私からは、その後の時代も含めてなるべくお話しできればと思いますが、「AI時代の働き方とは」ということで、我々、幾つかグローバルでやっている調査結果と、実際に我々がやっている事例などをちょっと御紹介させていただきたいと思います。最初に、調査のほうからお話ししたいと思うのです。いわゆる日本の置かれている状況というのはどういったところにあるのかということで、2035年なのですけれども、世界で12カ国の成長率予測を出しています。薄いグリーンと濃いブルーのグラフが並んでいると思うのですけれども、薄いグリーンのほうに「ベースラインシナリオ」と書いていますけれども、いわゆる成り行き上の成長率、今のまま行った場合の成長率予想です。濃いブルーのほうがAIを活用した場合の成長率予測になるのですけれども、いわゆる成り行きのほうの成長率予測、ここの12カ国が調査対象になっていますが、御覧いただくとおり、日本の成長率は残念ながらこの中では一番抑えられている結果になっています。これは、御存じのとおり、少子高齢化が進んでいて、現時点でも労働力が不足していますけれども、2035年でさらに不足してくるということで、余り高い成長率は望めないのではないかという調査結果になっています。一方で、濃いブルーのグラフは、AIを活用できた場合の成長率になるのですけれども、この場合、日本の成長率は2.7%ということで、成り行きの予測に比べればかなり成長できているのかなと思いました。お話ししたいのは、いわゆるAIを活用できた場合とできていない場合で伸び率が一番大きいのが日本ということです。この対象12カ国の中で、日本がAIを一番活用する意味がある、活用していかなくてはいけない国なのだと言えるということです。日本のいろいろな経営者の方とお話ししていると、海外はどんな感じなのかみたいな、海外の事例を見て、それをフォローするみたいなマインドの方が日本は多いのかなと思うのです。海外を追っている、特に欧米を追っているというよりは、実は日本こそが真っ先にAIを活用していかなくてはいけない国なのかなと、この調査結果から私は読み取っております。調査結果は続くのですけれども、これは労働者の意識調査をしたときの結果です。ここで示しているグラフですが、縦軸が、AIと協働するために新たなスキルを習得することが重要と考えている人の割合、横軸が、過去1年間にAIとの協働に向けたスキル習得に取り組んだ人の割合という形になっていて、こちらは、各国のプロットと日本のプロットを見ていただくと、日本だけ大分外れ値のようなところにいます。新たなスキル習得が重要と思っている人の割合が少ないし、実際に取り組んだ人の割合も少ないということで、いわゆる意識レベルでちょっとまずいのかなと思っています。一つ、続けて同じ調査の結果を示したいと思います。こちらは、縦軸が、AIが私の仕事にポジティブな影響をもたらすと思っている人の割合で、横軸が、AIが私の仕事にもたらす具体的な変化がわからないと言っている方の割合なのですけれども、これも、各国のプロットと日本のプロット、日本だけがちょっと離れたところにいるという形です。これを見ますと、日本の労働者はAIというものに対してどのような影響をもたらすのかという具体的なイメージがまだまだできていないという課題があるのかなとこの調査結果から感じております。いうわけで、AIとの協働といっても、確かにその言葉だけでは大分漠然としているので、具体的にどういったことをしていかなくてはいけないのか、どういったスキルを身につけていかなくてはいけないのかというところを日本でも話していかないといけないのかなと。これは、昨年出した「HUMAN+MACHINE」という本から引用しているものなのですけれども、いわゆる機械と人の協働というのはどういったことなのだろうというのを具体的にイメージしていく必要があるのかなと。我々、人と機械の間のところを、ミッシングミドルと呼んでいます。ミッシングミドルというと、違ったものを想像するかもしれないですよね。中間管理職が足りないとか、そういう話ではなくて、機械と人間の間のところ、ここが重要です。人間としてどういうスキルが必要なのかという話はこれまでかなり多くされてきていますし、マシンはこういったことができますよとか、マシンはこういうものなのですよみたいなお話も結構されている。AIはメディアでもかなり注目されて、そういったお話というのは多いと思うのですけれども、人とマシンのコラボレーションのところというのは、AIという単語を毎日目にする割にはそんなに語られていないのかなと。