AI普及で逆に「残業」が増加？製造現場で起きた意外な逆転と、事務職が直面する「準備の壁」

この影響は、製造ラインだけにとどまりません。AIを導入しようとする企業の事務職においても、これまで放置されてきた「アナログなデータ」を整理するという、避けては通れない工程が浮き彫りになっています。例えば、ゆうちょ銀行の事例では、現場主導でデータ整理を自動化するツールの内製化が進められました。これは単なる業務増ではなく、AIを正しく機能させるために、人間がバラバラなデータを整理し、AIが読み込める形に整える「データのクレンジング」を自ら手掛けたものです。結果として、従来の手作業を数分に短縮することに成功していますが、こうした「AI以前の準備」をいかに乗り越えるかが、今の現場の新しい課題となっています。

AfterAI編集部としては、現在の状況を「AIのインフラ構築期」特有の現象と見ています。AIは魔法ではなく、動かすための機械と、学習させるための綺麗なデータが必要です。これらを用意する工程は極めてアナログで、今はまだ人間の手に頼るしかありません。AIが普及すればするほど、それを支えるハードウェアを作り、データを磨くための労働需要が高まるという、一時的な「逆転現象」が起きているのです。今の雇用増は自動化の遅れではなく、AIという新しい産業をゼロから立ち上げるための産みの苦しみと言えるでしょう。

よくある誤解として、AIを導入した瞬間にすべての業務から解放されるという思い込みがあります。実際には、AIを現場に定着させるまでの導入期には、データのクレンジングやツールの設定、AIの回答チェックといった、今まで存在しなかった「AIのお守り」とも言える準備工程が確実に発生します。この現実を無視した導入計画は、現場の混乱を招く原因になりかねません。

今日からできることとして、まずは自分の業務の中に潜む「AIに渡す前のデータ整理」という作業を可視化してみましょう。それが今、組織の中で最も求められている付加価値であり、AI時代に真っ先に必要とされる「準備のスキル」になります。

次に、外部のツールをただ使うだけでなく、ゆうちょ銀行のように現場主導で業務を改善する姿勢を持つことが重要です。AIに何をさせたいのかを一番知っているのは現場の人間であり、自らデータ整理やツール構築のリテラシーを持つことが、将来的な残業削減への確実な近道となります。

最後に、AIブームが自分の業界のどこに負荷をかけているかを観察してください。製造業なら生産管理、事務職ならデータ整備といったように、AI需要がもたらす「特需」のポイントを見極めることで、次に自分が身につけるべきスキルの方向性が見えてくるはずです。