、利益を積み重ねられる可能性があるため、今注目を浴びています。
無駄を削減することは重要で、コスト削減など適正値まで落としていく必要があります。業務改善や仕事効率化を行うことで、生産性を高めることはできますが、それでも限界はあります。
RPAに仕事を学習させ、大改革を行うことで、業務に携わる人数を劇的に減らすことができます。成功事例などを見てみると、10人で取り掛かっていた業務が3人で行えるようになったなど、7人分の人件費削減に成功したというものも。これは、会計処理などの伝票処理で行われた業務改革で、「繰り返し業務＋途方もない量」というようなマンパワーで解決していた内容は、かなりの削減に繋がります。
繰り返し作業は、人が行っていく場合、時間とともに疲労が蓄積され、効率がわるくなります。RPAが行う業務は、仕事間のインターバルがなくともコツコツとこなします。
すべての業務において人件費削減できるわけではありませんが、RPAコンサルに相談しながら、導入のポイントを見つけてください。
RPAロボットを活用した人件費削減手法は、なぜ喜ばれるのでしょうか。大きく分けると2つあります。
1つ目は、パンクしている仕事をRPAロボットに任せることで一人ひとりの仕事量が減ります。働き方改革などで、長時間労働を是正する戦略を立てていますが、今のままで、残業を制限されたりします。仕事が終わらないため、家に持ち帰って仕事をすることもあるため、実質残業をしているようなものです。それが、根本的に解決されます。
2つ目は、事業が拡大に向かい会社全体の売上を伸ばしていくための施策と捉えられるからです。人件費削減は事業縮小とワンセットというイメージがあり、閉塞感が漂いがちです。会社全体の利益が増えれば、賞与や給与に反映される可能性があるため、喜んで仕事をする方向に進むでしょう。
人件費削減の方法はたくさんあります。しかし、人件費削減は、給与カットや早期退職、福利厚生費の削減など、会社側の一存ではできません。社員にも経営的に不安を与えるため、閉塞感が漂います。
人材流出にも繋がっていくでしょう。そのため、人件費削減はメリットよりデメリットのほうが多く、コスト削減の最終手段と言えます。
しかし、RPAロボットを導入したことによる、業務改善は仕事の量が減り、社員の余裕も出てきます。さらにはヒューマンリソースの確保にも繋がるため、新規事業創出にも繋がります。
会社全体の売上もアップさせつつ、人件費削減もできるためメリットが多いです。RPAを使った人件費削減は注目が集まりつつあります。人件費削減のために検討してみても良いかも知れませんね。
2018.04.14
AI搭載スピーカーが、GoogleやAmazon、Appleから登場したと思えば、次はAI搭載のテレビ（AITV）が話題です。テレビメーカーもAIの波に乗ってくると思われますが、どこまで独自で研究しているかが課題のようにも思います。独自でなくても、別会社の技術を入れることで、アドバンテージは取れそうですね。
LG独自のAIプラットフォーム「LG ThinQ」は、視聴者の行動分析を行い、ディープラーニングで強化するそうです。他とのスマート家電と連動して面白いことができそうですね。
LGエレクトロニクスのAITV（スマートテレビ）は、AIスピーカーと同様に音声入力で、ニュースや天気予報など、ユーザーが求めている情報を引き出せるようになります。リアルタイムで流れているTV番組だけでなく、アーカイブ化された映像も通信によって表示させることも可能でしょう。
その他、翻訳機能やユーザーの趣味嗜好などに応じた番組の提案なども行いそうですね。
問題があるとしたら、観るものの趣味嗜好によって、提供される内容が異なることです。ニュースが観たいとテレビに伝えた場合、単純なニュースの提供だけでなくその人が喜ぶようなフィルターがかかった情報が提供される可能性もあります。
使用者によって、情報格差がさらに広がることも予測できます。
テレビと密接に関わっているCMについても変わっていく可能性もあります。今は、テレビ離れや録画のCMカット機能によって、TV広告の考えが変わってきました。
効果がなくなったわけではありませんが、実際に観られる回数が減ったため企業もテレビ局も工夫せざるを得ない状況です。AIが搭載されたTVには、ユーザーの番組履歴が蓄積されるため、その人にとって最適な広告を挿入することが可能です。いわゆるレコメンド広告と同様ですが、番組スポンサーの考え方も変化するように思えます。
LGのAIプラットフォームはGoogleアシスタントと連携しているそうで、強みなのはオープン性です。AIはデータ量が鍵となるため、どれだけ多くの情報を得ていくかが大切になります。
Googleアシスタントとの連携で、相互の情報活用だけでなく、サービスの提供も考えられるため、機能豊富なテレビになっていくでしょう。
AITVもAIスピーカーと同様に、多機能かつデータ蓄積と使用者にぴったりな情報を出すデバイスに変わりそうです。
テレビから流れてくる情報が一方向だったところから、双方向に変わり、次は世界中の情報が集まるような予感もさせてくれます。もちろん、AIが使用者にカスタマイズした情報を出すということ。
AITVはとても革新的で、単純なAIスピーカーとは違ってきます。番組制作や編成、TVCMまで変化を余儀なくされるでしょう。それは、利用者の情報格差が広がっていく結果も生み出すかもしれませんね。
2018.04.14