我々はここが非常に重要だと思っていて、そこが重要なのに余り語られていないのでミッシングミドルと言っているのですけれども、そこをきちんとイメージをつけていくことが重要だと考えています。ここのミッシングミドルの領域というのは大きく2つに分かれると思っています。「人間によるマシンの補完」と「AIによる人間へのスーパーパワー付与」と書いていますが、マシンも今の時点では少なくとも完璧ではなくて、人間による補完が必要。マシンが何か学習するというときに、人間が学習のお手本となっていかなくてはいけないケースもあるし、正しいデータを与えていかなくてはいけないみたいな、人間によるマシンの補完というのが必要だし、逆に、人間はマシンによって今までなかったことができるようになっていく。そのためには幾つかのスキルが必要ですねと。いったお話をさせていただきたいと思っています。このミッシングミドルというところ。具体的に何が必要なのかというところで、8つの融合スキルを我々は挙げていまして、こういった8つのものが必要であろうと。それは何かと申しますと、まず1つ目に「人間性回復」と書いています。いわゆる機械とマシン、AI、それぞれ得意とするところは違うし、できるところも違う。一方で、機械ができるところはかなり増えてきていて、中村様からRPAのお話があったり、元木様からチャットボットの話とかもありました。いろいろな機械でできることはあるのだけれども、一方で、人間でしかできないところ、人間がやるべきところというのがある。人間としての人間そのものの価値がどんどん増えてくるだろうと。人間らしい活動に協力していかなくてはいけないし、そういった能力が今後より問われてくるだろうというところが1つ目です。2つ目に「責任ある定着化」と書いています。いわゆる人間とマシンの相互化作用が今後増えてくると、元木様からも倫理問題などのお話も出ましてが、マシンを使って何かをするに当たっても、そのマシンが正しく動いているのかというところ。人間の判断としてそれが倫理的に正しいものなのか、社会的に正しいものなのかというのをきちんと考えながら、それを社会にちゃんと定着させていくことが必要であろうというのが2つ目の「責任ある定着化」というふうにお話しさせていただいています。3つ目に「判断統合」と書いてあります。今、倫理的な問題の話もしましたけれども、人間が何か判断していくときに、今後、AIの判断というのがより入ってくると思うのです。AIがやるべき判断と人間がやるべき判断、それぞれやらなくてはいけないところがあるのかなと思っていて、結局、それを総合的に判断していくのが人間だと思うのです。いった総合的な判断、AI、機械の判断というものも含めて、最終的にどう判断していくのかというのを決めていく。いった能力が人間により問われていくのだろうというのが3つ目です。4つ目に「合理的質問」と書いています。AIスピーカーとかを御家庭で使われる方、スマホでもSiriなど、ああいったものを使われている方はお感じのところも多いと思うのですけれども、今のAIというのはそんなに完璧でもないので、自分の欲しい情報を手に入れるために、正しい結果をうまく引っ張り出すための質問の仕方というか、そういった能力というのが実際問題としても問われてきているというのがこの4つ目の合理的質問です。5つ目に「ボットによる強化」と書いてあります。先ほどチャットボットのお話もありましたけれども、そういったAIのボット、エージェントといったものをうまく活用して、自分の業務する能力を増していくといった能力が、まさに今、人に問われているのかなと思います。6つ目に「総合的融合」と書いています。これは何かと申しますと、「人の身体的かつ精神的」と書いていますが、身体的なところも含めていかに能力を増していくのかというところです。今、さまざまなロボット技術ができています。サイボーグとまでは言わないのですけれども、それに近いようなイメージで、機械の力を使っていかに人間の能力を拡張していくのか。わかりやすい例で言ってしまうと、例えば、私は眼鏡をかけています。この眼鏡というのは別にAIでも何でもないのですけれども、自分の視力を補う機械として、まるで体の一部のように普通に使っています。これがよりAI的な力も含めて、自然な形で、自分の体の一部のように人間の能力を拡張していくというのは増えていくのだろうなと思っています。7番目が「相互学習」ということで、AIのエージェントと互いに学習する。