ローコード・ノーコード

優秀すぎる仮想労働者デジタルレイバーの成功率を上げるポイント

kotobato

景気対策や人材不足、低い生産性、ジェンダーギャップなど、日本社会は政治不信以外にも多くの課題に直面しています。山積する課題の一部を克服し、持続的な成長を実現するには、ローコードとAIを使ったデジタルレイバーが、一つの有効な解決策として期待されています。

では、前回の記事で考察した、日本でデジタルレイバーが失敗する背景を踏まえて、希望ある未来を実現するにはどうすべきでしょうか?

デジタルレイバーが切り拓く日本の未来

日本社会がデジタルレイバーを導入して活用できれば、さまざまな分野で課題解決に貢献する、大きな可能性を秘めています。

例えば、製造業では、天候やニュース報道、資材や原料価格、ソーシャルメディアの話題まで、さまざまなパラメーターを需要予測に反映させ、在庫状況や物流も瞬時に反映した生産調整が可能になるでしょう。インフラ関係なら、保守点検に関わる膨大なデータを解析し、プロセスを最適化することで、新規設備や修理計画、人件費、教育コストなどを最適化できます。介護現場では、高齢者の見守りセンサーや、簡単な作業を代行するロボットで、介護士の負担が軽減され、より多くの時間を患者とのコミュニケーションに充てられます。

深刻な労働生産人口不足の改善

労働生産人口は減る一方でも、移民は拒否し、女性や外国人などのマイノリティーを労働力としてしか捉えない。ならば、不足する労働力をデジタルレイバーで補うしかありません。 データ入力や書類作成、顧客対応など、単純作業や定型業務は自動化が楽。また、専門職人材が不足する分野でも、デジタルレイバーが業務を全面支援できます。

効率的な業務遂行による、生産性の向上

業務プロセスを効率化すれば、コスト削減やリードタイム短縮、業務品質の向上を実現できます。しかも24時間365日稼働しても過剰労働にならず、低かった生産性もアップ。さらに、データ分析に基づく予測は、人間の迅速な意思決定を可能にし、プロジェクトの成功率を上げます。

ジェンダーギャップを改善し、多様な働き方を実現

女性を含む多様な人材が、時間や場所に囚われずに活躍できる環境は、これからの企業の成長に必須です。また、非ITエンジニアでも成長できる教育体制やリスキリングは、女性の活躍を下支えします。リモートワークやフレックスタイム制など、仕事と家庭が両立する柔軟な働き方は、Z世代の人材確保にも重要なポイントです。

イノベーションを促進する新たなビジネスモデルの創出

従来の業務プロセスを革新すれば、全く新しいビジネスモデルやサービスが創出される期待も高まります。ビジネスプランの作成やバリエーションの生成、多角的な分析、リスクの洗い出しなどは、AIの得意分野です。

現実と制約を踏まえた検討や対策

前回の記事のように、日本社会や業界が抱えるネガティブな面や現実のリスクは、考慮すべき重要な要素です。しかし、ビジネスのゴールを達成するために、デジタルレイバーの導入と活用を目指すなら、以下のような点がポイントとなるでしょう。

経営層のビジョンとサポート

経営層がデジタルレイバーを正しく理解し、明確なビジョンを描いた上で、導入を支持することは大前提です。コスト削減や効率化の成果など、ROI(投資対効果)の評価基準も、確立されていることが必須です。

業務プロセスの成熟度の判断

現在の業務プロセスがどれだけ効率的で、標準化されているかを評価します。プロセスが明確で無駄が少ない場合、デジタルレイバーの導入が効果的です。限定的な範囲の単純作業なら、RPAで自動化できますが、部署を横断したり複数のシステムと連携したり、大規模なシステムでは、高度なデジタルレイバーが必要です。

企業文化の変革を促進

組織のカルチャーを変革することも不可欠です。チームメンバーが新しい技術を受け入れやすい環境を整えるため、リーダーシップの強化やオープンなコミュニケーションを促進する、場作りが求められます。これには、地道で着実な環境整備が不可欠です。

教育とトレーニングの強化

デジタルレイバーの導入は、『チームメンバーたちと一緒に働いて、成果を上げるにはどうすればいいか?』という問いと地続き。メンバーが新しい技術を習得できるよう、継続的な教育プログラムが必要です。社内でローコード開発やAIの活用に関するトレーニングを充実させることで、スキルは自信へと転換できます。定期的にワークショップを開催し、実際の業務に即したプロジェクトを通じて学ぶ機会を提供するのはオススメ。

メンタルヘルスのサポート

新しい技術や仕組みを使ったり、まして仮想の同僚と協働することのストレスや不安はつきものです。定期的なカウンセリングや1on1ミーティング、産業医との面談などを通じて、メンバーのメンタルヘルスをサポートする体制を整えることが重要です。