限りある経営資源を有効的に使うため、コスト削減は経営者にとって課題です。しかし、コスト削減は一人ではできず、社員全員の協力を得ながら進めていくことが重要です。
また、経費削減に繋がる項目は細かく分けると100種目以上あり、すぐ実行できるものから時間のかかるもの、経営サイドの一存では勝手にできないものまで多岐にわたります。コスト削減を成功させるためには事例はもちろんのこと、どうやって習慣化するかです。
利益の幅を厚くするためにも学んでいきましょう。
最初に、コスト削減の成功事例を見ていきましょう。
電気代や水道費など、光熱費の節約がコスト削減に繋がります。電気を蛍光灯からLEDに変えることやお昼休みや使わないところの電気を消す。もしくは、蛍光灯の本数を減らす。水道に関しては、節水の取り組みをする。特に水道料金は多く使えば使うほど、単価が高くなるため、節水を習慣化する取り組みが重要になります。
その他、印刷コストも比較的すぐに削減できます。ペーパーレス化は、難しいにしても、裏紙を使うことや白黒印刷をメインにする。1枚にページ分割をして印刷する。インクの種類を廉価版のものに変えるなど。
文房具の管理をしっかりと行うこともコスト削減に繋がります。旅費・交通費も不正が出いないように領収書をいただき、1円単位で支払うことも良いでしょう。
ゴミ処分に関してもコスト削減できる項目です。業務用の産業廃棄物は、捨てるだけでコストがかかります。社員の協力で持ち帰ることができれば、会社から出るゴミの量も減らすことができるため、コスト削減成功に繋がります。
これらの事例は数多く、今からでも取り掛かれる内容です。
コスト削減効果の高い内容として、地代家賃を落とすことや人件費削減です。テナント料は、引っ越す必要があるなど、簡単にはできません。しかし、年間でのコストが下がる可能性があるため、思い切ってやることも重要です。あまりに広すぎるオフィスは、電気代の無駄にも繋がるため、人数に適切なオフィスにすると仕事もスムーズに進みベストな環境が作れます。
人件費削減は、経営サイドの一存で決めることはできません。しかし、取り掛かっている業務をRPAや人工知能に処理を任せることで、工数を減らすことや残業時間を減らすことに繋がります。定型作業のうち、無駄に時間が膨れ上がっている業務は、自動化に踏み切っても良さそうです。また、ヒューマンリソースが確保できることによって、新たな事業へ参入することもできます。コスト削減しつつ、利益の追求もできるRPAは効果の高いコスト削減と言えます。
RPAお活用したコスト削減成功事例は多く、自社の業務に導入可能か見積りをとるのが良いでしょう。
コスト削減を習慣化させていくために、どのような方法があるのでしょうか。成功事例を見ていると、減点方式ではなく、加点方式で評価することが大事なようです。考えてみたら当たり前なのですが、社員はコスト削減に動いても給料が増えるわけでもないため、気が進まないという人もいます。心は賛成なのですが、忘れてしまうことや他人事のように感じることも多く、効果の薄いコスト削減になってしまいます。
コスト削減に協力的な社員を評価する仕組みやポイント制にして、一定以上クリアしたら奨励金や贈呈品で還元する。あとは、朝礼の時に表彰するなど、コスト削減を頑張っている人が喜ぶような文化を作ると良いです。こまめに情報を伝えることで、全総力でコスト削減に取り組んでいると認識させ、多くの社員を巻き込んでいくと成功しやすいです。
コスト削減の成功事例を見ると、方法だけでなく、どれだけコスト削減に取り組んでいるかを浸透させることが重要です。そのため、頑張っている人には評価をする。もしくは、奨励金や贈呈品など削減した金額の一部を還元してあげること。朝礼などでこまめに取り上げることなど工夫できるところはたくさんあります。
コスト削減の成功事例だけでなく取り組みを見ると、社内が活性化するヒントも見えてきます。
2018.04.14
働き方改革とは、どういった政策なのでしょうか。今、行っている企業の取り組みは、日本が実現したいビジョンに即しているものなのでしょうか。雇用主と社員との間の中で、意識の差は？
働き方改革の背景を知ることで、国民一人ひとりが意識を変えなくてはいけないこともあるはずです。毎日の繰り返しではなく、意図を持った行動に繋げていきたいでうね。それは、自分自身を守ることになるのだから。
働き方改革は、労働人口減少により、生産性が落ちることへの対応策のことです。今、目の前で起きていることへの対応策ではなく、将来起こるべく状況への種まきと言えそうです。
今の出生率と平均寿命から算出された、2110年の総人口は4,286万人と現在の三分の一まで減少します。労働人口はそれより少なくなります。公表されているデータから、2060年には4,418万人になると予測され、その時の総人口は8,674万人です。総人口：労働人口比も、高齢化により働けなくなる人が増えるため、多くなっているのがわかります。
労働人口が減少することで、国の生産力も下がり、諸外国との競争に勝てなくなります。それを解決するために、人口減少への対策や労働人口の拡充、生産性の向上など様々な対策をする必要があります。
一億総活躍社会とは、少子高齢化の状況でもすべての人が活躍できる社会づくりのことで、職場だけでなく、家庭や地域活動も含みます。
働き方改革の中で、どうしてもフォーカスしてしまうのは、職場環境における労働生産性の向上です。出生率を上げていくことや人口増加の施策は、すぐにはできません。
しかし、働き手を増やす。教育を行い、仕事の幅を増やすことはできるものの、どうしても労働の詰め込みの様なことばかり行っているように感じます。