冒頭のところで、AIも学習が必要ですね、それの学習の先生として人間がというお話もさせていただきましたけれども、いわゆる機械を教え、逆に、機械から人間が教わるという相互学習というのが今後より重要になってくるだろう。今後、そういった能力というのが人にはより必要になってくるだろうと思っています。8番目に「継続的再設計」と書かせていただいています。AIを使って何か業務をしていくというのは、先ほどRPAのお話がありましたし、今ある作業をいかに自動化していくのかというお話もあったりするのですけれども、一方で、新しい技術を用いて、今までにないようなプロセスを考えていくというのが今後はどんどん増えていくだろう。いわゆる新しい技術で、今、やっている自動化とか継続的改善というよりは、ゼロから新しい業務というのはどうなっていくのだろうと想像していく力が必要になってくるだろうということで、8つ目として継続的再設計を挙げさせていただいています。今、大分話してきたように、いわゆる人と機械が協調して働いていくには、こういった8つのスキルというのが、今後、人にはより問われてくるのかなと我々は考えております。8つのスキルというお話をしました。その中でも、例えば人間性回復とかいったお話をさせていただきましたが、端的に言って、どういったところが人間が得意で、どういったところが機械が得意かというところをお話ししてから、事例のお話のほうに入りたいと思います。これは中村様からもお話が大分ありました。RPAのところでもありましたが、例えば24時間365日労働というところ、あるいはスピードとか安定したサービスレベルとか、そういったところは機械のほうが得意だろうと。あと、膨大なデータから何か判断するところもすぐれているので、まず、その膨大なデータ知識量というのは、人間の脳で覚えられることと機械で覚えられることには大分差がありますし、その大量のデータから何かを見つけ出すところは機械が得意なのかなと。最近、IoTデータが大分増えてきて、しかもいろいろなマシンがネットにつながってきて、その機械との対話のところはやはり機械のほうが得意であろうと考えています。一方で、人がやらなくてはいけないところは確実にあると思っていて、そもそも世の中の社会課題とは何なのかというところを定義するとか、インタラクティブな対応、まだまだ機械が苦手とするところが多いので、その柔軟対応もそうです。あと、抽象的な問題、あと、社会的にこれはオーケーなのかNGなのかというところはやはり人間が決めていかなければいけないところです。一つは、機械がかなり発展してきて、人間と同じようなことができた場合も、共感というところが結構ポイントなのかなと。AIの技術開発の部分でいうと、人に共感するAIというのは研究も大分進んでいますけれども、それが行き着くところまで行っても、生物というか生き物というか、人間の本能として、人間に共感されたいという思いはあると思っていて、そういった意味では、共感というところを軸に、人ならではの力を発揮する。そこは、人が得意とするというより、人がやらなくてはいけないところなのかなと考えています。あと、下のほうに「お客様対応での協働例」と書いていますけれども、我々、いろいろな顧客サービスのところでAI技術を活用するというのをやり始めていますが、顧客満足度という意味でも、得意とするところをお互いに組み合わせるというのが重要だなと考えています。AIだけが対応した場合と人だけが対応した場合、単純に両者の顧客満足度を比較すると、人だけが対応した場合が顧客満足度が高いのですけれども、実はうまく組み合わせた場合が顧客満足度が一番高いという結果も出ています。得意としたところをうまく組み合わせるというのが重要なのかと考えております。我々、いろいろなところでAI技術を活用するということをやっていますが、まず、アクセンチュアの社内。これは日本の中でのお話ですけれども、海外も含めてやっていますが、日本の事例を今日は御紹介したいと思うのです。社内で生産性改革ということでAI技術を幾つか使っております。アクセンチュアは人間の社員以外にバーチャル社員というのが何人か働いていまして、その中でバーチャル秘書というものを今から御紹介しようと思います。(動画再生)これはバーチャル秘書で、バーチャル社員だろうが人間社員だろうが同じツールで我々コミュニケーションを取っています。チャットで話している分には人間も機械も同じような形で。いったツールを使って、例えばミーティングの調整だとか、会議室を押さえるだとかいうことをやっていたりします。