労働補完技術

絵の具やコピックが買えなくてイラストをかくのを諦めていた中学生が、photoshopで書けるようになった。

新たな専門家の役割を作る

人の能力を高めて仕事を生み出す技術

バックログにいくつかいれてみる

労働補完要素の割合を増やしてみよう

プロダクトマネジメントの世紀

人間は道具を作ることによって

生まれ持った能力を劇的に増幅できるんだ

"パソコンは脳の自転車"と広告を出したことすらある

これまでの歴史を通し　人類が発明したものの中で

コンピューターが一番か　それに近い重要性を持つ

我々が生み出した史上最高の道具だよ

人がやらなくなった行為

計算

電卓

繰り返される計算

コンピュータでのexcel

翻訳

機械翻訳

目を細めて夜空を観察する

望遠鏡

昔は義足、劣化した手足

今は義足は性能が高くなりすぎている

知能増大技術

概要

人間の労働力を補完し、効率化や生産性の向上を目指す技術のことである。これには、自動化技術やロボット、AI（人工知能）などが含まれる。これらの技術は、人間が行っていた作業を代替したり、サポートすることで労働力を節約し、労働の質やスピードを向上させることができる。労働補完技術は、製造業、物流業、サービス業、医療業界など、幅広い分野で活用されている。

どのような問題に有効か

労働力不足や労働集約的な作業、繰り返し性の高い作業、危険性のある作業など、様々な問題に有効である。これらの問題は、人間の労働力だけでは効率的に対処することが難しいが、労働補完技術を活用することで解決に向けた取り組みが可能となる。

どのような結果が期待できるか

労働補完技術を導入することで、効率化や生産性の向上、労働力不足の緩和、労働環境の改善、コスト削減、新たなビジネスチャンスの創出など、多様な結果が期待できる。これにより、企業の競争力向上や社会の発展に寄与することができる。

実行するためにどのようなハードルを乗り越える必要があるか

労働補完技術を実行するためには、技術開発や導入に関する費用、技術的な制約、法的・倫理的な問題、労働者のスキルや知識の不足など、様々なハードルを乗り越える必要がある。これらのハードルを乗り越えるためには、国や企業が技術開発や人材育成に投資し、関係者との連携を強化することが重要である。

実行するとどのようなネガティブなことが起きるか

雇用機会の減少、社会格差の拡大、プライバシー侵害、セキュリティリスク、技術への過度な依存など、様々なネガティブな影響が生じる可能性がある。これらの問題に対処するためには、適切な規制やガイドラインの整備、労働者の再教育やキャリア支援、技術の安全性や倫理性に配慮した開発が求められる。

どのような状況で用いるか?

労働補完技術は、製造業や物流業での自動化ラインやロボットの活用、サービス業でのAIチャットボットや顧客対応システムの導入、医療業界での診断支援や遠隔手術システムの活用など、様々な状況で用いられる。また、労働力不足や生産性向上が求められる場面で、労働補完技術が導入されることが多い。

過去の成功例は何か

自動車産業での生産ラインの自動化や、物流業界での無人搬送車（AGV）の導入が挙げられる。

関連する考えは何か

労働補完技術に関連する考えとして、「労働置換技術」という概念がある。これは、人間の労働を完全に代替する技術のことで、労働補完技術とは異なり、人間の働きが不要となることが特徴である。

関連するフレームワークは何か

技術導入の評価や選択を支援するフレームワークがある。 これには、ROI（投資対効果）分析や、労働力不足の解決策を評価するための指標、技術選択のためのマルチクライテリア評価法などが含まれる。これらのフレームワークを活用することで、企業は労働補完技術の導入において最適な選択を行い、効果的な結果を得ることができる。

利用する手順

問題の特定: 労働力不足や生産性向上など、労働補完技術を導入する目的を明確にする。

技術の選択: 労働補完技術の中から、問題解決に適した技術を選択する。

評価フレームワークの適用: ROI分析などのフレームワークを用いて、選択した技術の効果やコストを評価する。

導入計画の策定: 技術導入に必要な予算や人材、設備の調達を計画する。

導入と評価: 技術を導入し、その効果を定期的に評価し、改善を行う。

知識の限界は何か

人間の創造性や柔軟性、感情や対人スキルなど、技術だけでは代替や補完が難しい領域である。また、技術的な制約やコスト面、法的・倫理的な問題なども限界として考えられる。これらの問題を解決するためには、技術開発の進展や法規制・ガイドラインの整備、人間と技術の協働による働き方の改革などが求められる。