労働生産性を上げていくことが重要なポイントです。残業ありきで保っていた業務も残業を非推奨にし、労働効率は変わらないまま、時間だけが短くなったという理不尽な職場もあると聞きます。
逆にAIや技術を上手く活用し、業務分担化し、労働者一人あたりの生産性が向上したという報告もあります。
働き方改革の本質を考えると、仕事に余裕を持たせることが重要です。詰め込み型の労働は、とても疲弊させる働き方です。そうではなく余裕のある仕事をすることで時間ができ、婚活や妊活などの人口を増やしていくための活動に繋がると考えられます。
日本人は勤勉であるため、働きすぎとよく言われます。しかし、働き方改革のことを考えると、所属している組織や会社だけの仕事ではありません。人間としての社会活動も働き方改革の一環だと再認識する必要があります。
働き方改革とは、労働人口減少を食い止め、日本国としての生産性を維持していくことです。そのために単純な会社の労働だけでなく、人間としての社会活動も重要になってきます。
AIや人工知能など人間以外に任せられる仕事を取り入れながら、一人あたりの生産性を高めていくことが重要です。仕事を凝縮して、疲弊する前提で労働時間を短くすることが目的ではありません。
働き方改革は、国の政策であると共に、日本人全員が考える必要のある課題です。経営者は経営者として、労働者は労働者として、あらためて働き方改革を実現するために向き合ってみるべきではないでしょうか。
2018.04.13
コスト削減の事例を見ると、経費として膨れ上がっている内容や単純な節約を強化したものまでたくさんあります。しかし、これらは知っているかが鍵になり、自社の努力で行うコスト削減です。経営資源に敏感になり、できる限りスリム化しようと考えるスタンスは褒められるもので、限界近くまでやっておくと良いでしょう。
しかし、コスト削減する内容に関して、考え方のアプローチが真逆になり、取引企業をも巻き込んでしまう内容もあります。さらには、取引企業と協力することで、大幅な経費削減に繋がる項目もあります。
コスト削減は、つらいものという前提をなくし、楽しみながら実現しましょう。
自社のことばかり考えてしまっていると、取引先企業に多大なるご迷惑をおかけしてしまう分野があります。それは、ITインフラに関することです。ITに理解のある企業ならまだしも、どちらかと言うと不得意な企業に起こり得る事例です。
ITインフラは固定費であるため、できる限り削減したいと考えます。しかし、削減することによって、取引先企業との情報の連携にストレスを感じるようなことがあります。わかりやすい事例ですが、回線の品質を落としたことにより、メールの送受信やメッセンジャーはスムーズに行えても、データ送信にて時間がかかってしまうという問題。
回線を細くすることで、毎月のランニングコストは抑えられるものの、時間のロスが生まれます。これは自社だけでなく、相手企業にもご迷惑をかけてしまうことに繋がるため、コスト削減の失敗例と言えるかもしれません。
しかし、コスト削減に対する考え方が違うだけであり、間違っているわけではありません。
会議や打ち合わせをやたらと行いたがる企業は、どこの業界にも存在します。業務を進めていく上で必要な打ち合わせは良いのですが、定例的に行っている無意味な打ち合わせはできる限りなくしたいと考えている方も多いはずです。
さらには、様々な業務を並列で行っている企業は、無意味な会議や打ち合わせが他の業務をひっ迫してしまいます。それを解決するために、会議をなくしてしまい、必要になったら行うようにするなどいくらでも工夫できます。
両者間の取り決めが重要になってきますが、時間コストを削減するという考え方も重要です。
企業が大きくなり、分業が当たり前になってくると、一人あたりのゆとりも出てきます。しかし、一人ひとりが時間を切り詰めながら生産性を高めていくことが、コスト削減に繋がります。
経費を削減している事例とはちょっと違いますが、成果が上がる内容です。コスト削減し尽くしたって思っても、実行できるポイントなところも嬉しいところですね。
コスト削減の事例から学ぶと様々なアイデアが出てきます。単純な金銭的なコスト削減だけでなく、時間を削減することで新たな仕事に充てることができます。
節電や節水、コピー代をケチるのではなく、社員全員が一丸となって生産性を高めていくことが、最大のコスト削減かもしれません。もちろん、限界までコスト削減やってこそ、効果が高い内容ですが、閉塞感が漂っている状況の時に実行してみるのも良さそうですね。
2018.04.13
AI将棋の電脳戦は世の中の注目を浴び続け、ついにプロ棋士にも活用になりました。コンピューターがプロ棋士に勝つのはもっと先と言われていましたが、遅かれ早かれ、いつかは抜かされるため、悲観的になる必要もないかと思います。
どうしても勝負事となっては、悔しさが残ります。確かにAIの方が優れている点はありますが、人間を超えられない壁もあります。その点が、これからの人間が考えねばならないところで、価値を感じるところです。
AIの得意分野は、豊富なデータ処理とその速度です。人間が絶対に勝てない分野です。AIとの将棋の様に、競うことはできますし、逆に人工知能の癖やパターンを研究し、人間が一矢報いることもありえます。
しかし、その分野に特化した人ならまだしも、仕事上の業務は替えが聞く前提で作られているため、AIに取って代わられます。
すでに超えている分野であるため、悲観することはなさそうですね。逆に尊重するくらいが良いのです。
