コンテナリゼーションとAI革命のあいだに

ダッシュボードは、きれいにできていた。

サービス業の本社で、私はそれを作った。安全管理の数字を、ひとめで見渡せるようにしたものだ。前月比も、拠点ごとの内訳も、色分けも、更新の自動化も、全部きちんと動いている。技術的には、何ひとつ失敗していなかった。

なのに、十ヶ月経っても、誰も見なかった。

正確に言えば、最初の週は何人かが見た。「おお」と言った人もいた。それきりだった。会議で開かれることもなく、意思決定の材料になることもなく、ただ毎朝、正しく更新され続けた。誰も操作を間違えない。誰も文句も言わない。ただ、誰も動かない。

エラーのログには、何も残らない。壊れているなら、直せる。バグなら、原因の行がある。届かなさには、行がない。困ったのは、完璧に動いているのに誰にも届かない、その静けさのほうだった。

あるとき、現場の人にそれとなく聞いてみた。返ってきたのは、怒りでも無関心でもない、素朴な一言だった。

「……で、だから何なんですか。それ、要りますか」

責めているのではない。本当に、分からないのだ。作った私と、受け取る現場とでは、立っている場所が違う。私には「正しく集計された全体」が見えていて、現場の人には「今日の自分の持ち場」が見えている。見ている層が違う相手に、自分の層の景色をそのまま渡すと、こういうことが起きる。数字は正しい。でも、遠い。そして厄介なことに、渡した側からは、この遠さが見えない。届いていないことにすら、十ヶ月、気づけなかったのだから。

私が作ったのは、道具ではなく、置き物だった。この文章は、その置き物がなぜ置き物になったのかを、十ヶ月かけてようやく言葉にできた、という話だ。

コンテナは、箱の発明ではなかった

物流に、コンテナという発明がある。私は最近、DXやAIの話を考えるとき、この海上コンテナによる一貫輸送を例えにするようになった。

よく誤解されるが、コンテナ革命で変わったのは、船ではない。エンジンでもない。そして実は、箱そのものでもない。

巨大な船や速い飛行機は、幹線の輸送を確かに速くした。でも、それだけなら革命にはならなかった。本当に手間とお金がかかっていたのは、両端だった。形も大きさもバラバラな荷物を、規格に載る形にまとめ、壊れないように、行き先を間違えないようにする作業。荷を集める最初の一マイルと、荷を届ける最後の一マイル。技術革新は、次から次へと、この両端に注ぎ込まれた。規格を決め、詰め方を決め、積み替えの段取りを決め、追跡の仕組みを作る。その積み重ねの果てに、世界のどこからどこへでも荷物が一貫して流れる、一貫輸送ができあがった。

コンテナリゼーションは、箱の話ではない。両端の話だった。

いまのAIを見ていて、同じ形を思い出す。エンジンは、もう完成している。むしろ人間を超えている。膨大なテキストを読み、要約し、パターンを見つける。その中核の性能を、私はもう心配していない。

では、事務処理の一貫化――現場の情報が、集められ、処理され、人の行動まで一貫して流れること――に足りないのは何か。幹線ではない。幹線にあたる部分、決まった荷物を決まったルートで流すところは、既存のシステムやRPA、データベース、BIツールで、現状はもうかなり整っている。将来は分からないが、少なくとも今、そこは既存の道具のほうが速くて、間違えなくて、安い。私はふだん事務処理の自動化やRPAも組むので、これは実感として言える。絶対にぶれてはいけない幹線に、柔らかくてたまに勘違いする道具をわざわざ置く理由はない。

足りないのは、両端だ。物流と同じく、最初の一マイルと、最後の一マイル。賢いAIを使うべき場所は、ここだと思っている。

最初のワンマイル ― 規格を先に決めた者が、下流を制す

現場の情報は、最初から箱に入っていない。口頭のメモ。宛先だけ丁寧なメール。人によって列の違うExcel。担当者の頭の中にしかない判断。様式の外に落ちる例外。数字には絶対にならない温度感や、言い訳や、未整理の経緯。荷物は、ぐちゃぐちゃした形で現場に転がっている。

