ニーズと多様性によって導かれるAIと社会の未来

森： デロイト トーマツ グループは経営理念の一つとして「経済社会の公正を守り、その発展に貢献すること（Fairness to Society）」を掲げています。同様にAIに関しても、社会の公正を守り、発展をもたらすための活用が重要だと考えます。それゆえ、「AIをどう使っていくべきか」、「AIを使う組織はどうあるべきか」、「人はどうあるべきか」という点に着目しています。
今回は、未来の社会のあり方やAIと社会との関わりなどについて、大久保さんと議論していきたいと思っています。まずは簡単に自己紹介をお願いできますか。

大久保：はい。私は会社で2つの顔を持っています。1つは、RPAなどのテクノロジーを使ったオペレーション設計のサービスを提供するチームのリードというテクノロジー系の顔、もう一つは「Diversity, Equity & Inclusion（ダイバーシティ・エクイティ&インクルージョン）」（以下、DEI）のリードという顔です。

元々はオペレーションのデザインをメインとしたコンサルティング活動に長く携わっていました。決算の早期化における純粋な業務再設計や内部統制強化を目的とした組織デザインのように、テクノロジーソリューションを使わないケースもありますが、もちろん効果が出るところには積極的にテクノロジーを用いてきました。ERPの様な大きなIT投資もあれば、RPAを使った“人がやること”に着目した業務設計が可能になったりと、ツールはテーマや時代と共に様々ありますね。

森： RPAと聞くと比較的新しいツールといった印象がありますが、大久保さんはそこに至るまでのステップも踏んでいるんですか。

大久保：はい。デロイトでは、2015年にRPAのビジネスを開発しました。当時よく話題になっていたグローバルアウトソーシングでは、欧米諸国などレシピエント側の国では効果が出ても、世界のプロバイダ側とされる国々では人件費の差によってベネフィットを得るアウトソーシングのモデルが通用しない。そのベネフィットをどうやって実現すればいいのか、と悩んでいた時にRPAと出会いました。

これをひとつの解決策として検討するうち、他の国にもたくさんいた同じ問題意識を持った人たちと出会い、その人達が有機的につながりコミュニティが形成され、後にグローバルで組織として確立し、私自身が現在所属している部門に発展するまでになりました。

実際の組織ではありながらも、同じ問題意識を持つもの同士が有機的に形成したコミュニティという成り立ちも手伝い、この組織ではインキュベーションに対する投資が積極的に行われています。毎年各国からアイデアを持っている人たちの企画を集め、このコミュニティの代表者で組成した選定会議で内容を吟味し、選定されたアイデアに投対して資枠を割り当てている、というのも一つの例です。受賞者の多くは若いシニアコンサルタントやマネジャーで、この投資枠を使って自由な発想を実際のサービスとして作り上げるといったことをやっています。この中には、仕事を通じて仲良くなったUK、USの二人組が、友達としてのおしゃべりから想起したアイデアをチームとして企画に仕立て、選ばれたという面白いケースもありました。国を超えた取り組みを実現できるなんて、すごいことだと思いませんか。

そういった観点でいえば、人と人の間で交わされるリラックスした対話は大きなポテンシャルを秘めていると思います。カジュアルな会話から出てきたアイデアを実行に移せば、さまざまなことができるようになる。そういったことが、実際に起きているのです。

コンピュータは計算機なので、データから様々なことをデータとして提示することができますが、人間はもう少し違った能力を秘めています。脳内で「アハ体験」というか、意識があたってない箇所でスパークみたいなものが起きて、そこから新しい発想を生み出していくことが人間の役割なのかもしれません。
人間には、想像する力、想起する力があります。この力を発揮するには、一人でじっと考えるだけでなく、誰かと対話してみてもいい。それによって何かが生まれることも多いと思います。