AIが発達することは確かにすごいことです。きっと人間を助けてもらえるところが増えていくでしょうし、業務改善や仕事効率化においては確実に恩恵を受けられそうです。
しかし、エンターテインメント分野や芸術分野で感動を与えることはできるでしょうか。AIをはじめ、コンピューターは現時点では心を持たないものです。感情を研究している分野もありますが、AI将棋のように特化型のAIには、感動どころか、虚しさも残してしまいそうです。
はじめは、メディアにも取り上げられて話題になりますが、競技として感動を生み出すかと言ったら不明です。芸術分野でもすごい作品を生み出した作者がAIとわかったら、短い期間は驚きますが、長くは続かないでしょう。
人が感動することは、AIには現時点では難しく、適材適所といった言葉がぴったりです。AIはどちらかと言うと現時点では人間の作業をアシストすることに特化し、生活を豊かにする使い方がベターです。将来的には変わっていくかもしれませんが、当面はこのような見られ方をするでしょう。
AI将棋の電脳戦から、ついにプロ棋士に勝つような結果を生み出すようになりました。このことはすごいことで、AIが進化したことを意味します。記憶力や記憶量、データ処理速度などは、人間が勝てない分野で、上手く活用することが大事です。
AIに仕事が奪われる職業というのもありますが、AIが台頭しなくとも過去にも起こってきたことです。尊重しながら新しい仕事や人間にしかできない仕事を生み出し、それを確立させていくことが大事なように思います。
感動を生み出すことは、現時点で感情を持たないAIには難しいポイントです。特性を理解し、AIとの共存を考えるべきでしょう。
2018.04.13
今回は業務自動化のRPA(Robotic Process Automation)の開発環境にも使われている、「UiPath(ユーアイパス)」の無料版のインストールについて簡単にまとめてみました。
UiPathの無料版は「UiPath Community エディション」呼ばれるもので、小規模事業者であれば利用規約(license policy :英語版)がいくつかありますが、無料で使用することができます。
1. UiPathのダウンロードページへアクセスする。 (リンクはこちらから)
2.「UiPath Community エディション」ダウンロード画面にある、「COMMUNITYエディションのダウンロード」をクリックする。
3.「名・姓・Eメール・（Twitterは任意）」を記入する。
（すべて記入すると「Please complete this field.」が表示されなくなります）
記入できたら「COMMUNITYエディションのダウンロード」をクリックする。
4.次に、「リクエストありがとうございます」という画面が表示されるので「こちらからダウンロード」をクリックする。(先ほど登録したメールアドレスにメールが届き、そこにもリンクが張られています)
5.ダウンロードが完了したら、「UiPath Studio Setup.exe」をクリックして実行する。
「UiPath Studio Community」が起動するので、「Start Free」 をクリックする。
6.「UiPath Registration」が表示されるので、所定の欄に「Email Address」 を記入し、「active」をクリックする。
(「Device ID」は自動的に入力されているので編集できないようになっています)
以上でインストールは完了になります。すべてが完了すると「Thank you」 という画面が表示されます。
いかがでしたでしょうか。このようにRPAツールを簡単にインストールすることができます。利用規約については最新の状態をみていただくことが必要ですが、場合によっては無料で使用できるので検討してみてはいかかでしょうか。
2018.04.13
働き方改革を推し進める上で、どうしても目に行きがちなのが業務に関することです。業務が減らないのに残業が制限されてしまうと様々なところで声が上がっています。
仕事効率化や業務改革などを行い、一人ひとりの労働時間を短縮させることができれば、残業時間の短縮も現実的です。しかし、残業時間規制など単純なルール変更では、仕事タスク量も減らずに時間だけが短縮され、結果的に誰かが背負うことになります。
それが社内の管理職サイドなのか、社外のパートナーかはさておき。
どのようにすれば、健全な働き方改革が行われ、残業時間が減るのでしょうか。
当たり前のことですが、無駄をなくし生産性を高めることが重要です。昔から変わらないことですが、通勤時間が集中することによって、疲弊してしまい生産性が落ちた状態から一日が始まります。これを解決するために、フレックス制（出社時間の変更含む）や在宅ワーク、テレワークの導入など、対処しています。しかし、制度を導入しただけで、生産性が上がっているかは別途測定する必要があります。
どこでも働ける状況は確かに魅力的ですが、チーム力を発揮することで、劇的な成果を創り出すことができます。
今が一番最適化された状態と思いたいところですが、そうではありません。適材適所な人材配置・登用を行うことで効率化が図れます。人によっては得意分野、不得意分野があり、どうしても超えられない壁があります。日本には我慢を美徳とする文化があるためか、諦めずに続けてしまいます。
それを上手く見つけることが業務改善になるわけですが、コンサルタントを活用し、客観視することが重要です。
