2013年、オックスフォード大学のマイケル・オズボーン准教授とカール・ ベネディクト・フレイ博士によって発表された1本の論文が世界に衝撃を与えました。
このように題されたこの論文では、今後10～20年の間に現在ある職業の47%はコンピューターにとって代わられると分析していて、日本でもマスメディアなどで取り上げられて話題になりました。
- AIに代替される職業
- AIが経営コンサルに及ぼす影響
- AIと共存できるコンサルタントとは
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AIの活用で10～20年で半分の職業がなくなる？
2015年には日本の野村総合研究所が、上記のオックスフォード大学の論文の著者と共同で日本国内の約600の職業について同様の調査を行いました。
その結果、国内の労働人口の約49%が就いている職業が、10～20年後には人工知能やロボットで代替されるとの推計が行われました。
どんな分野・領域の職業が無くなるのか
2013年のオックスフォード大学の調査では、最もコンピューター化の影響を受けると予想される職業は、テレマーケター（電話による営業活動を行うオペレーター）でした。
その他、コンピューターにとって代わられる可能性が大きな職業には、保険事務員、データ入力事務員や銀行の窓口担当者なども含まれていました。
また、時計修理工や手縫い裁縫師といった現在でもかなり機械化が進んでいる職業や、運転手、貨物運送員など最近話題の自動運転やロボット配送などに関連する職業も“無くなる仕事”候補に挙げられています。
野村総研による日本についての調査でも同様の傾向が指摘され、銀行の受付係や駅事務員、一般事務員といった職業や、自動車組立工や建設作業員などが“無くなる仕事”の候補として挙げられています。
無くなる可能性が高い職業の特徴は？
これらの調査で、“無くなる仕事”の候補に挙げられている仕事を見ると、大きく3つに分類できるようです。
まずは単純な作業を行う職業です。
データ入力事務員やレジ係などが代表的ですが、情報をコンピューターに入力するだけの仕事は、バーコード化やAIによる文字認識技術の進化、さらにはカメラなどの読み取り装置の進化によって、人が介在しなくても処理できるようになると予想されます。
次はライフスタイルの変化などにより提供形態が変わってしまう可能性が高い職業です。
銀行の受付係や有料道路の料金収受員といった業務は、銀行のダイレクトチャネル化や高速道路料金のキャッシュレス化（ETC等）により、そもそもサービスの提供プロセス中の該当部分が人を介さない形になっていくと予想されます。
最後は組織の中で人間より機械が行った方がメリットが大きい職業です。
工場における組み立て工や、各種の運転手、さらに建設作業員などは、機械が行えば24時間連続作業や劣悪な環境下での作業が可能になる、時間あたりに行える作業量が増加するといったメリットが予想されます。
経営コンサルタントの仕事は安泰？
オックスフォード大学や野村総研の分析では、いわゆる「クリエイティブ」系の職業は人工知能にとって代わられる可能性は低いように見えます。
その観点で考えると、企業の経営課題に対して関連する情報を収集・分析し、必要な対応を提案する経営コンサルタントは“安泰”な職業と言えそうな気がします。
しかし、本当に安泰なのでしょうか？
経営コンサルティングはAIやロボットで代替できない？
一口に経営コンサルタントと言っても、その業務内容は多岐に亘ります。
企業の経営戦略やビジネス遂行上の戦術の立案といった、企業経営の「上流」部分に関する支援を行うのが経営コンサルタントの仕事です。
この部分についてはクリエイティブさが求められるイメージがあり、AIやロボットが代替するのは難しいと感じる人が多いのではないかと思います。
さらに、立案した戦略や戦術を企業が実行する際に、企業と伴走しながら実行支援を行うのも経営コンサルタントの仕事です。
特に最近は、戦略や戦術の実行支援を行う力が経営コンサルタントの差別化要因として重要になっています。
こうした実行支援の部分も、社内の既存のビジネスのやり方との違いからくる摩擦の調整や、関連部門間の利害関係の調整といった複雑かつ人間心理に絡む領域での仕事が必須で、AIやロボットには難しそうな印象を与えます。
＞＞経営コンサルタントになるには｜年収と仕事内容や必要なスキルをわかりやすく解説
実はAIやロボットが代替できるコンサルティング業務もある
上で述べたように、コンサルティング業務を概観でとらえると、AIやロボットにとって代わられる余地は小さいように見えます。
しかしコンサルティング業務を細かく要素に分解してみると、かならずしもすべて安泰とは言えません。
そんな業務を以下でいくつか紹介します。
データの収集・整理
多くのコンサルティングプロジェクトでは、まずデータや情報を収集・整理します。
データや情報といったファクトを整理し、現状を把握したり課題を抽出したりする材料とします。
コンサルティングファームに入社した若手コンサルタントが、最初に担当するのはこうしたデータ収集であることが多いようです。
こうしたデータ収集を要領よく行って「使える」データや情報をクイックに集めてくるコンサルタントが優秀であると考えられることが多いのが事実です。
また集めたデータをきれいに整理したり、見やすく加工したりできるコンサルタントも優秀という評価を受けることが多くなります。