分析の結果、需要予測AIの活用により、高スキル乗務員の生産性向上には有意な影響が見られない一方で、低スキル乗務員の生産性を7％ほど改善することを発見した。ITやロボットといった従来の技術は高スキル労働者の生産性をより高め所得格差の拡大をもたらしていたが、AIという新技術は逆に格差を減少させる可能性があることをこの研究は示しており、AIが今後の経済に与える影響を考える上で、重要な発見といえる。

川口大司教授、渡辺安虎教授らの論文「AIが生産性に与える影響を、タクシー乗務員のミクロデータで実証」がNBER Working Paper Seriesに掲載されました

AIと雇用の既存研究は、ほぼ「AIが誰の仕事を奪うか」という視点→我々は「AIが誰の生産性を向上させるか」に注目。タクシー乗務員向けの需要予測AIは、乗務員の平均的な生産性を向上させ、その効果は低スキルの乗務員に集中。今回はあくまでケーススタディだがAIで所得格差が減少する場合もあるかも。

「チェスは99パーセントが戦術だ」と言われる。戦術とは短い打ち手の組み合わせで、プレーヤーがチェス盤上でその時々に優位に立つためのものだ。プレーヤーがこうした打ち手のパターンをすべて学んだら、戦術をマスターしたと言える。一方で、それよりも大きなゲームの全体像を計画すること、つまり、小さな戦いを組み合わせてゲームに勝つことは「戦略」と呼ばれる。スーザン・ポルガーはこう記している。「チェスで大きく進歩するには、戦術に長けることだ（注14）」。つまり、パターンを多く知ることが重要で、「戦略は基本的な理解があればよい」という。

コンピューターは、その計算能力のおかげで、戦術面では欠点がない状態だ。グランドマスターは対局中に近い未来を予測するが、それはコンピューターのほうがうまくできる。そこでカスパロフは、「もしコンピューターの戦術の腕前を、人間の全体像を考える力、戦略的思考と組み合わせたらどうなるだろうか」と考えた。

カスパロフは、１９９８年に初めての「アドバンスト・チェス」のトーナメントを企画した。このトーナメントでは、カスパロフも含めた人間のプレーヤー一人がコンピューター一台と組む。すると、人間が何年間もかけて学んだ戦術は不要になる。パートナーとなったコンピューターが戦術を担当し、人間は戦略に集中する。これはまるで、タイガー・ウッズが最強のゲーマーを相手に、ゴルフのゲームで戦うようなものだ。ウッズの長年の評価も無関係になり、競争は戦術の実行から戦略にシフトする。

チェスでは、このトーナメントで即座に順位が変わった。「人間のクリエイティビティーは、このような状況では、弱まるどころか、さらに強力になる（注15①）」と、カスパロフは言う。彼は３勝３敗という成績だった。対戦相手は、わずか１カ月前に通常の対局で４回戦いカスパロフが圧勝したプレーヤーだった。「僕の戦術面での強みは、コンピューターによって無価値になった（注15②）」。専門的なトレーニングを長年続けて得られた主な成果はアウトソースされて、人間が戦略に集中する戦いでは、彼は無敵ではなくなった。

その数年後、初めての「フリースタイル・チェス（注16）」のトーナメントが開かれた。このトーナメントでは、複数の人間と複数のコンピューターを組み合わせたチーム同士が戦う。アドバンスト・チェスでは、人間のプレーヤーが人生をかけて築いた専門能力が弱められたが、フリースタイル・チェスではそれが消え去った。３台の一般的なコンピューターを使った二人組のアマチュアが、チェスのスーパーコンピューターのヒドラを破っただけでなく、コンピューターを使ったグランドマスターのチームも破ったのだ。カスパロフの分析によると、勝利チームの人間は複数のコンピューターに何を検証すべきかを「コーチする」ことに優れており、その情報を全体的な戦略と統合した。人間とコンピューターを組み合わせたチームは「ケンタウロス」（ギリシャ神話に登場する半人半馬の怪物）として知られるようになり、それ以前には見られなかった高レベルのチェスを展開した。

事例

https://gyazo.com/8770b18cae03351068ba10741bae327b

https://gyazo.com/d9ade6acefa9fabc251a6e41af031741

クリスタの新機能「ゆがみ」ツールは最高って話

ラフに描いたものをこねくり回す、俺みたいな描き方の人はゆがみツールで線を修正するとすごく捗ると思う

何より、筆圧に負担かからないのでストレス少ない