「人が手がける業務」の高度化こそAI導入のメリット　DXに欠かせないAI活用とは？

板倉　設計技術分野では団塊の世代を中心にベテラン層が退職を迎え、人手不足が現場の危機感につながっています。特に問題となっているのが、ベテランのノウハウ継承です。そこで当社は「匠AI」というAI構築の枠組みを利用したノウハウ継承方法をご提案しています。

堀　金融機関はホワイトカラーの職種であり、膨大な事務作業のルーティンワークに支えられているのが特徴です。シンプルなルーティンワークであれば自動化も進めやすいのですが、レイヤーが上の業務になると属人化している業務も混在し自動化しにくい状況です。その最たる例が審査業務です。1金融機関当たりでみると、個人ローンの申し込みは1日数百件に及び、その内容は千差万別。従来はそれを人がひたすら処理しましたが、実はその大部分はルーティンワークとしてこなせる可能性があります。自動化できるものと、人でなければできないものを振り分け、付加価値の高い業務に人手が回るようにAIを活用しようというのが当社の「審査AIサービス」の提案です。

清水　私が担当する中でよく耳にするのが、「解決すべき課題が以前より複雑化、多様化していて追いつけない」というものです。例えば、経営企画部署ではSDGs、カーボンニュートラルなど、社会的責任として方策を打ち出さなければいけないものの、担当者1人で役員と壁打ちするには範囲が広すぎて無理が生じています。さまざまな部署が連携し、ダイバーシティのある体制で取り組む話も出てきますが、そのメンバー全員が企画業務担当者のような業務の進め方をできるわけではありません。人材不足も相まって、企画業務そのものが限界を迎えている現状に対し、デジタルも活用して解決できないか検討しているところです。

堀　審査業務にAIを導入した当初は、審査判断が比較的簡単な申込案件をAIに任せて効率化に貢献すると考えていましたが、導入が進むと想定とは異なる使われ方をするようになりました。いったん、すべての申込案件に対してAIの判定結果を見た上で審査をするようになってきたのです。つまり、難しい申込案件に対しても従来通りの審査をするのではなく、AIの判定結果を踏まえて「どうやったら貸せるのか」「このあたりなら貸せるよね」といったスタンスの変化が起こり、人間の業務自体が変わりました。

AIの導入で新たなテクノロジーをいかに使うかを考えはじめ、人間の行動や考え方が変わり、業務が変わっていくという、まさにDXのあるべき姿が実現していると感じています。

清水　企画業務でも「暗黙知」を形式知化することは喫緊の課題です。まとめた素案をどう役員に持っていけば説得しやすいか、といったノウハウも暗黙知の1つです。そもそも企画業務は誰が何をやっているのかわからないことも往々にしてあり、業務のあらゆる面を見える化することが重要です。担当者や案件ごとのタスクを記録することで、別のプロジェクトや部署でも参考にできるノウハウになり得ます。自然に記録される状態が望ましいので、プロジェクトマネージメントツールを使って自身のタスクを管理していくと良いと思います。

ただ、それだけでは外形的なことしかわからず、各タスクをどう進めればよいかわからない。そこでAIが登場するわけです。例えば初めて企画業務に取り組む人は情報収集のやり方もまとめ方もわかりませんが、AIを使えば、例えばSDGsに関する最近の競合の状況を自動収集できますし、将来的には動向レポートまで作成できるでしょう。すでに企画業務に習熟した人にとっても業務効率化になります。

他にも、企画ができあがった後、役員はじめ社内の人に相談するといろいろな指摘を受けるはずですが、その中には「こう企画したらこう返される」とパターン化できる情報が存在します。つまり、企画を展開する前にチェックすべき点を洗い出す作業も、デジタルで効率化・高度化できるのです。

板倉　設計業務では、意識が一番変わると思います。ヒアリングしていると、「データがない」という課題が最も多く聞かれる悩みです。そこをAIをうまく活用して、業務の暗黙知を形式知化することで、自分たちの業務の効率化が進むとわかると、自然にデータ蓄積が進むようになります。

板倉　メール解析までやるということではないので、そのような課題は出てきていません。試行錯誤のログをきちんと残すことで自分にメリットがあることに気付き、良いサイクルが生まれているのだと思います。

堀　AIが浸透したら銀行員の仕事がなくなると言われることがありますが、私はそうは思いません。1円のミスも許されない企業文化であるのは、お金を預かり運用している以上、当たり前です。問題は、人間がそれをすべてやっているために、忙しく働かざるを得ない状況。それをAIによって「人間でなければできない業務」をしっかり分けることで、人間は付加価値の高い業務に注力できるようになります。先ほど紹介した「どうしたら貸せるのか」というコンサルティング的な発想は銀行の差別化にもつながるでしょう。AI導入で意識が変わるのは、働く人に余裕が生まれるからです。人には知性があり考え続けるものです。余裕を得ることで、むしろ自ら変わっていくのだと思います。

堀　その通りです。AI審査の導入にあたっては、現場の審査担当者に数百件の実際のデータについてAIの判定結果を見ていただき、違和感がないかなどをチェックしていただくのですが、そのプロセス自体がケーススタディの第一歩になっている側面があります。つまり、学びや新たな発見の機会をもたらす効果がある、ということです。

板倉　設計現場では、初めはAIでなく本人に自分で考えて結果を出してもらうことが重要だと思います。その上で、AIと違う結果が導き出されたら双方を比較することで学習につながります。最近は「AIの説明可能性」が重要視されつつありますが、学習で用いる場合には、なぜAIがその結果を出したのかが説明できるようになっていることが必須ですね。

清水　企画業務の人材が育ちにくい背景には、独特の作法や進め方がわからない点が影響しています。また、事業会社は既存のものを活用するのは得意な反面、ゼロから新しいことを考える経験は乏しい。新しいことを生み出す方法をデジタルツールで見える化することが、解決法の1つとなります。

加えて、企画部の業務を習得するには1年、早くても3カ月という時間がかかっています。せっかく企画能力が買われた人なのに、習得に時間を取られるのはもったいないことです。先ほどお話ししたようにデジタルツールも活用して企画業務に関するハードルを下げることで、企画内容を高度化し、企画の具現化に会社全体が注力できるようになります。

堀　人と接し、コミュニケーションを伴う業務だと思います。

清水　企画・創造の決定・決断ではないでしょうか。AIで瞬時にレコメンドを出すことはできても、自分たちの状況がこうだから今後はこうしていこうというストーリー、未来へのWillを示すことは人間にしかできません。

板倉　設計もそうですね。AIからは前例のない全く新しいコンセプトは生まれません。