しかし、インターネットが進化した現代では、情報は世界中に様々な形で存在します。
こうした無数の情報に対して、コンピューターは圧倒的な処理能力でアクセスすることが可能であり、人間では行い得ないようなスピードで情報を集めてくることができます。
従来は紙ベースでしか存在しなかったデータも、OCRやスキャナーのような読み取り技術の進化でデジタル化が進んでおり、人間が作業しなければ得られない情報は減りつつあります。
また、集めたデータを一覧化したり、キーワードを用いて整理したりといったデータ整理についても、AIは人間以上のスピードで処理することが可能です。
このようにコンサルティングファームの“初心者コンサルタント”がこなしているような業務であれば、必ずしも人間しかできないとは言えなくなりつつあります。
データの分析
コンサルタントというと、エクセルやアクセスを（最近ではSQLなども）使いこなして、データ分析を行うといったイメージがあるかもしれません。
実際、そうしたデータ分析業務はコンサルタントの業務遂行に欠かせません。
しかし、こうしたデータ分析も分析作業それ自体はコンピューターに行わせる方がはるかに高速、大量かつ間違いなく実行できます。
RPA（Robotics Process Automation）を導入する企業が増加していますが、処理自体は機械が行う方がコスト面でもメリットが大きいのです。
だからデータ分析もAIにとって代わられてしまうのかと言えば、全て無くなってしまうということではありません。
コンサルタントの世界で「分析の軸を決める」と呼ばれる工程があります。
検証したい事項を考慮してどんな分析を行えばよいのかを決める工程です。
例えば散布図を作成する際に、縦軸と横軸にはどんな数値をとるのかとか、どのデータとどのデータを比較すればインタビューなどでつかんだ現場の実感を表現できるのか、といったことを決めた上で分析を行うのです。
こうした分析の軸を決めるには、やはり人間の知識や経験、そして“センス”が求められます。
ビジネス戦略仮説の構築
さらに言えばビジネス戦略や戦術について、仮説を構築して内容を詰めていくという“クリエイティブ”な部分も全く影響を受けないとは言い切れません。
例えば、仮説構築の際に他の会社、異業種の会社などの事例を参考に仮説を構築するようなケースです。
多くの事例から成功要因を抽出して、目の前の案件に適用するというのは、事例をデータとして捉えればAIが力を発揮しうる分野です。
将棋の世界では、AIが最善の打ち手を膨大な事例データから分析するといったことが普通になりつつあります。
ビジネスケースでは、まだ将棋の世界ほどに事例のデータ化や、AIが最善手を見出すラーニングの力が人間においついていないかもしれませんが、近年の進化スピードを見ていると将来的にこうした分野もAIが侵食してく可能性は否定できません。
AI時代にコンサルタントが生き残るには？
上で述べたように、クリエイティブな職業と思われるコンサルタントの仕事も、パーツに分けて考えてみると将来的にAIにとって代わられる余地があると言わざるを得ません。
特に、データ収集やデータ分析といった、比較的単純な仕事については比較的近い将来にAIが参入してくる可能性が高いと言えるでしょう。
こうした中でコンサルタントが生き残るには、AIと競うのではなく、AIを上手に使いこなして共存することが必要です。
具体的に言えば、データ収集やデータ分析に関して、どのようなデータが必要なのかを定義したり、上で述べたデータ分析の軸を決めたりといった、データ収集・分析の上流に人間がフォーカスするのです。
言い方を変えれば、データ分析に関する“テクニック”の部分はAIに任せ、コンサルタントは“技”の部分で勝負するということになります。
AIを使いこなすためのコンサルティング
ここまで述べてきたように、コンサルティング業務といえども作業的色彩が強い部分はAIにとって代わられる余地が大きいと言えます。
そして、そうだとすると現在コンサルタントに経営に関するアドバイスを依頼しているクライアントの中には、コンサルに依頼するより自分たちがAIを活用して社内にコンサル的機能を持とうする企業が増えてくる可能性があります。
AI導入支援のコンサルティングのニーズは高まる
AIを活用したいという企業が増加しても、AIを導入したり、使いこなしたりするだけの能力を備えている日本企業は限られているのが現実でしょう。
AIエンジニアやデータサイエンティストといった、専門知識を持った人材の数は現状では限られているのが実態です。
こうした状況下では、AIの導入を支援するサービス、つまりAI導入コンサルティングへのニーズが高まると予想されます。
実際、総合コンサルティングファームでは最近、AIの活用や導入のコンサルティングをするチームの強化が進められていて、今後さらにこの分野が強化されていくと予想されています。
AIと共存するコンサルタントが求められる
AIの発展は経営コンサルタントの職業を脅かすと同時に、AI導入・活用コンサルという新たなコンサルティングニーズも生み出します。
今後は、AIを使ってどんなアプローチで経営課題に取り組むのかを見極める“技”をベースにするコンサルタントと、実際にAIを導入したり使いこなしたりする技術的な能力をベースにするコンサルタントに集約されていくのかもしれません。
いずれを目指すにせよ、コンサルタントとして自分の技を磨いておくことが必須です。