人事的な観点は、成功すると劇的な成果を生み出しますが、逆にやる気が削がれて、無駄が増えてしまう可能性もあります。それらも企業文化づくりのひとつと言えるでしょう。
業務の細分化を行い、外部パートナー（フリーランスやアウトソーシング）やRPAを活用するというのもひとつです。
RPAを導入し、人工知能に仕事を任せ、人間以上に働く仕組みを手に入れる必要があります。ロボットやコンピューターの共存がテーマになりますが、未来の職場といえるでしょう。
社内にロボットを入れるだけでなく、様々な仕事をロボットや人工知能に任せるというもの。もっと安価になれば、ロボットに頼りながらという前提になりますが、引退したあとも働き続けられます。
一人ひとりの労働にあたる時間を減らすことで、残業時間を減らすことは可能と言えます。
働き方改革で語られている残業時間を減らす運動は、仕事量が減らない限りは難しいです。人の手には限界もあり、速度的なところは越えられないポイントもあります。多くの人員を割いて行っていた仕事もRPAやAI（人工知能）が行えば、一人で片づけてくれるでしょう。
その他、配置転換を行うことや無駄をもなくすことも働き方改革の一部ですが、目的からすると適切な方法と言えるでしょう。
適切に対処をすれば、残業は減ると考えられます。
2018.04.12
アウトソーシングは英語で何というのでしょうか。英単語の綴りは「outsourcing」となります。
アウトとソーシング、両方とも独立した意味を持つ単語で、「アウト＝外部」、「ソーシング＝資源利用」という2つから、外部資源利用となります。
そこから、外部委託という意味合いになります。もともと、組織内で行っていた仕事を外部企業へ業務委託する。または、外部からサービスとして購入する場合もあります。
アウトソーシングは、外部委託のことです、人材派遣とは違います。ちなみに、人材派遣は「Temporary staffing（派遣労働者）」や「temp agency（派遣会社）」という形で英訳できます。
なお、アウトソーシングには、国内・国外の両方とも考えられます。外国への外部委託の場合、オフショアリング（Offshoring）として使われます。
ビジネス用語を覚えれば、会話でかなり役に立ちます。ボキャブラリーも増え、正確な意味合いの言葉を伝えることができます。正確に伝えるだけでなく、ミスコミュニケーションを防ぐことができます。
アウトソーシングを行う場合、契約が必要不可欠です。英語の契約書など読めるようになっておくと、トラブル回避にも繋がります。一般常識だけでなく、仕事上でも必要になるため、活用できるようになりましょう。
アウトソーシングの英訳と、それにまつわる言葉をまとめました。元々アウトソーシングは、「アウト」と「ソーシング」の2つの単語からなっており、外部の資源利用というところから、外部委託という言葉が使われます。
ちなみに、海外にアウトソーシングする場合は、オフショアリング（Offshoring）とも言われており、正確に覚えておきたいですね。
一般常識としてもビジネス用語としても知っておくと役に立つでしょう。
2018.04.12
業務改善を検討している中小企業へ朗報です。最低賃金を引き上げる名目の助成金が受けられることをご存知でしょうか。時給の引き上げ額によって、助成金の額も変動しますが、50万円～200万円もの金額を国からの援助を受けることができるのはとても嬉しいですね。
業務改善の中でも助成金が申請できるものとそうでないもの分かれます。ちょっとわかりにくい業務改善助成金についてまとめました。
業務改善助成金は、中小企業の生産性を向上させ、事業内最低賃金の引き上げを目的としています。生産性を向上させ、利益を積み重ね、それを労働者へ賃金アップとして還元して欲しいというものです。
事業場内の最低賃金を引き上げた場合、その引き上げ額に応じて、かかった費用の一部を国が助成するというものです。
対象者としては、事業内最低賃金が1000円未満の中小企業と小規模事業者になります。
業務改善助成金を受けるためには、必要な要件があります。
（1）賃金引上計画書、業務改善計画書の提出
（2）賃金を引き上げ支払うこと
事業内最低賃金をいくら引き上げる計画なのか。そして、それを実行するために、どのような設備投資が必要になるのか。生産性向上のための機器や設備費用を支払うこと。助成金は、あらかじめ支払い、その額に対して、何割かを負担していただけます。
助成金が交付されるか通知が来てから実行することができるため、リスクは少ないと考えられます。
業務改善におけるすべてが助成されるかといったらそうではございません。
（1）単なる経費削減のための経費
（2）職場環境を改善するための経費
（3）通常の事業活動に伴う経費
上記は、対象外ですので注意が必要です。
気になる助成金の金額ですが、詳しくは厚生労働省のホームページをご覧ください。
http://www.mhlw.go.jp/gyomukaizen/
助成率は、基本としては70％です。ただし、30人以下の会社は75％。また、生産性要件を満たした場合は75％の助成金が支給されます。
助成金が受けられる例として業務改善のための設備や機器の購入金額だけでなく、教育訓練やコンサルティングサービスなども対象です。
以下、導入例としてまとめます。
・RPAによる業務改善・システム導入による業務効率化
・人材育成や教育訓練の業務効率化
・POSレジシステム導入による業務効率化
・専門家やコンサルティングサービスでの業務フローの見直し