これをシステムに載る形にする入口が、ずっと詰まっていた。皮肉なことに、立派な分析の仕組みを作れば作るほど、それに合わせて人間が手で入力する作業のほうが増えていく、ということまで起きる。

ここで思い出すのが、ユニクロのRFIDだ。あの仕組みのすごさは、タグという部品ではない。商品が生まれる最初の地点で、一枚のタグに情報の規格を決めて持たせたこと。入口で規格を決めたから、その下流――検品も、棚卸しも、レジも――の手間が、まとめて消えた。手間が減ったのは結果であって、先にあったのは入口の規格設計だった。

事務処理の一貫化でAIがやるべきことは、これと同じ形をしている。AIに作業を肩代わりさせることではない。現場のバラバラな情報を、どういう箱に詰めれば下流まで流れるのか。その規格を設計し、試し、直し、また試す。そのフィードバックを回すためにこそ、賢いAIを使う。音声で受け止める、パターンに寄せる、例外を拾って規格のほうを直す。規格が現場に合わないとき、現場を規格に合わせさせるのではなく、規格のほうを直しにいく。この往復に付き合える柔らかさが、既存の道具にはなくて、AIにはある。似た話は、競技スポーツの分析の世界でも聞いたことがある。分析のエンジンはとうにあって、効いたのは現場の言葉を登録の形に整える入口のほうだった、と。

入口で規格を決めた者が、下流を制す。コンテナも、RFIDも、同じことを言っている。

最後のワンマイル ― ものは渡せば済む。情報は、済まない

ただし、今回いちばん書きたいのは、入口ではない。出口のほうだ。

物流のラストワンマイルは、大変ではあるけれど、まだ救いがある。ものは、渡せばなんとかなるからだ。玄関先に届けば、あとは受け手が開けて、使う。多少雑に置かれても、箱の中身は変わらない。受け手の側に、受け取る力がある。

情報は、そうじゃない。

同じ中身でも、渡し方で中身が変わってしまう。急かされて渡された数字と、そっと置かれた数字は、事実としては同じでも、受け手の中では別のものになる。ものの配達では起きないことが、情報の配達では毎回起きる。

人にはそれぞれ個性があり、その日の状況があり、立っている層がある。それに合わせて言い回しとタイミングを図らないと、情報はただ玄関先に積まれるだけで、何も起こさない。私のダッシュボードが、まさにそれだった。倉庫までは届いていた。数字は正しく、毎朝更新されていた。届いていなかったのは、そこから先――人の行動の、玄関の内側までだった。

私は一度、ここで失敗している。ある達成率を、正確に突きつけたことがある。六割だった。事実だ。改善してほしくて、根拠つきで、丁寧に見せた。相手は、改善しなかった。言い訳に回った。数字の取り方がおかしい、条件が違う、自分の担当ではない、と。

責めたいのではない。人は、正しさを突きつけられると、改善ではなく防御に入る。性格ではなく、初期設定に近い。正論は、盾を出させる。

だから、渡す目的から逆算して、データを加工しないといけない。目的が行動変容なのか、現状把握なのか、あるいは現状維持の確認なのか。それによって、同じ数字でも、渡す形は変わる。

たとえば同じ「六割」でも、数字で殴られると身構える人には、経緯の物語として。感覚で動く人には、他の持ち場との並びとして。慎重な人には、「まだ間に合う」という時間の余裕とセットで。渡す中身は同じ事実なのに、玄関のノックの仕方だけを変える。そして、このノックの仕方は、相手ごとに違ううえに様式が決まっていないから、幹線には載らない。決まった処理しかできない道具には、できない。相手の受け取り方に合わせて言葉と見せ方を変えられることは、AIという道具の、いちばん人間くさい取り柄だと思う。出口が入口と同じく、規格に落ちない末端である理由が、ここにある。

それは、占い師のようなあり方かもしれないし、健康診断のお医者さんのようなあり方かもしれない。

健康診断の数値は、未来を百パーセント当てるものではない。血糖値が高いからといって、必ず病気になるとは限らない。それでも、あの紙を見ると、人は少し生活を変えようと思う。数字が、単なる事実ではなく、「このままだと、まずいかもしれない」という未来の感触に変換されているからだ。しかも、変えるかどうかを決めるのは、最後まで自分だ。医者に命令されたのではない。紙を見て、自分で思った。その形をしている。

