働き方の未来を形作る6つのイノベーション

複合現実(MR)、人工知能、スマートグラス、大規模言語モデル、自動化、5G、モノのインターネット(IoT)。

これらのイノベーションはどれも、私たちの暮らしに革命を起こす可能性を秘めています。では、私たちの働き方も変わるのでしょうか。MRによってトレーニングやコラボレーションはどのように変化しているのでしょうか。AIは仕事にどのような影響を与えるのでしょうか。ハードウェアはどのように進化してアクセス性を高めるのでしょうか。職場が無数のセンサーによって接続されたとき、何が起きるのでしょうか。以下で詳しく見ていきましょう。

MR(複合現実)

「複合現実(MR)」は、完全没入型のバーチャル体験(=仮想現実(VR))と、物理的な世界をデジタルオブジェクトによって拡張する融合体験(その意味で拡張現実(AR)と呼ばれることも)を内包した用語です。「VR + AR = MR」というイメージです。これらをまとめてエクステンデッドリアリティ(XR)と呼ぶこともあります。用語としてはこういう意味ですが、なぜこのイノベーション領域がそれほど期待されているのでしょうか。

コンピューターが初めて登場して以来、あるいはグラフィカルユーザーインターフェイス(GUI)が発明されてからというもの、私たちは「リアル」な世界と「デジタル」な世界を区別してきました。まるでこの2つの間に優劣があるかのように扱ってきたのです。

Metaは、リアルな世界とデジタルな世界の間に上下関係があるとは考えていません。それどころか、両者を明確に区別することもしません。現代世界の特徴は、リアルとデジタルを何の苦もなく行き来できることだからです。

これは特に仕事に当てはまります。2025年までには労働者の大半(73%)がY世代以降になります。ノートパソコンもモバイルデバイスも、クラウドコンピューティングも、ビデオ会議も、インターネットもない職場を経験したことのない世代です。キャリアの最初からデジタルな世界とリアルな世界を同時に生きている世代です。こうした世代は、対面のミーティングからメールへ、メールからビデオ通話へと切り替えてもその「形態」の違いを意識することがなく、「今どちらの世界にいるか」を意識することもありません。デジタル化が完了した世界で働き始めたので、デジタルが当たり前すぎてその存在を意識することがないのです。

MRは、リアルとデジタルを分け隔てる最後の壁を完全に取り払います。従来、デジタルな世界はスクリーンを通してしか触れることができませんでした。文字どおり、手を伸ばさなければ届かないところにありました。

これからは違います。MRによってスクリーンという壁がなくなりつつあります。デジタルな世界の存在が、その中にいるすべての人やモノの存在が、現実と同じように感じられ、「それらと触れ合うことができる」「それらが目の前にある」と感じられるようになっています。もはやリアルとデジタルの間に境界はありません。デジタル体験と物理環境を融合することで、両者の良い部分を目の前で実現することができるのです。

仕事への影響

完全没入型の体験は、すでにビジネスにさまざまな価値をもたらしています。建設会社では設計エラーの特定にデジタルツインが使用され、科学者のトレーニングにはバーチャルの製造ラインが使用されています。

Meta Quest 3をはじめとする新世代のヘッドセットは、導入のハードルを下げて投資回収期間を短縮するだけでなく、まったく新しい働き方を可能にします。

完全没入型のVRでは享受できないMRならではのメリットには、例えば、自分の周囲の状況を把握しやすい点が挙げられます。実際、Meta Quest 3はAIを使って装着者の周囲の状況を「理解」するため、障害物にぶつからない安全な境界を自分で描画する必要がありません。周囲に物や人が多くても、ヘッドセットをかぶってそのまま動き回ることができます。

これにより、製造工場や倉庫、病院、物流センターでのMRの用途が広がります。これまで、こうした環境での使用が認められてきたヘッドセットは、バッテリーパックもコントローラーも有線接続のものだけでした。ワイヤレスの選択肢があれば、遠隔支援や作業フローのサポート、データの可視化が従来よりもやりやすくなります。