ほかにも業務改善助成金が受けられる内容は多数あります。詳しくは、各市町村の相談窓口へ問い合わせてください。
業務改善を検討していても、費用的な課題で踏み切れないという人もいるかも知れません。その場合は、業務改善助成金を検討してみてはいかがでしょうか。最低賃金引き上げ額によって、得られる助成金の金額は変わってきます。導入費用の70～75％もの金額が支援されます。
これを機に、業務改善を行ってみてはいかがでしょうか。
2018.04.11
働き方改革という言葉が世間を賑わしており、日常会話にも出てくるようになりました。英会話や英語を学んでいる人からすると、どのように言えば良いのか気になりますね。
また、英訳すると言葉の意味合いも違った形で見えてきます。そして、気になるのは英語をマスターすれば、自身の働き方改革が進められるのでしょうか。
併せて考えていきましょう。
働き方改革は英語で「work style reforms」となります。ワークスタイルをリフォームしていく政策なのですね。安倍政権の働き方改革は「Abe’s ‘work style’ reforms」となります。
政治の答弁やそれを報道するニュースなど、わかりにくい言いまわしも出ています。日本語の良いところでもあり、難しいところは単語に複数の意味をもたせることです。
働き方改革関連のニュースで関心が高いのは、残業が制限されたことや副業の解禁です。いわば生活に直結することが関心の的になることが多いです。残業代でより多くの給料を貰っていた人も事実で、それが制限されるとなると死活問題です。
それならば副業を解禁すれば良いと言うのは、本質からずれているような感じもします。スキルアップのために副業を解禁するのは良いとしても、「働く時間が長くなる」ことは変わりなく、人口増加のための施策とは言えません。
賃金格差をなくすのではなく、文化的で豊かな生活を送るために必要な収入が入るようにする必要があります。
そのためにも、AIやRPAとの共存です。AIやRPAなどの導入コストはかかるものの、人件費やアウトソーシング費ほどのコストではありません。会社の利益になってしまいますが、それらをしっかり還元していくことが鍵となります。
最後に、英語が喋れるようになれば働き方改革が進むのかと言うと、難しい問題です。スキルアップすることは良いことで、副業解禁され、自分自身の価値が高まるのは良いことです。さらに、外国での仕事が可能になると、日本の枠組みを越えていくため、働き方改革が進んだと言えるでしょう。
しかし、AIの発達によって翻訳の精度も上がっていくのは明白です。スキルを身につける上で大事なのはその使い方です。これらも踏まえて、勉強すると良さそうですね。
働き方改革を英語に訳すと「work style reforms」となります。ワークスタイルを変えていくことがひとつの鍵となりますが、労働人口の確保や格差是正など様々な意図が入り混じっています。
単純な労働時間短縮では、「work style reforms」は進みません。
また、英語を身につけても働き方改革になるかは難しいところです。スキルの幅が増えることにより、副業の選択肢も増えます。そういった点では働き方改革とは言えますが、やがてAIによる翻訳の精度が上がり価値は変わります。
大事なのは、改革を受け入れ変化する力ではないでしょうか。
2018.04.11
アップル社のサービスのひとつであるアイクラウドに人工知能の機能が追加されていることはご存知でしょうか。アイクラウドに保存されたデータを解析し、Siriを始めとした人工知能の性能を高めるということです。
アイクラウドに存在しているデータをアップル社に提供するかは、設定でオンオフが切り替えられます。しかし、セキュリティの面など大丈夫なのでしょうか。
アイクラウド内のデータをアップル社に提供する場合、気になるのは個人のプライバシー情報です。もちろん、プライバシーに関する情報は、差分プライバシー技術を使い、データにノイズを加えて分からなくした状態で、利用されているそうです。
ちなみに、取得しているデータは、位置情報やアプリの履歴、写真データなどです。例えば、Siriにレストランの情報を取得しようとすると、現在の位置情報とかけあわせて、Siriが最適な回答をだしてくれるかもしれません。
人気のレストランの検索結果を出す場合、データとして集まっている量が多いお店の方が、人気のあるお店と認識できます。ユーザーが求めた情報をSiri経由で引き出す際に、役に立ちそうな予感がしますね。
Siriやその周辺における機能が優秀になるのはポジティブに捉えられます。しかし、データを共有するという点においてiPhoneユーザーの方はどういったスタンスを示しているのでしょうか。
50％以上のユーザーが、位置情報付きでデータを提供すると好意的に述べており、位置情報なしならOKというユーザーと絶対に嫌だ。というユーザーが半分に別れました。
アップル社が十分に信頼されていることの裏づけです。
Siriの性能向上ということは、Siriが搭載されているすべての機器において、性能が上る可能性があるということ。Siriが搭載されているのはiPhoneだけでなく、アップルのスマートスピーカー「HomePod」にもSiriが搭載されています。
アップルは人工知能分野において、マイクロソフトやアマゾンと比べて、遅れています。HomePodも他のスマートスピーカーに比べると高く、敷居が高いです。しかし、AppleMusicの拡充によっては、ユーザーがHomePodに流れていく可能性も十分にあります。