森：ありがとうございます。大久保さんのテクノロジーの顔について、詳しく説明していただきました。もう一つの顔であるDEIについてもお話を伺えますか。

大久保：DEIに関わるようになったのは、DTCでは一昨年の11月、グループでは昨年12月からです。もともと私自身はDEIに深く関与していた訳ではなく、何かの依頼があれば積極的に協力したいと思ってはいたものの、自分の目標に向かって能動的に行動を起こしているわけではありませんでした。リーダーの役割を打診されたとき、堰を切ったように「私はこんなことを考え、こうしたいと思っている」ということを話し始め、止まらなくなっている自分に驚いたことを覚えています。DEIについて、実は自分では意識していなかった「思い」があり、やりたいことがあったんですね。それまでの経験のなかで、DEIの種みたいなものが育っていたのだと思います。

その種が生まれたのが、初めてパートナーとして参加したグルーバルカンファレンスでした。その会議の檀上でグローバルのCEO・プニート・レンジンが女性比率の大切さについて高い熱量で語っているのを聞き、その後実際に各国の評価項目にダイバーシティを加えていると聞いて、プニートの本気度の高さを感じました。

森：女性比率という観点で見ると、テクノロジー領域のマーケットでは男女比率のアンバランスが存在しています。人材を採用すればするほど、外のアンバランスを企業に取り入れることになる。お客様に対して最適なオペレーティングモデルの設計をするにはテクノロジーが不可欠ですが、そういったスキルセットや経験を持ち、テクノロジー活用に従事している人には女性が少ないという課題もありますね。

大久保：そうですね。いまやテクノロジーは欠かすことができません。そうなると、テクノロジー人材の男女比率を変えていくしかない。そこで立ち上げたのが「Women In Tech」で、世の中に女性のテクノロジー人材が少ないなら、それ自体を変えようという取り組みです。この取り組みではDTCの採用に閉じるのではなく、いろいろな方とコラボしています。
活動を進める中で、「テクノロジー領域のジェンダーのアンバランスが始まるのは中学生だ」ということが見えてきて、キャリア選択を控えた大学生だけでなく、中学生にまで遡ったコンテンツ提供もしています。

森：日本以外の国、例えば、東南アジアの国によっては、女性のエンジニアが多い国もありますね。日本における女性のエンジニア比率の偏りは、文化圏的なバイアスが教育や進路の選択に影響を与えていることがあるのかもしれません。

大久保：そうなんです。ある団体とコラボをする中で、いまは小学校でプログラミングが授業になっていることもあり、アンケートを取ると「ITキャリアに興味がある」という答えが男女半々の割合で返ってくるが、中学生に同じ質問をすると、女性の割合が激減する。その理由が、周囲の「テクノロジー ＝ 理系 ＝ 男性のもの」といったバイアスであるという話もありました。

確かに多くの日本の大人世代は、「テクノロジー ＝ 理系 ＝ 男性が多い」を実体験として持っていて、それをそのまま伝えてしまう傾向もあるのではないかと思います。たとえば、プログラミングの教材で無意識に「車」を取り上げ、男の子は盛り上がり、女の子は興味をそそられない、というような。

森：日本の場合、「コンピュータ」という言葉が情報工学のことを指しているイメージが強く、エンジニアリング面が意識され、サイエンスという観点が比較的強くない点もあるのかなと思います。だから、「ものづくり」の延長線上のイメージとしてITが伝統的にあったのかもしれません。一方東南アジアの一部の国では、コンピューターサイエンスの領域として認識されているため、女性が多くなっているという話を聞いたことがあります。

大久保：そうですね。しかも、いまはプログラミングを学ぶ上で、必ずしも理系バックグランドを持っている必要はありません。プログラミングインターフェース自体が過去とは比較にならないほど簡便になり、必ずしもコマンドやシンタックスを理解していないとテクノロジーキャリアが選べないということはありません。加えてテクノロジーキャリア自体もプログラミングやテクノロジー導入中心の仕事と考えられがちですが、実際はテクノロジーに関連した戦略や組織・人材開発を含む幅広いものです。

ただ、それは過去の延長で理解できるものではないので、まずはその理解を広めるために、Women In Techで中高生を含む学生向けワークショップを開発しました。そのワークショップでは、「ビジョニング」にこだわってメニューを作っています。これからの、テクノロジーがフルに活用されている未来を創るには、その世界を思い描く力が最も重要だと考えるからです。