2022年6月から2023年3月にかけて「AI」の検索件数は全世界でおよそ4倍(790万件から3,040万件)に増加しました。AIがいかにホットなトピックかが分かります。

Metaは10年以上にわたってこのAIの分野を切り開いてきました。研究者向けにリリースしたモデル、ライブラリ、データセットの数は1,000を超えます。Metaは実際はMRよりもAIに関心があるのではという声が聞かれることもありますが、この2つは不可分というのが本当のところです。

Metaは、さまざまな領域でさまざまなタイプのAIが活躍するようになるのではないか、そして、特に興味深いAIのいくつかはバーチャル世界で生まれるのではないかと考えています。

AIと一口に言っても、そこにはスペクトラムのように幅があります。片方の端には2次元空間のAIがあります。例えば、スマートフォン上で文字ベースのプロンプトからスタンプや画像を生成できる新しいクリエイティブツールです。これは、少なくとも米国ではMetaのEmuですでに行うことができます。

スペクトラムの中央にはMeta AIなどがあります。いつでもどこでも呼び出せて、食事やハイキング、買い物のおすすめスポットを尋ねたり、ジョークを言わせたり、議論に決着を付ける情報をウェブ上で探させたりできる次世代のチャットボットです。

反対の端には、Metaが構想する未来のAIとMRがあります。現在のAIにはほとんど個性がありません。スクリーンに数行の文章を吐き出すだけなのだから当然？はたしてそうでしょうか。ただ文章を生成できるだけでなく、アバターとして肉体を持ってバーチャルな世界で触れ合えるようになったら、どんな見た目と声を持つ、どんな感じのAIになるのでしょうか。

トム・ブレイディ？大坂なおみ？それともスヌープ・ドッグ？全部正解です。

Metaは、スポーツや食、フィットネス、旅行など、利用者が(そしてAIが)知りたい情報を読み込ませたAIアシスタントたちを作り、世界的な著名人に依頼してAIに個性を与えました。トム・ブレイディ氏はスポーツを議論できるBru、大坂なおみ氏はアニメが大好きなコスプレイヤー、スヌープ・ドッグ氏は物語をつむぐダンジョンマスターです。

現在、これらのAIとやり取りできるのは米国のInstagram、WhatsApp、Messengerに限られていますが、まもなくHorizon Worldsでも、これらの3Dアバターと交流できるようになります。AIがスクリーンから飛び出してあなたの世界に入ってくるようになるのです。

仕事への影響

その道に通じた3Dアバターによって生産性が上がり、より結果を出せるようになることは想像に難くありません。

Metaの新しいAIの1つであるLilyは、文法、スペル、言葉選びについてアドバイスをすることができる文章作成のエキスパートです。現在クラウドコラボレーションソフトウェアで使えるAIプロンプトを格段に賢くしたイメージです。

スクリーンに表示されるプロンプトや提案をながめるのではなく、バーチャルオフィスでLilyの隣に座って、新しいプレゼンや報告書を作成できたら、と想像してみてください。彼女に向かって「これって、どうすればもっと分かりやすくなるかな？」とか「何が欠けているかな？」と尋ねれば、あなたのほうを向いて「これを付け足すのはどうでしょう？」と答えてくれるかもしれません。

では、考えつく限りのあらゆる領域でそれができるようになるとしたらどうでしょうか。Metaは、開発者がMetaのテクノロジーを使って独自のアシスタントを作れるAIスタジオを構築しているので、それも夢物語ではありません。バーチャルオフィスで自分の隣に戦略エキスパート、科学者、弁護士に座ってもらう、製造工場で機械の修理をしながら隣にそれを設計・製作した3Dアバターにいてもらう、といったことが可能になるかもしれません。