またスマートスピーカーの業界は戦いが始まったばかりです。今後が楽しみですね。
アイクラウドに搭載された人工知能の機能は、Siriの性能向上のため利用されています。Siriは、iPhoneだけでなく、スマートスピーカー「HomePod」にも使われており、そちらの性能向上にも期待できるということです。
アイクラウドのデータを提供いている人は多く、位置情報あるなし両方合わせると75％に迫る勢いです。アップルが提案する人工知能の世界はどのような体験を与えてくれるのか、とても気になりますね。
2018.04.11
BPRとは、いったい何でしょうか。業務改革のことで、業務改善とは違います。BPRは略称で、「Business Process Re-engineering（ビジネスプロセス・リエンジニアリング）」が正式名称となります。
BPRの基礎と業務改善との明確な違い、メリットやBPRを成功させるために必要な要素をまとめました。
BPRは、単純な業務改善とは違います。企業の目的から見直し、目標達成のための抜本的な見直しを行い、業務プロセスだけでなく、マーケットすらも見直し、企業活動を再構築し、最適化することです。社内ルールや評価も変わり、社名は同じだったとしても、まったくの別会社に生まれ変わることもあります。
そもそも改革には、これまでの企業の在り方や業務プロセスを否定する意味合いもあり、BPRを行う際は、業務改革以上に強いエネルギーや意思とスピード感が重要になってきます。
BPRと業務改善との違いをあげると、業務改善はBPRの一部でしかありません。BPRは全体的な改革とするなら、業務改善は部分的な対処ともいえます。
市場や顧客から見た業務の在り方を考え、場合によっては業務改善のみで完了することもあります。市場と企業活動を照らし合わせて、不必要な業務を省くところが重要です。
業務プロセスを省く場合、それに携わっている人が別業務への配置転換が余儀なくされるため、実行する際は上手く行う必要があります。
BPRを成功させるためにはどういった要素が必要なのでしょうか。過去の事例も交えながら、整理してみましょう。高度経済成長期に、アナログで行っていた業務をITに移行しました。2000年代初頭に行われたIT革命もまさにBPRと言えるでしょう。
しかし、各企業がIT化の波に乗り切れたかといえばそうではなく、現場の混乱を招き、成功したとはいい難い結果です。また、改革していこうとするとプロジェクトに対して否定的な意見や反発する社員が増えます。
社内全体が改革に対して賛成をしているならば、成功は近いです。積極的にBPRに参加できる社員を重宝し、モチベーションを向上させるための仕組みづくりが重要です。
現在も、RPAといった人に代わり、ロボットに業務を行わせるという取り組みもBPRと言えます。仕事の進め方が変わることはインフラ設備が変わる可能性が高いです。
業務改革を進めていく上で、障害にぶつかると元に戻ってしまうリスクもあり、インフラを含めた環境づくりが重要です。
BPRが成功すると、結果的に売上が爆発的に伸びた。生産性が驚くべきほど向上した。といった成果を得られます。
BPR（Business Process Re-engineering）とは、業務改善とは違い、企業活動そのものを見直し、抜本的な業務改革や仕組みの再構築などを行うことです。業務改善が、これまでの業務を肯定することから始まり、BPRは否定することから始まります。そのため、BPRが成功した場合、企業活動そのものが変わっていることも。売上や生産性は爆発的に向上し、市場からは好評価を得ます。
BPRを成功するためには、社員の協力が必要で、改革することにポジティブな社員を集め、スピード感をもって改革することが重要です。
2018.04.10
人工知能（AI：artificial intelligence）は、人間の持つ知的能力をコンピューター上で実現するコンピューター技術のことです。歴史は古く1956年に言葉が生まれ、60年以上にもわたって研究されてきました。自然言語処理や画像認識技術など、応用例の幅は広く、比較的単純なものから、高度なものまで様々です。
人工知能は広義的に捉えられることが多く、研究分野としても大きく2つに分かれます。ひとつは、人間の知能を持った機械やコンピューターを作ること。もうひとつが、コンピューターに人間の代わりとなる仕事をさせることです。
人工知能の分野の中で、人間と同等の知能を持つ機械を生み出す研究があります。人間を作り出す研究といっても近いかも知れません。独立した知能を持ち、様々な発言やフィードバックを返すことが多いです。
携帯電話に組み込まれたAppleの「Siri」やドコモの「しゃべってコンシェル」も人工知能と言えますし、いわゆるおしゃべりbotも同様です。Microsoftの女子高生AI「りんな」はLINEを通じて会話ができることで有名です。
また、Microsoftが作り出したTay（テイ）も社会現象を起こした人工知能で、学習させる内容によって、悪い知能を身につけることを教えてくれました。もちろん、開発者の方である程度フィルターをかけることができるため、悪用されるのを未然に防ぐことも可能でしょう。しかし、使い方によっては諸刃の剣にもなるのが人工知能なのかもしれません。
世に出てきていない未公開の研究分野では、もっと最先端を走っているかも知れません。しかし、情報の取捨選択を教え込まなければ人間にとって不都合な方向に進むかも知れません。