続いて、バーチャル人事から始まって、今、社内のいろいろな問い合わせに対応してくれる、もう一人のバーチャル社員を続けて御紹介したいと思います。(動画再生)例えば、妻が出産したけれども、どうすればいいかみたいな、こういった家庭が絡むようなものというのは、昼間思いつくというより家へ帰って浮かんだりするのですけれども、家へ帰ってから聞かれても、その時間は人事に電話できないみたい、でもそんな時は24時間働いているバーチャル社員に質問する、といった形で役に立ったりしています。(動画再生)このツールは、実際、人事以外にもいろいろな問い合わせに対応しています。一方で、おもしろいなと思ったのは、実は人間の人事の方がこれをかなり使われているのです。質問があったときに、人間の人事の方が、この質問は何だっけみたいなものをこれで調べて、後ろの、バーチャル人事ランディさんに聞いて、そこの回答から答えるとかというのもあります。あと、もう一つ、これも実際に使っていておもしろいなと思った点なのですが、この仕組がLGBT関連の外部の賞を受賞したりしたのですけれども、私もこれをつくったときに全然イメージしていなかったのですが、例えばLGBTの方の問い合わせみたいな、人間には面と向かって聞きづらいみたいなものに対して、このチャットボットに聞いて、実はこのランディさんが人間を介さず答えていて助かったみたいなお話も結構いただいています。先ほど人間と機械とそれぞれいいところがあるというお話をさせていただきましたけれども、こういうチャットボットだからこそ、人に聞きづらいことも聞いて解決するみたいなことも実際に我々の社内の中でも多く出てきています。社内のお話を幾つかしましたけれども、社外で、人とコラボレーションするような事例。今、御紹介したのは、人がAI、チャットに対して話しかけていくという形ですけれども、人と機械がインタラクティブに協調しながら働いている、サポートしているという事例を1つ御紹介したいと思うのです。これは日本航空さんと一緒にやらせていただいている事例になります。(動画再生)こちらは、より直接的に人間をサポートするという形で、いわゆる対人接客しているところで、人と接客している会話を聞きながら必要な情報が手元にどんどん出てくる、今、こんなものも始めています。お話ししてしまったので、最後にちょっとまとめさせていただきたいと思います。冒頭お話しさせていただいたように、日本もAIを活用すればまだまだ成長できるし、業種別に見ても、あらゆる業種でAIを活用していけば、企業の収益を増やしていける。収益だけではなくて、AIというとどうしても人の仕事を奪うみたいな話にされがちですけれども、雇用自体も増やせると思っています。AIを使っていかに新しいサービスをつくっていくのか。我々としてはつくっていきたいと考えております。私からの話は以上となります。ありがとうございました。それでは、お三方の御説明が終わりましたので、これから自由討議に移りたいと思います。どなたからでも自由に、御質問、御意見がおありになったら、挙手をいただければ幸いです。御説明ありがとうございました。私の働いている会社でもRPAの導入が相当進んでおりまして、ここ1~2年ぐらいで、社内の全てとは言いませんが、かなりの部署で自分たちの業務の効率化のためにRPAなどを導入しています。先ほど世界はトップダウンでやっているというお話でしたけれども、現場から上げていって業務を効率化するためにRPAを導入しようとする動きが活発で、社員間での自主的な勉強会や、各部署で導入した事例を紹介し合って、コンテストのようなものもしていると聞いています。ところが、それを構築している、先ほど「シナリオ」という言葉遣いだったと思うのですが、そのシナリオなどをつくっている方というのは、正社員よりは、今まで業務にある程度携わっていらっしゃった派遣社員の方とか、契約社員の方とか、有期雇用の方がメインでやられていることが多いそうなのです。1年ぐらいたった後、その方々はどうなったのかと思って少し話を聞いてみたところ、大きく3つぐらいに分かれていました。RPAのスキルをすごく吸収して、職場で活躍されている方々。それから、スキルは得たのだけれども、結局それをうまく使いこなせないというか、一度シナリオをつくった後にそれをメンテナンスをしていかなければいけないらしいのですけれども、そこまで手が出せずに、結局ほかの業務で忙殺されてしまっているという方。RPAのシナリオづくりを勉強したのだけれども、結局、全く理解できなくて、今までのような働き方をしている方。