こうしたAIが私たちの働き方に与える影響は、ウェブのインパクトに比肩する大きなものになるでしょう。30年前なら、コンピュータースクリーンの前に座っているだけで世界中の情報にアクセスできると言われても、SFの世界の話にしか聞こえませんでした。近い将来、それと同じことを隣にいるAIにお願いするだけでできるようになるでしょう。ひょっとすると、尋ねるという行為さえ必要なくなるかもしれません。

MRとAIを掛け合わせたらどうなるか。考えただけで興奮します。しかしそのテクノロジーを本当の意味でメインストリームにするには何が必要かをその分野の人に尋ねれば、全員が「フォームファクター次第」と答えるでしょう。

MRの可能性を解き放ち、何億、何十億という人のもとへ届けたいと本気で思うなら、ヘッドセットよりも格段に軽く、使い勝手がよく、見た目もよいものが必要になるでしょう。つまりはメガネ型デバイスです。それを広く普及させる必要があります。

そうした理由から、Metaは、ARテクノロジーの次なる飛躍に大きな期待を寄せています。それを代表するのが、新しいRay-Ban Metaスマートグラスです。

スマートグラスは山あり谷ありの歴史を歩んできたと言っても異論はないでしょう。アイデア自体は昔からありましたが、ようやく夢に技術が追いつきました。回りくどく言いましたが、それこそが、優れた機能性とデザイン性を兼ね備えたMetaのスマートグラスです。

Metaのスマートグラスでは、4Kでの撮影とライブストリーミングができます。下向きに音を飛ばすスピーカーで音楽も聴けます。FacebookとInstagramに直接画像をシェアすることも可能です。(少なくとも米国では)Meta AIを初期搭載した最初の製品でもあります。声だけで万国の言語を瞬時に翻訳する、自分が見ているものの情報を即座に得るといった歴史的なブレークスルーに、また一歩近づきました。

AIのパワー、MRの万能さ、スマートグラスのシンプルさが1つになれば、働き方の革命が現実のものになります。

MRとARについて言えば、業務に取り入れている企業はすでにあります。例えば、工場の大型機械のトレーニング、現地に行くのが難しいウィンドファームなどの拠点の遠隔保守、さらには、バーチャルなオペレーションセンターで3Dデータを分析することによる山火事の拡大防止対策などです。

テクノロジーの小型化、軽量化、高速化が実現すれば、こうした用途のほか、数千、数万というその他すべての用途で使い勝手とアクセス性が向上します。屋外やフロントラインでの仕事だけではありません。オフィスでスマートグラスをさっとかけて、遠く離れた同僚のホログラムと没入感の高い自然な会話を交わせるようになる未来も、容易に想像できます。あるいは、ノートパソコンの小さな画面の代わりにバーチャルな画面を何枚も並べられるようになるでしょう。

スマートグラスによって、世界中の同僚とごく自然につながれるようになるだけでなく、必要になったまさにそのタイミングで情報や専門家の知識を即座に得ることも可能になるでしょう。

大規模言語モデル

ここ数年、大規模言語モデル(LLM)の話題がひときわ盛り上がっていることは誰の目にも明らかでしょう。「AIによって世界が終わる」「人知を超えた知能がすぐにでも誕生する」などといった一部の言説は、たしかに、テクノロジーがもてはやされるときに決まって聞かれることかもしれません。しかし、見出しに惑わされなければ、多くの専門家がLLMに真剣に取り組んでいることがおのずと分かってきます。

LLMは、トランスフォーマーモデルに基づいて構築されています。トランスフォーマーモデルとは、データの連続の中に潜んでいるパターンについて自ら学習することができる特殊なニューラルネットワークのことです。膨大なテキストを使ってトレーニングすれば、同じ文でよく使われる言葉の間にある深い統計的な関係を学習することができます。そのようにして開発されたAIには高い言語能力があり、自然言語による入力を理解し、それに関連して見るからに中身のある詳細な文章を生成して返すことができます。

