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5月 2020

働きすぎの解消

現代では、労働時間の超過というものが非常に問題になっている世の中と言えるでしょう。そのため、働き方そのものが見直されていると言っても過言ではないでしょう。こう言った問題を根本から覆していけるとするものとしてRPAを導入するという動きが見られているのではないでしょうか。今までのソフトウェアシステムというのは、スプレットシートの入力や、編集と言ったそれぞれの業務に焦点を当てて、複雑に構造された情報を対象にデータを処理するものがほとんどだったのではないでしょうか。RPAというのは、ディスプレイに表示されている図形や文字と言った、いわゆる「非構造化」と言われる情報でさえも対象とすることのできるもののようで、あらゆる業務に対して、比較的簡単かつ迅速な処理を行うことができるものであると言えるでしょう。使い方によっては、実に多くの業務に応用することができるため、導入の際には広い視野での導入を検討すると良いのではないでしょうか。また、今までのソフトウェアシステムの開発には、専門的な知識を必要とするプログラミングが必要不可欠と言えましたが、RPAロボットの場合、それほどIT関係に詳しくないというスタッフであっても開発可能というのも、導入しやすい点であると言えるでしょう。このことから、開発するまでの期間や、開発費用などを大幅に抑えることができることもメリットと言えるでしょう。しかし、担当するスタッフが実際に使用する際に問題なく使いこなせるのかどうかという点については、会社ごとにしっかりとした対応、研修をしておかなければならないのではないでしょうか。オフィスソフトウェアや、社内基幹システムの操作などを、自動化したりと言った作業を行ってもらうためには、定義付けされルールを用意しておかなければならないでしょう。しかし、それさえできていれば、判断が必要となるシステム操作であっても、条件分岐による処理の自動化が可能になるため、今まで使用していたソフトウェアシステムの変更という手間もなく、多くの業務に対応できるものであると言えるでしょう。単純作業やルーティンをRPA導入することで、より複雑な判断や、情報処理能力を必要とする業務に人員を配置できるという点においても、大きく働き方の改革につながっていると言えるのではないでしょうか。RPAの普及というのは、企業の効率化にも十分メリットがあると考えられ流のではないでしょうか。

海外大手IT企業と日本企業との格差

多くの日本企業では、画像認識コンテストでの劇的勝利をどうやらそれを知らなかったと思えてなりません。そのためか、「ディープラーニング」を強調した営業活動をしても、ほとんど相手にされることはありませんでした。コンテストの結果はネットでも話題になったのですから、誰でも知ることができたはずなのに、どうして誰も見に行かないのか。日本企業はずいぶんチャンスを取り逃していると感ぜざるを得ません。それに対し、米国の大手IT企業は動きがいつも早い、と思わざるを得ません。ヒントンの論文に限らず、面白い論文が出た瞬間、「これって、すごくいいよね、面白いよね」ということで、すぐに研究に取り入れてしまうようです。そして、儲かる部分をしっかりと突き止め、そこに資本を集中投下する。その中で基礎研究がもちろん大事だと思えば、すぐに先行している企業の買収に取りかかります。AI関係でいえば、2006年には生体認証の企業を、2011年には顔認識ソフトウェアの企業を買収しています。ヒントン教授が2012年に設立した企業も2013年に、そして翌2014年にはアルファ碁で有名なイギリスのAI企業も買収しているのです。早くからディープラーニング分野で疾走し、その技術を使い尽くしてきたその大手IT企業が「ディープラーニングは、もう枯れた技術」と言うのも納得できます。掘り尽くした感があるでしょう。その大手IT企業の社内においては、それくらい早くサイクルを回しています。残念ながら、それに比べると、日本企業は枯れた技術どころか、「AIは最先端だから、よくわからない」といった話をするケースも多く、大きなギャップを感じてしまいます。「なぜ日本企業はこんなにも勉強しないのだろうか?」というのが、謎です。