この3つぐらいに分かれているのだということを伺いました。先ほどの説明の中で、人間らしいところの領域とAIやRPAが得意とする分野というのがまだ分かれているということだったのですけれども、技術的なほうからいくと、人間らしい分野にその技術の発達というのがチャレンジしていくのではないかと思うと、人間らしい分野というのがすごく限られてきている。前回の部会のときに武田委員から、4つの象限の中で右下のほうに属する単純事務処理のような領域の人たちをどのようにサポートしていかなければいけないかというお話があったと思うのですが、右下の象限に入っていくような分野というのはどんどん広がっていってしまうのではないかということを少し懸念しています。すると、前回の議論でもあったように、そこの部分の方々に対する訓練や、あるいは、RPAであったり、AIの技術に対してキャッチアップしていくような訓練を施していかなければいけないとなったときに、そうした訓練を簡単にできるのか疑問に思います。前回の議論と同様になってしまいますけれども、教える人たちも必要となりますし、そういった人たちの確保ということも考えていくと、どんどん取り残されていってしまうような人たちがいないようにしていく仕組みを同時に考えていかなければいけないのだろうなと思っております。感想としてそういったことを思いました。ありがとうございます。後藤さんと重複するところがあると思うのですけれども。実は、私、昨日、東京から八王子に帰るときに「特急あずさ」で帰ったのです。15日からJRは特急券の買い方が変わりました。自由席がなくなり、全て座席指定になっていました。結局、今まで510円で自由席に乗っていたのが指定席だと1010円になるため、購入を控えました。今朝、「特急かいじ」で厚生労働省に来るときに、事前にスマホで特急券をとりました。これまでは切符をチェックする車掌さんが何人か乗っていたのですけれども、人数が減っているのです。すべて座席指定なのでチェックの必要性が減少したのです。これがAI・ICTによる変化で、あの車掌さんたちはどこに行ったのだろうとふっと思いました。アクセンチュアの方の4ページのミッシングミドルのところです。人間とAIが協働するといいますか、お互いに補完し合ってという、今、こういうところが拡大していると思います。先ほど後藤さんも言ったように、人間がやっていたところが恐らくAIになっていくので、その人たちは雇用管理でいくと余剰だと思うのです。その人たちは恐らく2つの層に分かれていくのではないかと思うのです。職業訓練を通じて次のステップに上がれる人と、そこはなかなかうまくいかなかった人がいて、そういう人たちは次にどこで働くのかなと、今日の説明を聞いて思いましたし、昨日、今日のJRの件でもそのように思いました。次に、5ページのところにも「8つの融合スキル」について、1から8は全くそのとおりだなと思いました。結局これも、ある意味では対応できる人と対応できない人に分かれていくのだろうなと思います。この8つのスキルはなかなか高度なので習得が難しい。いうことができるようなスキルをどうやって身につけていけばいいのかなと考えていたところです。解は出てはいないのだと思うのですけれども、こうしたスキルを私たちはきっちりと捉えないといけないのではないかと思っています。3つ目は、この間、AIの勉強をしながら、人間が「働く」というのはどういうことなのかと。働いて、賃金を得て、それで生活する、人間としての文化的な生活をする、私にとっては働くことはそういうことだったのです。それでこの間は「良質な雇用」とかを言ってきたわけですけれども、これからAIと人間が融合し合っていく社会の中で、人間が「働く」というのは何なのかということ。AIはいろいろな資料を自分で取り入れながらどんどんスキルアップしていくと思うのです。すると、人間の働くことというのは何なのか、人間の働き方というのはどうなっていくのかというのが、今のところ、まだ見えない。不安だけあおり立てるのはいかがなものかと思って、私も非常に慎重に話しているつもりなのですけれども、融合するというのはわかりました。それも非常に重要なことだと。一方では、「働く」こと、そういうものから漏れていくものもあるのではないか。融合するためのスキルアップのためのものというのは何なのか。いうことを今日思いまして、何かお考えがあればコメントいただければと思います。ありがとうございます。保科様でしょうか、8つのスキルを出していただきました。