経営者

2018年度版「生産性向上」で知っておくべきキーワード

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昨今「生産性向上」「業務効率化」といった話をメディア等で見ない日はない程になってきました。

と共に、業務改革や改善が進んでいる会社とそうでない会社もかなりの差が開いてきている印象です。

これまでそういった取組は大企業が先鞭を振るって導入をしてきていますが、

中小企業でも活用をしていく時代が来たのかな?と思う機会が増えてきました。

 

そこで現時点でこれだけは知っておきたいキーワードをまとめてみましたので、ご参考にして頂ければ幸いです。

 

1.RPA

Robotic Process Automationの略で「ロボットによる業務効率化」を指します。

これは、代表的なものでいえば、パソコン業務に習熟をした方の作業をパソコンに学習させ

その方法を再現していくもの、と私は捉えています。

エクセルのマクロなんかもそれに近いと思いますが、エクセルにとどまらずWEBブラウザの入力などにも活用が出来るという点がメリットだと思います。

価格も20万円位からあるようで、導入の検討もありかな?と思います。

 

2.AI

AI(Artificial Intelligence)とは人工知能の事で、人間の脳内で実行されている知的活動をコンピューティング技術によってマネしたプログラム等の事です。

「大量の知識データに対して、高度な推論を的確に行うことを目指したもの 」(一般社団法人 人工知能学会設立趣意書)とも定義されています。

平成28年度の情報通信白書では以下の分野での活用が期待されています。

・労働力不足や過酷労働、およびそれに起因する問題(例えば、介護、モニタリング、セキュリティ維持、教育)

・農業・漁業の自動化による人手不足問題の緩和

・犯罪の発生予知、事故の未然防止、個々人の必要に応じたきめ細かいサービスの提供、裁判の判例調査、医 療データの活用等での課題解決に寄与することが期待される

・職人の知識/ノウハウの体系化による維持と伝承

今課題となっている部分に貢献出来る技術であるため今後のさらなる普及と発展が期待されますね。

 

3.機械学習

(出典)総務省「ICTの進化が雇用と働き方に及ぼす影響に関する調査研究」(平成28年)によると機械学習は以下と定義されています。

コンピューターが数値やテキスト、画像、音声などの様々かつ大量のデータからルールや知識を自ら学習する(見つけ出す)技術のこと。 例えば、消費者の一般的な購買データを大量に学習することで、消費者が購入した商品やその消費者の年齢等に適したオススメ商品を提示することが可能になる。

様々なデータを得ることで推理や推論・仮説の精度が高まっていくという事です。

そして自ら学習していくという点がすごい所ですよね。

こちらもこれから先はなくてはならない技術だと思います。

 

4.ディープラーニング

こちらは機械学習からの派生で生まれているものです。

同じ出展元では以下とかかれています。(若干わかりづらいですが)

 ニューラルネットワークを用いた機械学習の手法の一つである。情報抽出を一層ずつ多階層にわたって行うことで、高い抽象化を実現 する。従来の機械学習では、学習対象となる変数(特徴量)を人が定義する必要があった。ディープラーニングは、予測したいものに適し た特徴量そのものを大量のデータから自動的に学習することができる点に違いがある。精度を上げる(ロバスト性を高める)手法と、その 膨大な計算を可能にするだけのコンピューターの計算能力が重要になる

つまりまとめると ディープラーニング(deep Learning)とは、機械が自動的にデータから特徴を抽出してくれる学習のことで十分なデータ量があることは前提となっています。

ということは、人間の作業の一部を機械に置き換えたり、業務を効率化したりすることができる未来がそこにあるというわけで、今後さらなる普及は確実かと思います。

 

5.ビッグデータ

一般では扱うことが困難な巨大で複雑なデータの集まりをさします。
これはインターネットの普及や、コンピューターの処理速度の向上などでどんどん新しく大容量なデータが出てきたという事でマーケティングや証券会社をはじめとした色んな分析・解析に使われています。

機械学習などについてはこういうビッグデータの活用も重要となっています。

 

6.Iot

IoT(Internet of Things)とは、モノのインターネットと呼ばれており、様々なモノ同士が、インターネットに接続され、情報交換を容易にし、モニタリングやコントロールが簡単になることで生活が変貌する仕組みのことを指します。

よく言われる例としては、センサーを用いて冷暖房や照明を自動調整したりするなどを言われており、私たちの生活にも浸透してきています。

 

7.ロボティクス

ロボティクスとは一言で「ロボット工学」の事を指し、とりわけ日本では労働力が不足する中

ロボットを労働の代替と捉え、開発を加速させています。

またAIやIotの発達により、よりそれが進んできていますし、広い意味ではAIもロボティクスの1分野とも言えるようです。

 

終わりに

今日は用語の解説を行いましたが、2010年くらいから着目されてきたビッグデータをはじめAIやロボティクス等一気に言葉が普及してきています。

いずれにせよ今日挙げた7つの分野の発展が今後の生産性向上や業務効率化向上に寄与するというものになります。

 

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