業務効率化の主人公になりつつあったRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）の話をとんと聞かなくなりました。
そして今、世はAIまっさかり。ChatGPTという言葉を、もうきっとご存じではないかと思います。
そして忘れてはいけないのが、エクセルです。
私としては、RPAが出てきてAIが隆盛を極めつつ合って、それらの技術によってエクセルはより便利になり、つまり、今までとは少し違った形で今まで以上に使われるようになるのだろうなあと想像しています。
きっとそれは、計算を早めることであったり、分析をすることであったりなど、業務効率化と業務の深化その双方で恩恵を受けられるのではないかと思います。
そのあたりを当事者であるChatGPTに聞いてみました（笑）
Q.ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）が流行した理由とすぐに下火になった理由を教えてください。
ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）が流行した理由と、その後すぐに下火になった理由について説明します。
流行の理由:
効率の向上: RPAは、繰り返しのタスクを自動化することで、労働力の削減や作業時間の短縮、生産性の向上につながります。
コスト削減: 人間の労働力を必要としないため、人件費や研修費が削減できます。
エラーの減少: RPAは機械的なミスが少ないため、ヒューマンエラーを減らすことができます。
スケーラビリティ: RPAは容易に拡張できるため、事業の成長や変化に柔軟に対応できます。
下火になった理由:
限定的な適用範囲: RPAは主に定型的なタスクに適しており、柔軟性や創造性が求められるタスクには対応できませんでした。このため、多くの企業がより高度な技術への移行を求めました。
AI技術の進化: RPAよりも高度な機能を持つAI技術（例えば、機械学習や自然言語処理など）が登場し、これらの技術によってRPAが提供できる範囲を超える価値が提供されました。
競争の激化: RPA市場は急速に成長し、多くの企業が参入しましたが、競争の激化によって多くのプロバイダが値下げや機能追加を行い、結果的に市場の収益性が低下しました。
実装の困難さ: RPAを適切に実装するためには、既存のシステムやプロセスとの統合が必要ですが、これが困難であったため、多くの企業が投資対効果を得られないまま終わりました。
以上の理由から、RPAは一時的に流行しましたが、その後すぐに下火になりました。しかし、RPA技術自体は、特定の業務や状況においては依然として価値を提供することがあります。
Q.これと同じことがAIにも言えると思いますが、あなたはどう思いますか？
確かに、AI（人工知能）技術に関しても、一部の同様の問題が存在すると言えます。しかし、AIはRPAと比較してより広範な適用範囲と柔軟性を持っています。以下に、AIに関連する問題点と、それが下火になる可能性について触れます。
高度なスキルが必要: AI技術を効果的に活用するには、専門的な知識や技術が必要であり、そのためには高度な教育や研修が必要です。これが、AI導入のコストや難しさを増加させる要因となります。
データの重要性: AI技術は大量のデータに依存しており、高品質のデータがなければ最適なパフォーマンスを発揮できません。データの収集、管理、および保護は、多くの企業にとって大きな課題となります。
倫理的な問題: AI技術の進化に伴い、プライバシーや倫理的な問題が浮上してきています。データの使用方法やAIが生成する結果に対する説明責任が求められることがあります。
競争と市場の飽和: AI技術の市場も競争が激しく、新規参入者やイノベーションが続々と登場しています。市場の飽和や競争により、一部のプレーヤーが淘汰される可能性があります。
ただし、AIはその適用範囲や柔軟性が非常に広いため、すぐに下火になるとは限りません。技術の進化に伴い、新たなアプリケーションや付加価値が次々と生まれることが予想されます。そのため、AI技術全体が下火になるというよりも、特定の技術やアプローチが時代遅れになる可能性があります。AI分野は引き続き進化し、適応し続けることが重要です。
Q.はい。私もAIがすぐに下火になるとは思いません。
AIがその価値を高めていくためには、それを使う人間の知識や能力、経験が必要になる、これが一番大切だと思います。あなたはどう思いますか？
私も同意見です。AI技術がその価値を最大限に引き出すためには、人間の知識、能力、経験が重要な役割を果たします。以下に、それがどのように役立つかをいくつかの点で説明します。
適切な問題の選択: AIの専門家は、AI技術が最も効果的に機能する問題を特定し、適切なソリューションを設計する能力が求められます。これには、ビジネスの理解や技術的な知識が不可欠です。
データの収集と前処理: AIアルゴリズムは、高品質のデータが重要です。データ収集、クレンジング、前処理などの作業は、人間の専門家が行うことが多く、データの質を保証する役割を果たします。
アルゴリズムの選択と調整: AI専門家は、適切なアルゴリズムやモデルを選択し、パラメータを調整して最適なパフォーマンスを達成する能力が求められます。これには、理論的な知識と実践的な経験が必要です。
結果の解釈と評価: AIモデルが生成する結果を解釈し、評価することは、人間の専門家にとって重要な役割です。また、モデルの改善や新たなデータへの適応性を評価するためにも、専門家の知識が重要です。