私がお伺いしたいのは、今、言ったようなトランジションの過程というのは、実際の企業の中ではどういうふうにマネージをされているのかというところのお答えを。あと、人間が働くということについて。それはかなり哲学的な質問なのでちょっと難しいかもしれません。8つのスキルというふうに書かせていただきましたが、確かに、こういうのを使いこなせる人と使いこなせない人というのはあるのかなと思っているのです。一方で、特にAIを経営陣とかとお話しするときにもお話しさせていただくのですけれども、それをまず使わないことには使えるようにならないというか、まずやってみるというのが重要です。いった意味では、失敗を恐れずにみたいなお話がよく世の中に出たりしますけれども、私はどちらかというと、「失敗を恐れる」ではなくて「失敗を推奨する」という言い方をさせていただいています。その失敗も、許される範囲で、うまく失敗しながら学んでいくことが重要。いった意味では、簡単なところから実際にやってみる。やるところから学ぶというところが非常に大きい。あと、こういう新しい技術というと、若い人が向いているのではないかと思われる節も結構ありますがそれが事実である一方で、総合的な判断みたいなお話もこの8つのスキルのところでお話しさせていただきました。実は、人間、経験を積んで年をとってきたほうが、記憶力とかそういうところはあれなのかもしれないけれども、総合的な判断はすぐれた判断をされる方が非常に多いなと私は考えています。実はIT、AI向きではないのではないかというふうに世間的に思われている方でも、機械とうまく組み合わせると逆にその力を発揮するというパターンはあるのかなと思っています。人が働くこととは何かとか、どうなっていくのかというお話もありました。私、いろいろなところでデジタル化を推進していて、いかに機械化するか、自動化するかとやっていますが、一方で、そういうのが進んだ先の世界というのは、逆に、人自身がおもてなしをするとか、サービスをすること自体がものすごく価値になっていくのかなと思っています。ホテルとかも自動化で全部やっていきますみたいなところもあったりしますけれども、高級旅館が全部自動化するのか。絶対にないと思っています。それは、人がサービスすること自体の価値が今まで以上に増していくのかなと私自身は感じております。ありがとうございます。ほかのお2人、何か追加的にございますか。貴重なお話をありがとうございました。資料の説明の中で具体的にお聞きしたいことがございますので、よろしくお願いします。RPAの導入によるメリットとしてコスト削減というのがありました。コスト削減できるのであれば、まさにほとんどの会社は入れるであろうと思っているのですが、入れる費用、初期投資やランニングコストとかがありますね。いう意味では、費用対効果ということからすれば、導入された企業はどういうふうな感じに思われているのか。入れた企業は、メリットを感じているからやっているのでしょうけれども、どう思われているのか。そのときの職場、いわゆる働く人たちの現場はどう変化したのか。先ほどからある質問とよく似ているのですけれども、それに変わったら、その職場の何十人かは要らなくなったわけですから、その人たちはどういう状況になったのかということをおつかみでございましたら、お聞きしたいと思います。それから、保科さんですけれども、AIとの協働に向けた労働者の意識改革と行動が日本は非常に遅れているのだというデータがございました。私も、全般的に見て、日本の働く者の感覚というのはこういう感覚だなというのは何となく分かりますが、「なぜか」ということに対して何か分析をされたのかどうか、そのあたりをお聞きしたいと思います。先ほどの議論の続きになりますけれども、「働く」ことに対する意味や意義づけが日本人は諸外国とはかなり違っていると思うのです。労働力を提供して報酬を得るということは原点ですけれども、そこに働くことの誇りとか楽しさ、社会とのつながり、働く現場というのはまさに居場所だとか、よりどころだとか、そういうさまざまな付随したものがたくさんあるのが日本の働く場だと思うのです。そんなことも関係しているのではないかと思うのですけれども、保科さんのほうで先ほどの意識改革と行動の遅れに対して分析した、あるいは保科さん個人的な見解でも結構ですから、お聞かせいただいたらありがたいと思います。ありがとうございます。中村様からお願いします。それでは、いただいた質問で、RPA導入のところで業務コストの削減とはどういうものなのかというところです。