『AIが変える業務と成果評価』
『対話AI行政活用提言へ』
『不動産IDデータベース年内整備』
『チャットGPT数字で分析』
『生成AIに対して』
『企業法務に向けて普及が進むリーガルテック例』
『AIが変える業務と成果評価』
・日本はオフィス業務の生産性の低さが指摘される。
米国はインターネットの特性を最大限に活かす為にフラットな組織運営や情報のデジタル化を進め生産性を向上させた。日本は既存組織や業務の運営方法に合わせてシステム導入を進めたために生産性向上の恩恵は比較的小さかった。
・今後は高度な知識や経験を必要とするマネジメントや知識専門職などの関連業務の大半はAIが担う事により多くの組織や業務の在り方が岐路に立つ。
・日本がインターネット導入期と同様な対応を取れば生産性は一層劣後するだろう。
日本に求められる変化は組織運営の変革やデジタル化に加え、対話型AIの登場に伴うさらなる組織運営と業務分担の見直しだ。
・人が担う業務はよりクリエイティブさが必要なモノとなり、失敗する可能性は高くなる。
業務の評価や報酬制度は年功序列や終身雇用の人事体系化で長年にわたり実績を積み上げ、あるいは減点されるものからより短期の成果を評価し報いるモノに変化するだろう。
・支援業務の多くをAIが担当する為に体系化された業務知識を定期的に学び直す仕組みも求められる。
『対話AI行政活用提言へ』
・議会答弁や議事録の作成支援
・法令データやHP情報の検索を容易に。
・DX化に必要なプログラミングコードの生成
・データに基づく政策立案
・コールセンター業務の補助
・これらの課題の行政サービスは効率だけではなく、正確さがもとめられるため行政側の誤りで損害が生じれば訴訟の対象になる事も想定される。
対話AIの回答で機密情報が流出する懸念もつきまとう。
・AI回答が事実誤認を含んだり、差別や偏見などの倫理的問題を含む可能性があると説明。
原因として学習データが偏ったりインプットするデータの質が下がったりする事をあげた。
『不動産IDデータベース年内整備』
・不動産IDデータベースの年内整備を440市区町村で運用を始める。官民が収集した物件情報や災害リスクを一元的に把握できるようにし、まちづくりや不動産取引物流などを効率化する。
・各地方自体体が開発規制やハザードマップといった公的データを紐づけできる仕組みを検討する。
・現状は建物の建築規制や電気・ガスの設備状況などを複数の窓口で確認する必要があるがデータ一元管理で中古物件の取引などが迅速になる。
・物流サービスの活用も期待されドローンで大量の荷物を複数地点に配送する場合、IDを基にした地図情報で効率よいルートを選べるようになる。自動運転の配送にも生かす。
・自治体の住宅政策でも利用でき、世帯ごとの水道利用の有無など把握し、空き家かどうかを素早く判断できる。放置空き家管理を強化し民間事業者の中古取引を仲介する事が可能になる。
１：デジタル化とDXは違う。定義の意味とはなんですか？
教育子育て
２：新聞の要約をする。
３：名簿がない
４：水害は車で逃げる
５：人は業務量をどうなっているのか？まずは自分が動く
『チャットGPT数字で分析』
・世界のGDP押上効果、日本も生産性向上で7兆ドル
・欧米企業の決算会見でのAIへの言及回数は1597回
・米チェグが1日で失った時価総額48％
・世界でAIが自動化しうる雇用の割合18％
・日本からのアクセスが占める割合６％
・日本の医師国家試験問題での正答率8割
・生成AIはチャンスと捉える国内企業47％、脅威は９％
・1～3月に公開された対話型AIアプリ158個
・オープンAIの昨年の赤字幅5億4000万ドル
・チャットGPTは2022年11月30日公開から5日で100万人が利用しわずか2か月で月間利用者が世界で1億人に達した。TIKTOKでも9か月インスタグラム26か
『生成AIに対して』
・文科省は7月4日初等中等教育における生成AI利用の暫定的ガイドラインを公表した。
生成AIは自我も人格もなく、人間が開発した道具に過ぎないと認識すべき、計算方法や使用モデルには不十分な点もあるために回答を誤る可能性がある。
・回答が異なるのはAIの質問から回答に至る構成要素は①質問の受容システムの正確性②回答に至るモデルの正確さ③モデル内部の計算手法の妥当性④回答のための大量データの正確性。
・現在、各国のAI規制は利用者・作成者の倫理・個人情報データ管理が強調されている。しかし、より利用価値の高い生成AI作成のためにはモデル・計算・深層学習手法など技
術面の進展度合いの審査も極めて重要だ。
・生成AI市場規模27年で世界で17兆円に達する見込みだ。
【政府の役割】
・国際的なルールやガイドラインの制定
・失業リスクへの対応など雇用政策
【民間の役割】
・業界別ガイドラインの策定
・積極的にAI技術を使い生産性を高める。
【その他の課題】
・幅広い世代のAIリテラシー教育
・大量のデータを処理する演算能力の確保。
『企業法務に向けて普及が進むリーガルテック例』
法務担当の人材確保の難しさや世界的な各種規制ルール拡大により、法務部門の業務負荷が急速に高まっている。特に契約書の作成から審査、締結、管理までの一連のサイクルにはこれまで非効率的な業務多かったためスタートアップや隣接領域からのリーガルテック新規参入も相次ぎ激しくなっている。
電子契約：オンライン上で契約締結できる
AI契約書審査：AIが契約書の条項を点検し、不利な点や抜け落ちを指摘する。
契約書の作成や管理：クラウド上で契約書の作成や管理ができる。
法務調査：法律関連書籍の定額読み放題サービスなど。
デジタルフォレンジック：不正などの際に情報端末の電子データを解析する。
積極的導入に関して電子契約が85％で最多、AI契約書審査サービスは66％、契約書作成・管理は46％に挙がった。