人間の代わりに人工知能に仕事をさせることによって、人間以上のスピードで仕事を処理することができます。前述した、Siriやしゃべってコンシェルなど、人の業務をサポートすることもできます。しかし、人による情報の入力があって、はじめて情報が帰ってきます。サポートロボットという意味では近いかも知れません。
しかし、画像認識技術や文字認識技術を使い、人工知能自らが情報を取得し、人間の代わりに業務を代行するという動きもあります。こちらは、働き方改革が多く言われるようになった昨今、働きすぎな日本人の手助けに繋がることが推測されます。
「人間と同じような知性を持つ人工知能を作る。」と「人間の代わりに仕事をこなす人工知能を作る。」は、近いようで遠い研究分野とも言えますね。
できあがったばかりの人工知能は、完成とは言えません。推論と学習を繰り返すことで、知能は強化し、高度な仕事をこなすようになります。空っぽな知識に、たくさんの事象を学習させることで、コンピューターが回答を示すようになってきました。
人工知能は学習量によって成長します。機械が自ら学習を繰り返すことで情報量も圧倒的に増えるようになります。ディープラーニング（深層学習）を取り入れた機械学習手法が考案されたことで、さらなる応用と実用まで近くなりました。ディープラーニングは、人工知能の火つけ役といっても良いかも知れません。
人工知能とは、人間の持つ知性を機械やコンピューターで実現する技術です。人間に限りなく近いような知能を持つ機械を作る場合は、人間の代わりに仕事を処理する人工知能と大きく2分野に分けることができます。
どちらも研究が盛んな分野ですが、ビジネスにおいて働き方改革の一助につながるのは、人の代わりに働く人工知能を生み出すことです。
人工知能が学習する内容によって、プラスもマイナスも生み出す可能性があります。今後、人工知能が世の中でどのような活躍を見せるのか楽しみですね。
2018.04.10
RPA製品を比較することで、導入後の失敗を回避できる可能性が高まります。RPAツールは、効果的に活用すれば、仕事効率化の効果が高く、業務改善を成功に導くことでしょう。特に、事務方の仕事を軽減させるRPAツールは、人件費削減にも繋がり、導入したいと考えている企業もいます。特に、RPAを活用した業務改善は、関心が高いものの導入事例もまだ多くなく、失敗しないか気になります。
メインの仕事としてなりえない事務やバックオフィス業務を効率化できるRPA製品を比較していきます。
仕事効率化をしていく上で大切なことのひとつに業務の見える化があります。そして、見える化していく理由としては、新しい人がスムーズに入れるようにし、誰もが理解できるような状況を作ることです。専門性が高すぎる仕事は、属人化してしまい、その人しか業務ができないという属人化もしてしまいます。
チームで仕事をしていく場合、得意分野がバラけるのはもちろんですが、前提として誰もがとっかかりやすいというのも重要です。
そのためRPA製品を組み上げる際に、それらも考慮する方が良いです。誰もができる仕事を生み出していこうというときに、RPAの動作を司るシナリオが簡単にできなければ問題です。
また、事務作業メインのRPAソリューションならば、オフィス系のアプリケーションと親和性が高い方が良いです。それにぴったりなのは、WinActorというRPA製品です。WinActorは、845社もの導入実績を誇る純国産のRPA製品です。Windows環境で動き、わかりやすいインターフェースとマニュアルがサポートしてくれます。専門の技術者がなくてもわかりやすいのは強いメリットですね。
RPA製品を導入する際、どのような環境で導入できるのかを知るのも重要です。あまりに大掛かりなものであれば、専用のサーバーを構築する必要があり、導入コストも跳ね上がります。どういった業務をこなすかRPAで組み上げるのかにもよりますが、定型作業など事務方の仕事は、それほど大掛かりでなくとも終わります。
ホワイトカラーの仕事をRPAでこなすなら、WindowsPC1台からでも稼働するWinActorがおすすめです。その他のRPA製品は、サーバーで動くものも多く、気軽に導入できません。様々なRPA製品を比較すると、自ずと見えてきます。
構築しやすくわかりやすいRPA製品のWinActorは、オフィス業務を削減していくためにおすすめです。公式ホームページにも掲載されていますが、実績として1日あたり480分かかっていた業務が、RPAのおかげで、10分で完了したという内容や2400分の業務が600分に激減し、ミス発生率も0％へ。
どうしても人の手で仕事を進めていく場合は、繰り返しチェックを行うことでミスを防ぐことができます。しかし、それでも自信を持って0％にすることは実現不可能です。それを100％の成功確率にするのは、RPAを活用した自動化です。
まだ少ないものの実績は多くなりつつあり、ホワイトカラーのバックオフィス業務を次々に軽減していきます。
RPA製品を比較するとたくさんのRPA製品が出てきて、どれを選んだらいいのかわからなくなります。しかし、オフィス業務やホワイトカラー業務など、事務処理に特化したRPA製品はWinActorがおすすめです。
純国産で、マニュアルも操作画面もわかりやすく誰もがRPAを組み上げることができそうです。また、サーバーを立てずにクライアントPC1台から構築できるのはかなり強いメリットです。
国内・国外問わず多くのRPA製品が生まれていますが、しっかりと内容比較し、自社にとって一番良い製品を見つけましょう。