パートナーシップの構築

自社に適したローコード開発プラットフォームや、特定の業務に特化したAIツールを提供する企業と、パートナーシップを構築するのは有効です。自社に合った導入支援を受けることで、スムーズにデジタルレイバーを活用でき、成功が期待できます。

業界連携や政策提言

業界コミュニティーでのセミナーやワークショップを通じて、デジタルレイバーに関するベストプラクティスやノウハウを共有し、啓発活動を展開することも重要です。これは、就活生や取引先企業の関心を高めることにもプラス。また、行政機関と連携し、デジタルレイバーの導入を促進する、具体的な支援策や政策提言も有効です。企業向けの助成金やトレーニングプログラムの拡充を求める、地道なロビー活動も必要でしょう。競合と鬩ぎ合いながら自社の価値を広く訴求する一方で、業界を越えた推進も重要です。

ローコードがデジタルレイバーで果たす役割

デジタルレイバーを実現する、ローコード開発プラットフォームは、AIとの連携でさらに強力になっています。取引先や顧客、変化しやすい社会に対して、ビジネスを通じて自社の価値を提供し続けるには、外部SIerへのアウトソーシングでは遅すぎます。自社の現場でシステム開発を内製化する、圧倒的なアジリティー(俊敏さ)と柔軟性、拡張性が不可欠です。

環境の確認とプロジェクトの選定

デジタルレイバーはデータに基づいて動作するため、その質や整備状況が重要です。また、既存システムとのAPI連携や、レガシーなシステムと共存できるインフラが整っているか、事前調査で評価しておくことも必要です。

最初は、データが正確で整然とし、短期間で一定の成果が見込める小規模なプロジェクトを選定するのが確実です。迅速にプロトタイプを作成し、フィードバックを得るサイクルを確立します。社内の業務プロセスを可視化するダッシュボードを作成し、実際のデータを用いて改善点を見つけるのも有効です。

ニーズに適したローコード開発の導入

単に「ローコード」といっても、機能や特徴、対応する規模、代理店、ライセンス体系などの条件は千差万別。例えば、小規模なモバイルアプリ開発に適しているサービスは、大規模なシステムや複雑な業務プロセスへの対応や、チームでのコラボレーションには限界があります。システムの規模に応じた適切なプラットフォームを選択し、アジャイル開発手法を取り入れて、段階的に開発を進めることが重要です。

技術的リスクを抱え込まない柔軟性

ローコードは、確かに、非エンジニアでも比較的楽にシステム開発に関われます。その反面、適切な設計や管理抜きでは、技術的負債が蓄積するリスクがあります。生成AI任せのプログラミングと同じで、問題なく動作するものの、何が「正しい」かがわからず、変更やトラブルに対応できない状態は危険です。セキュリティーについても同様で、十分な知識を持たない非エンジニアが開発すること自体がリスクです。

短期的な開発効率を過度に重視するのではなく、将来的なシステムの改修や拡張を視野に入れた設計が重要です。コーディング規約の策定や、ゼロトラストセキュリティー時代の最新の教育、リファクタリング(コードの最適化)やセキュリティー監査を定期的に実施し、品質管理を徹底することが必要です。

デジタルレイバーと共創する現実

仮想労働者としてのデジタルレイバーはもはやSFの話ではなく、近未来の現実となりつつあります。ローコード開発とAIの組み合わせは、デジタルレイバーの進化をさらに加速させ、社会全体に大きな変革をもたらします。デジタルレイバーの活用は、単なる業務効率化やコスト削減にとどまらず、企業の競争力やブランド価値を高め、持続可能な成長を実現するための重要な要素となるでしょう。

日本企業を取り巻くさまざまな厳しい課題が、現実として目の前にあります。しかし、デジタルレイバーと共創する未来もまた、歩みは遅くても実現へと近づいています。私たち人間が働きやすく、生活を豊かにし、より良い社会を築く強力なパートナー。その可能性を秘めているなら、多少厳しい道であっても、チャレンジして前へと進む価値は十分ありそうです。


…ただし、現実はそんな綺麗事では終わらないもの。なぜなら、大抵の場合、効率化の報酬は昇級や意識の向上ではなく、新しい仕事とストレスだから!

私たち一人ひとりが、デジタルレイバーの可能性や制約、現実を理解し、時に失敗もしながら、人間と共存する未来に向けて、準備を進めていくにはどうすればいいでしょうか?

メールアドレスが公開されることはありません。 が付いている欄は必須項目です

ABOUT ME
kotobato
kotobato
リプリパ編集兼外部ライター
企画制作や広告クリエイティブ畑をずっと彷徨ってきました。狙って作るという点ではライティングもデザインの一つだし、オンラインはリアルの別レイヤーで、効率化は愛すべき無駄を作り出すため。各種ジェネレーティブAIと戯れる日々です。
kotobatoの記事一覧

記事URLをコピーしました