そもそもコンピュータは、人間のニーズに応えて進化してきました。古くは戦争に勝つために大きな進化を繰り返したコンピュータが、やがて仕事や家庭で使えるコンパクトサイズに進化していった。使い勝手やデザイン性など、さまざまなニーズに応えたデバイスやソフトウェアが登場していますが、そこには必ずなんらかのニーズがあった。そのコンピュータの進化を牽引するニーズを解像度高く持つ上で必要になるのが、ビジョニングスキルです。

森：理系バックグラウンドを持っている必要はないという意味では、AI開発でも、いわゆる人文的な要素が重要になることがあります。「いま何が求められているのか」を考えていくと、日本における理系と文系という二分類がクロスオーバーしている部分が大きい。枠にはまった発想をしてしまう前に、未来を生み出すアイデアに「枠は必ずしもないんだ」ということを教えていくことはとても重要だと思います。

大久保：実際、私もコンピューティングサイエンスを学ぶときに経験しました。文系で英語が得意だった私は「プログラム」を英語と同じ「言語」として理解しのめり込んでいったのですが、もっと学ぼうとすると、数学や物理、化学も勉強しなければならない。私にとってそれらは全く関係ないもので、「なぜ数学や物理が抱き合わせになるんだ」と憤慨していた時期があります（笑）

森：私は子供の頃、小説とプログラミングを書くことがどちらも好きで、自分の中ではその両方は全く同じものだと捉えていました。小説で大切なことに、ストーリーとは無関係に見えることも、最終的には伏線として回収されていくということがあります。プログラミングにおいても後で使われる変数は最初の段階で宣言がされ、あとできっちりと使う。これは伏線と回収という意味で等しく、両者共通している。全体を俯瞰することで浮かび上がってくる流れがあるという構造は、小説もプログラミングも同じだということを感じていたんです。

小説はストーリーテリングで、プログラミングは解決手段の一つですが、実は同じと。クライアントの課題を解決していく際にも、ストーリーテリングとソリューションはどちらも必要です。コンサルタントは総合格闘技のような世界で、クライアントのお悩みごとに対して真摯に向き合っています。そこには、理系や文系なんて関係ないですよね。

大久保：本当にそう思います。文系・理系を分ける必要があるのか、考え直してもいいのかもしれません。少なくとも、組み合わせを見直してもいい時代になっていると思いますね。

森：コンピューターの歴史に触れたコメントもありましたが、1950年代～1960年代に特に活躍されていたダグラス・エンゲルバートというマウスを発明したことで知られている人がいますが、彼の業績の大きなところとして、今のコンピューティング環境やネットワーク時代のビジョンをほとんど一人で作ったということがあげられます。「コンピュータが世界中のネットワークで繋がることで、人間の能力を拡張していく」という論文も書いています。彼は、1968年、大型計算機（メインフレーム）が当たり前でパーソナルコンピューターの影も形もなかった時代に、ネットワークでコンピューター同士をつなげ、パーソナルな端末からハイパーテキストでリンクされたファイルを閲覧したり、多拠点の人とコラボレーションしてドキュメントを作りあげるというといったデモも行っています。このデモの1000人の聴衆の中に、パーソナル・コンピューターとの父と言われたアラン・ケイがいました。彼は当時28歳の大学院生で、このダグラス・エンゲルバートのデモに強いインスピレーションを受け、それが彼自身の偉業の原点のひとつとなったとも言われています。

大久保：まさにいま私たちが問われているのは、その既存テクノロジーに囚われない発想や、既存テクノロジーを分解して新しいアプリケーション（適用）をクリアに想起できるのかということ。つまり、ダグラス・エンゲルバートやアラン・ケイが持ったような今は存在しない「なにか」をイメージする力があるのかということが問われていると思うんです。先述のワークショップでは、「もの作り」のワークを開催していません。「もの作り」は、やろうと思えばすぐにできるし、企業に入ってから学んだって遅くない。それよりも重要なのは、「想像力」を持てるかどうかだと思っています。実際にもの作りの時間を取らなくても、このワークショップで実施しているアンケートでは、例外なくワークショップ参加前と比較してテクノロジーへの興味が格段に上がったという結果が出ています。