占い師は、同じことをもっと露骨にやる。少し気になる入口で引いて、少し心配させて、そっと選択肢を出して、最後の一手は相手に握らせる。本質は「怪しくないですよ」という断り書きのほうではなく、相手が「自分で気づいた」と思える設計にある。健康診断は、その健やかな版だ。的中率が百パーセントである必要は、どちらにもない。渡したいのは正確な予言ではなく、「変えなきゃな」と本人が思える材料のほうだからだ。

一度だけ、うまくいった日がある。突きつけるのをやめて、答えを言わず、いくつか並べて、最後に「どうします」とだけ聞いた。相手は、少し黙って、それから自分で一つを選んで、自分から動いた。正しさを認めさせたときには一ミリも動かなかった人が、自分で選んだ、という形にした途端に動いた。あの短い沈黙が、たぶん、情報が玄関の内側に入っていく時間だったのだと思う。正直に言えば、まだ再現手順にはなっていない。うまくいった、というより、うまくいった日があった、というだけだ。

書き添えておくと、この渡し方は強力で、だから健やかにも危うくも使える。相手に「自分で気づいた」と思わせる手つきは、人を追い込むためにも同じだけよく効く。ただ、操作と行動変容を分ける線は、最初から一本しかない。最後に、誰が決めるか。最後のピースを相手に握らせているかぎり、それは行動変容で、こちらが握ったままなら、それは操作だ。この線だけは、渡す側が自分で引き続けるしかない。

両端に相棒を置く、という構想

業種や案件が違っても、この骨格は変わらない。生の記録があり、分類され、見える形になり、最後に人が動ける形で返る。私の現場でも、安全管理とはまったく別の案件で、そっくり同じ場所が詰まっていた。違うのは荷物の中身だけで、詰まる場所は同じだった。だから大事なのは、案件ごとの違いに目を奪われず、同じところと違うところを見極めて手を打つことで、その見極めは、いまのところ人間の仕事だ。

その先に、こんな構想を聞いたことがある。未来の医療の話だ。患者には患者の相棒AIがつき、医者には医者の相棒AIがつく。患者は自分の体を素人の言葉でしか語れず、医者は専門の言葉でしか返せない。そのあいだを、それぞれの相棒が互いの解像度に合わせて通訳し、入口と出口の齟齬を両側から埋める。荷物が、送り手の玄関から受け手の玄関まで、形を保ったまま流れていく。情報の一貫輸送、そのものの絵だと思う。ただ、これはまだ仮説だ。AIを二段に挟めば、通訳の誤差も二段で増えうる。面白い、というところで止めておく。

その日はどんな日か

だから、いま僕らがやるべきことは、はっきりしていると思っている。

手間が減ればいい、ではない。エージェントを回せばいい、でもない。派手な幹線は、もうある。やるべきなのは、地味でも、現場でいま何が起きているのかを、AIと相談しながら把握していくこと。どんな荷物が、どんな形で転がっていて、誰の玄関に、どう届けば動くのか。それを一つずつ確かめていくことだ。

議論を起こすのは、人間だ。最初の視点を渡すのも、人間だ。AIは、そこによく見える意見を返してくれる。ときどき、こちらの見落としていた層まで見えている意見を返してくる。それでも、着地点を考えて、決めるのは人間だ。この分担を崩さないかぎり、この道具は相棒となりえる。

AI革命がコンテナリゼーションと同等のイノベーションだったと認められるにはもう少しかかる。それは、AIがもう一段賢くなった日ではない。

指示して従わせることに、意味があるかのようなあり方。成果ではなくプロセスに、過剰に意味を見出すあり方。自然な合意よりも、相手を説き伏せることに意味を見出すやり方。それが続くかぎり、両端の詰まりは形を変えて生き残る。

だから、その日はたぶん、こういう日だ。人や組織が、自分たちはもっと自然体でいればいいのではないか、と思い始めた日。

まだ、その日は来ていないけど。

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