倫理的な判断と責任: AI専門家は、技術の利用に関する倫理的な問題に対処し、適切なガイドラインやポリシーを策定する責任があります。これには、人間の価値観や社会的な影響を理解する能力が必要です。
人間の知識、能力、経験は、AI技術の適切な活用と発展に不可欠です。AIと人間が協力し合うことで、より効果的で持続可能な成果を生み出すことができるでしょう。
Q.これを社内でできるようにするためには莫大な投資が必要になります。
巨大な企業であればその投資は可能ですが、中小企業には難しく、また、莫大なコストを払って十分なリターンを得られるかどうかも未知数です。
あなたはどのように考えますか？
確かに、AI技術の導入と活用にはコストがかかり、特に中小企業にとっては大きな負担となることがあります。しかし、以下のような方法を検討することで、コストを抑えつつAIの恩恵を受けることができるかもしれません。
クラウドベースのAIサービス: クラウドプロバイダが提供するAIサービスを利用することで、自社でインフラを構築する必要がなくなり、コストを抑えることができます。また、多くのクラウドサービスは従量課金制を採用しているため、必要な分だけ支払うことができます。
オープンソースソフトウェア: AI開発に関するオープンソースソフトウェアやライブラリを利用することで、ライセンス費用を節約できます。TensorFlowやPyTorchなどのオープンソースフレームワークは、無料で利用できるだけでなく、豊富なドキュメントやコミュニティサポートがあります。
外部専門家の活用: 中小企業は自社でAI専門家を雇うのが難しい場合がありますが、外部のコンサルタントやフリーランスの専門家を活用することで、コストを抑えつつプロジェクトを進めることができます。
連携・パートナーシップ: 他の企業や組織と協力し、リソースや知識を共有することで、相互にコストを抑えることができます。これには、共同開発や情報交換などが含まれます。
段階的な導入: AI技術を一度にすべての業務に導入するのではなく、まずは小規模なプロジェクトや部門で試験的に導入し、効果を評価しながら段階的に拡大することで、リスクを抑えつつコスト対効果を最適化できます。
中小企業にとって、コストを抑えながらAI技術を活用する方法はいくつか存在します。最適なアプローチは企業の状況や目標によって異なりますが、慎重な計画と戦略によって、AI技術が持つポテンシャルを最大限に引き出すことができるでしょう。
Q.AIが発達すれば、エクセルもより便利になりますね。もしかしたら、エクセルはAI台頭以前よりも重宝されるかもしれません。あなたの考えを聞かせてください。
AIの発展がエクセルやその他のスプレッドシートソフトウェアにも影響を与え、より便利で効率的なツールに進化させる可能性があります。エクセルは、多くの企業や個人がデータの管理や解析に利用しており、AI技術の統合によってその価値がさらに高まるでしょう。以下に、AIとエクセルがどのように相互作用し、エクセルが重宝される理由をいくつか挙げます。
データ解析の自動化: AI技術は、エクセルでのデータ解析をより簡単で効率的にすることができます。例えば、予測分析やクラスタリングのような高度な解析手法を自動的に適用することで、ユーザーが手間をかけずにデータを理解する手助けをすることができます。
自然言語処理: AIの自然言語処理能力により、エクセルでのデータ操作がより直感的になります。ユーザーは自然言語で質問やコマンドを入力し、エクセルがその意図を理解して適切な操作や解析を行うことができるでしょう。
データの可視化: AI技術は、エクセルのデータ可視化機能を向上させることができます。AIはデータのパターンや関係性を自動的に把握し、最も適切なグラフやチャートを提案することができるでしょう。
エラー検出と修正: AIは、エクセルのデータに存在するエラーや不整合を検出し、自動的に修正する能力を持つことができます。これにより、ユーザーはデータの整合性や正確性を向上させることができるでしょう。
テンプレートと推奨事項: AIは、ユーザーの過去の操作や業務に基づいて、最適なエクセルテンプレートや機能を提案することができます。これにより、ユーザーは自分のニーズに合ったエクセルの使い方を習得しやすくなります。
これらの要素が組み合わさることで、エクセルはAIの台頭によってさらに強力で使いやすいツールに進化するでしょう。中小企業や個人ユーザーにとっても、エクセルはデータ分析や管理において重要な役割を果たし続けるでしょう。
さらに、エクセルの進化に伴って、他のスプレッドシートソフトウェアやデータ解析ツールも同様のAI機能を取り入れることが予想されます。これにより、データ分析や管理に関する作業が一層効率化され、ユーザーはより短時間でより正確な結果を得られるようになるでしょう。
AIとエクセルの組み合わせは、企業や個人がデータ駆動型の意思決定を行い、競争力を向上させるための強力なサポートを提供します。今後もエクセルは、データ解析や管理の分野で重要なツールとして、AI技術の発展とともに進化し続けることでしょう。
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こういった回答でした。
印象に残ったのは、RPAもAIも、つまるところそれを使う人間の知識、能力、経験によるところが大きく、また、AIが言っているように慎重な計画と戦略によって、AI技術が持つポテンシャルを最大限に引き出すということになろうかと思います。
慎重な計画と戦略、、、ま、それが難しいですけどね、と思うのは当社を含めた世の中小・例さ企業様ではないかと思います。
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