こうした理由から、GPT-4やMetaのLlama 2のようなLLMは、ほぼ唯一無二の柔軟な知識ツールになっています。膨大に蓄えられた情報を利用して、人間らしいあらゆる回答を生成することができるのです。

メールやプレゼン、報告書などの素案の作成が職場での分かりやすい使い方ですが、LLMを軸にした調査や継続学習の実践方法が、多くのプロフェッショナルの間で確立されつつあります。

仕事への影響

大きな組織の場合、学習とナレッジマネジメントをどのように行うかという課題があります。ドキュメントやプレゼン資料、スプレッドシートなどの情報があちこちに分散しているのが一般的だからです。社歴の長い社員であっても、あの統計値やインサイトが見つからない、あのときの資料はどこだと言って何時間も何日も、ときには何週間も探し続けることがあります。

今、こうした課題へのアプローチの仕方を大きく変えるLLMを開発している企業が出てきています。例えば、コンサルティンググループのMcKinseyです。同社は8月に、10万以上の社内ドキュメントに基づいてファインチューニングされたLLM「Lilli」を発表しました。これは、何十年にもわたってグループ内に蓄積されてきた業界特有の膨大な知識やデータなどに社員がアクセスできるようにするものです。

「Lilliにより、当社のコンサルタントは、知識とアセットの総体を活用できるようになりました。これを皮切りに、組織の変革に寄与する活用方法がいくつも生まれるでしょう」と、McKinseyの最高テクノロジー・プラットフォーム責任者を務めるJacky Wright氏は語ります。

アソシエイトパートナーのAdi Pradhan氏はLilliを学習ツールとして活用しています。「新しいトピックについて学び、担当プロジェクトの各領域を結び付けるためにLilliを使っています。ミーティングの準備時間を最大20%削減できていますが、それ以上に、自分の専門知識と貢献の質が上がったことが大きいです」。

深く学び、遠くを見据え、より良い結果を出すために自らの知能とクリエイティビティをAIとうまく掛け合わせることができるか。組織や個人が未来を物にできるかどうかは、その点にかかっています。

24時間365日稼働しているアシスタント、ガイド、学習パートナーが職場にいる世界を想像してみてください。そうなれば、知識の流れと吸収のありように革命が起きます。近い将来、AIを搭載したそうした相談相手を社員の多くが求めるようになるでしょう。AIが重要な学習ツールになることは確実で、新入社員のオンボーディングとトレーニングに欠かせない存在になるでしょう。

この先LLM (より広い意味では機械学習)に変革が訪れることは間違いなく、LLMの活用はまだ始まったばかりです。やるべきことも、学ぶべきことも、まだまだ残っています。

自動化とロボット

「自動化」や「ロボット」と聞いて大規模な生産ラインを思い浮かべる人も多いのではないでしょうか。しかし、このテクノロジーが活用されている産業は製造業だけにとどまりません。

自動化はほぼあらゆる繰り返し作業に応用が利き、クラウドベースのプラットフォームを利用すれば規模の小さいビジネスでも高度な自動化ツールにアクセスできます。データのバックアップから何人もの求人応募者のトラッキングまで、自動化は時間と費用の節約に役立っています。

ロボットアームの活躍の場も、今や製造工場だけでなく手術や荷物の取り扱いなどへも広がっています。その影響は家庭にも及び、専門家の間では2033年までに家事の40%近くが自動化に取って代わられると考えられています。

機械に職を奪われることを恐れる声もありますが、歴史を振り返れば、そうした恐怖には根拠がありません。同じ不安は産業革命の時代にもありましたが、労働市場は往々にして技術発展に合わせて変化します。世界経済フォーラムの推計では、2025年までに8,500万人分の職が失われるものの、新たに9,700万人分の職が作り出されるとされています。

職場におけるイノベーションには、職の破壊や創造よりも、むしろ既存の職務を変革する側面があります。コミュニケーションチームによるソーシャル投稿の日時設定や、配送センターでの重労働を支えるパワードスーツなどが良い例です。