世の中を見ると、これまで突拍子もないアイデアだと思われていたことを実際に形にした人たちが活躍しています。特にGAFAなどは、そういった傾向がありますよね。しかし、そういう一握りの人ではなくても、多くの人のアイデアをネットワークでつないだ集合体で考えれば、そこにひとつの「突拍子もないアイデア」が現れるはずです。大人は、つい既存のテクノロジーを念頭に実現性を考えてしまいがちですが、そこから解き放たれた小さな一部を形作るアイデアをたくさん集めて繋げることでひとつのアイデアがコレクティブインテリジェンスとして生まれます。

データはバイアスの影響を受けている

森：バイアスについてもう少し深掘りしていきたいと思います。データは一見客観的に見えますが、それまでの経緯や現実のバイアスの影響を受けた結果、データに基づいたAIには必然的にバイアスがかかってしまう。だからこそ、デロイトではAIを作る人たちが多様な人材で構成されており、多様な観点でそのようなデータバイアスを防いで公正で公平なAIによって社会を支えるのが大事だと考えています。AIを使って人間の処理や考えを再現しようという考え方は伝統的にありますが、一人の汎用的な人間あるいは平均的な人間という姿を考え、AIでその処理を実現することを目指すアプローチはリスクがあります。

大久保：私は、AIなどのテクノロジーを使って人間を再現しようといったプレゼンテーションについては、コンセプトの世界であって実用の世界ではなく、最後は行き詰まるだろうと予想しています。人間の経験を再現しようとすると、人間の問題やバイアスをコンピュータが持ってしまう。人手不足だから、人を丸ごと再現するテクノロジーを作ろうという考え方だと、今後のAIの発展は難しいでしょう。タスクを分解し、だれが何をどのように実行するか考えた再設計を行う方が、AI活用の可能性は大幅に広がると思います。

森：私も、人間の労働力をAIで置き換えるという発想は行き詰まると思います。AIに既存の業務を代替させるという視点にとらわれず、業務やビジネスプロセスそのものを変えてしまうことも重要でしょう。人間は根源的には生物としてサバイバルする必要がありますから、危険や異常事態や例外を察知する能力に長けています。それゆえ、たとえば不良品の発見などは人間の得意分野です。しかしAIの画像処理で不良品を検知して、発見しようとすると、人間がやっていたほどの精度が出てこないケースがある。データの学習によって人間がやっているような不良品発見を行っていくのは、意外と難しいんです。AIで不良品を発見するソリューションを作るのであれば、むしろ良品を見つけさせたほうがいいケースがあります。一個一個のクオリティを測定し、良品から外れたものを不良品、とするという発想の転換です。このように、人間とAIは本質的に異なるため、いいところを掛け合わせてビジネスをデザインしたり、レバレッジかけたりすることが大切ですね。

大久保：「AIは夢のツール」というイメージで語られることもありますが、そもそもAIはツールではなく機能の集合体であり、コンセプトに他ならない。人間の得意・不得意をベースに効率よくデザインされているオペレーションをそのままデジタル化しようとしても、人とデジタルとは得意領域が違うのだから、うまくいきません。

漠然と「AIを導入すれば良くなる」という発想で進めようとしたら、深い森に迷い込んで方向を見失い先に進めなくなったというようなケースを多く見てきました。Women In Techのワークショップのように、まず「ニーズ」があり、必要なものをブレイクダウンした上で、その組み合わせをデザインしなおすことが重要なのです。

森：AIという言葉の中に何が入っているのかという問いから発想を広げていくと、新たな可能性が見えてくるのかもしれませんね。AIは、「結局、今の技術で何ができるのか」、「今後は何が可能になるのか」、「自分たちは何を変えていかなければいけないのか」ということを考えさせられるいい題材となるでしょう。本日は興味深いお話しをしていただき、ありがとうございました。