なんでAI使えても差がつくん?新しい格差の正体

テルヤン:なぁカズキ、今めっちゃヤバい話あるねんけど聞いてや!

 

カズキ:どうしたんや急に。なんかあったんか?

 

テルヤン:横浜のコンサル会社の代表がな、AIで新しい格差が生まれとるって話を公開したんやて。物流業界こそヤバいらしいで!

 

カズキ:AIの格差って何やねん?ツール使えるか使えへんかの話ちゃうんか?

 

テルヤン:それがちゃうねん!今は誰でもAI触れる時代やん。問題は触れるかどうかやなくて、ちゃんと仕事の判断に組み込めるかどうかなんやて。

 

カズキ:ほぉー、道具は同じでも使いこなせる力で差がつくってことか。

 

テルヤン:せやねん!しかも物流の場合、在庫どこに置くか、欠品どこまで許すか、輸送負荷誰が引き受けるかって判断をAIとどう組み合わせるかが勝負やねんて。

 

カズキ:なるほどな。ただAI使えますだけやと意味ないっちゅうことやな。

 

物流現場でAI失敗したらどうなるん?

AIテクノロジーを活用する物流業界のイメージ
画像: Pixabay

テルヤン:ここからがホンマに怖い話やねんけどな、物流でAI間違えたら画面の中だけで終わらへんねんて。

 

カズキ:どういうことや?

 

テルヤン:需要予測ズレたら欠品か在庫だらけになるやろ?在庫配置間違えたら横持ちで運賃増えるし、配車判断乱れたら緊急輸送で現場パニックや。

 

カズキ:うわぁ、それ全部お金と人手に直結するやつやん。

 

テルヤン:そうやねん!AIが出した数字を誰が疑って、どの会議で修正して、誰の責任で現場に流すかって設計がないとな、間違った判断を素早く広めるだけの機械になるんやて。

 

カズキ:それ最悪やん。効率化どころか逆効果やないか。

 

テルヤン:専門家が言うには、2種類の能力があるらしいで。プロンプトの書き方とか最新モデルの癖は半年で古くなる表層スキルやけど、業務の切り出し方とか制約の言語化、出力の評価改善っていうコアスキルはずっと使えるんやて。

 

カズキ:物流で言うたら、需給も在庫も配車も倉庫も全部またいで判断組み立てる力ってことやな。

 

テルヤン:まさにそれや!AIに「在庫最適化して」って投げるだけやともっともらしい答えは返ってくるけど、実務で使えるかは別問題やねんて。

 

運SOULで常識が変わる!DX×DXで目に見えなかった経営課題を可視化!

結局、責任取るのは誰やねん?現場の本音

カズキ:でもな、AIが判断してくれるんやったら楽になるんちゃうん?

 

テルヤン:それが一番の勘違いやねんて!AIが需要予測しても、欠品起きたら顧客に説明するのは会社やろ?配車計画AIが組んでも、遅延したら現場立て直すのは人間やん。

 

カズキ:あー、判断の材料は増えるけど責任は消えへんのか。

 

テルヤン:そうやねん。しかも物流やと判断が現場の物量と作業に直結するから、出力を評価する力が弱かったら誤った判断で人手不足の現場がもっと苦しむことになるんやて。

 

カズキ:それキツいな。ただでさえ人足りひんのに。

 

テルヤン:さらにな、AI導入で最初に全部のデータ整えようとする発想自体が失敗の元らしいで。

 

カズキ:え、データ整えるんアカンの?

 

テルヤン:物流は業務フロー複雑やん。販売も調達も生産も在庫も輸送も納品先も全部つながっとるから、全体を最初からデータに落とそうとすると整理対象が膨らんで実装前に止まるんやて。

 

カズキ:確かに完璧目指したらいつまでも始まらへんわな。

 

テルヤン:専門家は、全体じゃなくて一部に絞って1対1とか1対3くらいから始めろって言うてるで。例外処理を全部取り除いてから使うんやなくて、例外含んだ状態で判断支援に使えるのがAIの強みやって。

 

これからどう動く?生き残る会社の条件

AIテクノロジーを活用する物流業界のイメージ
画像: Pixabay

カズキ:結局のところ、どんな会社が勝ち残るんや?

 

テルヤン:AIディバイドっちゅうのは人材教育だけの問題やないねんて。需給判断を誰が担って、業務知識をどうAIへ渡して、出力をどの会議体で検証するかっていう組織設計の問題やねん。

 

カズキ:なるほどな。仕組みから作らなアカンってことか。

 

テルヤン:せや。AIを使わへん会社より、業務理解せんままAIの出力を正解として扱う会社のほうが危ないって話や。AIは人間の判断を置き換える万能の装置やなくて、人間が持つ前提と制約と目的の質を増幅する道具やからな。

 

カズキ:前提が浅かったら浅い答えしか返ってこんってことやな。

 

テルヤン:対策としてはな、社内で勝手にAI使いこなしとる社員を見つけて認めて、小さな専任チームに引き上げることが大事らしいで。中小企業ほど外部から専門人材採用しにくいから、社内の先行者をどう扱うかが分かれ目やって。

 

カズキ:確かに身内で詳しい人おったら心強いもんな。

 

テルヤン:最後にまとめるとな、物流統括管理者の役割がめっちゃ重要になってくるんやて。需要も在庫も輸送も倉庫も販売も調達も横断して、AIの出力を事業判断にどう接続するか設計できる人材と組織が必要やねん。

 

カズキ:どの判断をAIに渡して、例外処理を誰が承認して、結果の責任を誰が負うかを決めるのは経営の仕事やな。

 

テルヤン:そういうこっちゃ!AI時代の物流格差は、判断責任を設計できる企業とAIの出力に業務を従わせる企業の差として表れるんやて。ほんま、道具は同じでも使い方次第で天国と地獄やで!

 

カズキ:うちの会社もちゃんと考えなアカンな。コンプライアンス守りつつ、賢く使いこなせる組織作りが勝負の分かれ目やってことやな!

 

▼関連する話題をもっと見る

ブライセン社の倉庫自動化WES!名古屋で実物見られるで

BtoB物流30兆円市場崩壊危機!2030年3割運べへん衝撃

 

車輛に関連する問題は運ソウルで解決!:https://doraever.jp/lp_unsoul

 

出典元:http://www.logi-today.com/961287

ドライバー専門求人サイト ドラEVER|会員数10万人突破!ドライバー転職ならドラエバー!
※本記事およびサムネイル画像は一部AIによって生成・編集されています。内容については十分確認しておりますが、情報の正確性・最新性については保証いたしかねますので、最終的な判断はご自身の責任にてお願いいたします。