仕事への影響

質を落とさずに効率化する必要があることから、自動化への依存度は高まっていくことが予想されます。このコスト削減効果は絶大で、Gartnerによれば、コンタクトセンターだけでも2026年までに800億ドルのコスト削減が見込まれています。

効率化は良いことですが、職務の調整が生じることは避けられません。

また、新しい職場テクノロジーによって収集されたデータの利用をめぐる懸念も高まっています。世界各地の規制当局がAIを注視し、その利用に関する枠組みを検討しており、欧州ではAIの使用を規制する法律が成立間近で、米国でもAI権利章典の青写真(AIの使用に関する一連の原則)が公表されています。

5G

5Gとは、その名のとおり、無線移動通信テクノロジーの第5世代のことです。遠隔地においてもインターネット接続時のアップロード速度とダウンロード速度が向上するだけでなく、通信の大容量化によってネットワーク接続の安定性も増します。2024年末までに、5Gの世界人口カバー率は40%を超えるものと予測されています。

5G対応のスマートフォンを持っている方もいると思いますが、5Gのメリットはソーシャルメディアのコンテンツが速く読み込まれるようになるだけではありません。インターネットにアクセスしやすくなることで、膨大なデータが生まれやすくなります。ここでいうデータとは、AIや自動化、ロボットの利用に伴って発生するデータです。そのデータがあれば、より確かな根拠を得て、変化にリアルタイムに適応し、最新のテクノロジーに裏打ちされたアイデアを広く展開することが可能になります。

仕事への影響

無線ネットワークの5G化は、製造業、運輸業、ヘルスケア、小売業など、あらゆる産業全体に変革をもたらす可能性を秘めています。5Gは超高速接続を可能にし、ARやVRなどの技術の統合を実現します。

スマート工場はプロセスを合理化し、商品の輸送は自動運転車によって進化するでしょう。医療では、遠隔地に行けない医療従事者が、より多くの検査や診断をオンラインで行うようになります。5Gの普及に伴って、賃金格差が縮まることも期待されています。

モノのインターネット(IoT)

モノのインターネット(IoT)とは、インターネットに接続し、人の手を介さずに無線ネットワークでデータを収集する無数のデバイスのことを指します。キッチンのスマートスピーカーや、スマートフォンに接続されたテレビドアホンがそれです。

IoTは、ごく小さなスペースに各種センサー、プロセッサ、データを詰め込めるようになったことで実現しました。そこに無線インターネット接続が加われば、家のあらゆるデバイスが「スマート」になるというわけです。

今や、空調システム自らが気温をモニタリングして暖房を付けるタイミングを決める時代です。起床時間に合わせて開くカーテンもあります。IoTデバイスの数は2023年時点で150億台に上り、その数は2030年までに290億台にほぼ倍増すると聞いても、特段、驚きはないかもしれません。近い将来、もっとおもしろい新しい用途にスマートデバイスが使われるようになることは間違いなく、ビジネスはほぼ確実に、トレンドを先取りして展開されるようになるでしょう。

仕事への影響

職場では、プリンターのインクが少なくなると自動的に注文したり、誰もいない部屋の照明やエアコンを切ったりするなど、プロセスの最適化に5Gが役立っています。新しいIoTテクノロジーは職場のスマート化をさらに推し進め、チェックイン手続きの自動化や人感センサーによる混雑場所の特定などを実現するでしょう。プロセスを省力化できれば、創造的思考や、より複雑なタスクに費やせる時間が増えます。

IoTが幅広い産業にメリットをもたらすことは確実です。小売店での在庫や客足のモニタリングにせよ、製造拠点の温度と湿度の測定にせよ、ネットワーク接続されたデバイスからリアルタイムにデータを得ることで、人間はより良い決定をより迅速に下せるようになるでしょう。AIを用いてデータを分析すれば、インサイトの獲得と検討にかかる時間と手間を以前よりも減らすことができます。