第1回 実体験で見えた変化――AIが増やした仕事もAIで自動化と費用
増えた記事の取り込みをAIで自動化する
仕事を楽にするためにAIを使ったら、別の仕事が多数こ増えました。
その1つは自分AIへのデータの取り込みです。
今回、私が取り組んだのは、記事が増えたことで生まれた「自分AI」への取り込み作業を、AIで完全自動化することです。
私はAIを使いながら、約3か月で1,000件近い独自の実体験記事を作ってきました。
自分の体験や知識、現地で確認したこと、そのとき考えたことを、文章にして残す作業です。
以前の私一人の作業方法では、この期間にこれだけの記事を作ることは、到底難しかったと思います。
ただ、記事が増えると、整理や見直し、関連記事の案内など、次の仕事が生まれます。
その一つが、記事を「自分AI」が参照できる知識として取り込む作業でした。
ホームページ上で私の代わりに案内や質問への回答ができるよう、蓄積してきた体験や知識を、AIが活用できる形に整える必要があったのです。
これを手作業で進めるとすれば、まず記事の一覧を作り、登録済みの記事を管理し、重複しないかを確認しなければなりません。
さらに、記事の本文を取り出し、タイトルや元のURL、日付を整理する必要があります。
私の実体験、人から聞いた話、自分の考察を分け、参照資料として使える形に整えてから登録します。
一件ずつならできる作業でも、1,000件近くとなれば大変です。
途中で止めたときに、どこまで進んだかを把握する手間もあります。
記事わ取り込むための下準備や内容整理については、先に1件ずつ出来る自動化の仕組みを作ってありました。
それを使い、登録済みの記事との照合から取り込みまで、まとめて進められるようにしました。
現在は上限なしで、ボタン一つで処理を始められます。
その処理が進む間、私は別の仕事をして待つことができます。
いまのところ終了後の確認やエラーへの対応は若干残っています。
取り込みの費用も確かめました。10記事の取り込みを試した際、APIの残高は7.65ドルから7.39ドルになりました。
差額は0.26ドル。1ドル157円として換算すると約41円で、単純計算では1記事約4円です。
今回と同程度なら、1,000記事で約4,000円という計算になります。
これは一回の残高差から求めた目安で、記事の長さやほかの利用分、請求の反映状況によって変わります。
それでも、費用の目安が見えたことで、蓄積してきた記事をまとめて活用することが、ずいぶん身近に感じられました。
ここで、私は「一部だけの自動化」について考えました。これは過去の話です。
一部だけの自動化は、むしろ仕事を増やす――しかし、これからは違う
例えば、文章を簡単に作れるようになれば、作る本数が増えます。その後の確認や整理を人が担当していれば、そこに新しい仕事が生まれます。
一つの工程が楽になっても、全体ではかえって忙しくなることがあるのです。
そして今回の私の作業もです。文章を簡単に作れるようになれば、作る本数が増えます。
その後の確認や整理を人が担当していれば、そこに新しい仕事が生まれます。
自動化によって、かえって忙しくなる場面もあるでしょう。
過去の技術革新で人の仕事が広がってきた理由の一つにも、こうした流れがあったのではないか。今回の自分の経験から、私はそう考えました。
しかし今回は、記事が増えたことで発生した「知識として取り込む仕事」まで、自動化し始めています。
新しい仕事が生まれても、その仕事を人が一つひとつ担当するとは限らない。
対象となる仕事によっては、1から10までの工程をまとめて処理し、人は目的や対象を決め、実行するかを判断し、結果を確認する。
そのような形に近づいていくのかもしれません。
だからこそ、「これからも新しい仕事が生まれる」という話と、「その仕事に何人の人手が必要になるか」という話は、分けて考える必要があると思います。
私の取り組みは小さな一例です。それでも、AIでできる量が増え、その先に生まれた仕事まで自動化されていく変化を、自分の作業の中で感じ始めています。
そして、AIの進歩は、まだまだ続いていくのはいうまでもありません。
今の私の作業では、目的を決め、実行するかを判断し、最後に結果を確認するのは自分自身です。しかし、この役割分担が将来も続くとは限りません。
理由は、車の自動運転を見ていても、AIはすでに、周囲の状況を認識し、その変化に応じて判断しながら動いています。
運行する地域や条件は限定されるものの、運転手が乗らずに人を運ぶロボタクシーは、商用サービスとして現実の街を走っています。
人型でなくても、これは現実社会で働くAIロボットの一つといえるでしょう。
その運用を支える保険の仕組みも整えられています。
実際にWaymoは、欧州への展開に向けて、保険や事故時の補償対応を支える提携を発表しています。
ここで私が考えるのは、人や企業が責任を負うことと、一つひとつの判断を人が行うことは、同じではないということです。
運転という分野で起きている変化が、今後はほかの仕事にも広がり、複雑な背景を踏まえた判断や臨機応変な対応まで、AIに任せられる範囲が増えていくのではないか。
私はそう考えています。
だからこそ、「新しい仕事が生まれる」という話だけでは、その先は見えてきません。
その仕事の作業や判断を、どこまで人が担うのか。
そこまで考える必要があると思います。
会社 | 確認できた人員の情報 | |
Waymo | 2026年2月17日時点で、車両約3,000台に対し、同時に勤務する遠隔支援員は約70人 | |
テスラ | 遠隔支援拠点の存在は公表。比較に必要な人数は確認できず |
車内の運転手が不要な運行では、次の負担も削減できると考えられます。
採用・教育：求人広告、面接、新人研修など
交代要員の確保：長時間営業のシフト編成、欠勤・退職時の補充など
労務管理：勤怠管理、給与計算、健康管理、運転手の労働環境の整備など
Waymoが2026年2月に公表した数字では、約3,000台の車両に対し、同時に勤務する遠隔支援員は約70人。単純計算では、車両約43台につき支援員1人という規模です。
整備や清掃などの人員は別に必要ですが、走行する車1台ごとに運転手を配置する従来の仕組みから、人の配置のあり方が変わっていることが分かります。
Waymoの自動運転タクシーでは、人間の運転より低い事故率を示す結果も出ています。
このような先がみえつつある今だからこそ、外国人労働者の受け入れも、今の人手不足だけを前提に長期の方針を決めてよいのか、考える必要があると思います。AIやロボットの進歩、日本人の雇用や賃金への影響を確かめながら、新たに受け入れる人数・分野・期間を見直せる制度が必要ではないでしょうか。
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