RPAを導入していただく際によくございますのが、導入前、導入後で適応する作業に対してどのぐらい時間がかかっているのかというのを測定して、例えばAという作業は月次で1回30時間かかっていましたとかいうのをはかったりするのです。その後、RPAを実際にやって、どのぐらいの時間が減ったかというところで削減効果を時間数で出す。それで時給換算みたいなところでどのくらいコストが削減できましたとか、人がほかのことをできましたという形で業務コストの削減という観点を見ることが多いです。時間の観点で見るという形です。そこと現場での人の動きはどうリンクするかというところだと思うのです。そこにつきましては、先ほどの御説明でも話をさせていただいたのですけれども、例えばある事例では、バックエンドにいた人がもうちょっと顧客接点のフロントに出て実際にフロントサービスをやる。そのためには、もちろん、もともとバックエンドをやっていた人がそのまますぐフロントをできるわけではないので、プラスで教育とかをした上でフロントに出るという事例もございます。あとは、どちらかといえば、今まで負荷が高過ぎたところをRPAをうまく使って解消したといった事例のほうが今のところは多く聞くような形です。それによって繁忙期での忙しいところですとか、もしくは今までできなかったような、もうちょっと質を上げたいなと思っていたような、例えば顧客に対してもうちょっと手厚くフォローするとか、そういうところに時間が回せるといった例が多いと聞いております。減らす、マイナスのところというよりは、辛かったところが解放されたということで好意的に受けとめられているという印象を持っております。ありがとうございました。ここの日本の労働者の意識と行動の遅れのところについて御回答させていただきます。この調査結果はほかにもいろいろなアンケート項目があって、そこの中から、こういったことではないかというところコメントさせていただきます。これは明確な結果が出ているわけではないので、参考情報としてお話しさせていただきます。日本の特徴として幾つかありまして、AIに対するイメージがすごく漠然としている。そのAIというところをどうしてもドラえもんや鉄腕アトムみたいな。いったところで、具体的にどういう技術がどういうふうに入ってくるのかというイメージが足りないというのがまず1つあるのかなと思っています。一方で、日本の働く環境としての特徴も実は反映しているのではないかと思っています。日本の仕事というのはどうしてもジョブディスクリプションが余り明確ではないというか、実際、いろいろなことを皆さんやられているのです。働く場所、仕事の流動性というのも少ない中で、自分の仕事がほかの人にすぐかわるみたいなところの明確なイメージが、ここでグローバル対象として書いている国よりも実際問題少ないところがある。他人にとられるのもそうですし、AIとかわるというところの意識がほかの国と比べて少ないのかなと。一つは、中村様からのお話にもありましたけれども、日本はトップダウンが効きにくいというか、海外だとここはAIでやるのだと言ったら、実際問題入れかわるというケースが結構あると思うのです。日本というのはそれが非常に少ないということで、具体的に自分の仕事がAIに置きかわっていくというイメージが、ほかの国と比べてではありますけれども、まだまだ少ないのかなと感じています。ありがとうございました。中村さんにお聞きしたいのですが、製品のWinActorを見ていると、エクセルのマクロをつくっているのとほとんど同じだと思いました。先ほども質問がありましたが、現場でシナリオをつくっているのは一番ボトムの人なのか、もうちょっと上の人なのか、それとも完全に向き不向きで対応されているのか、印象レベルでかまいませんので、お聞きしたいと思いました。それから、日本アイ・ビー・エムの元木さんのお話で、最後におっしゃったAIの信頼性と透明性というところです。2つおっしゃっていて、1つはバイアスのチェックですが、これはかなり難しい問題だと思います。実際にジェンダーの問題なども、過去のデータを使って学習すると、どうしても、もともとバイアスを持って昇進や評価が決定されているという場合には、そのまま間違ったデータを使っているということなので、機械から幾らアウトプットが出てきてもなかなか難しいかなと思います。これは人間がかなりしっかりしていないと判断が難しいかと思います。一つは、それと裏腹になってもっと難しいと思ったのは、機械学習のモデルがなぜ理論的にこういう結果が出てくるのかを人間に説明するというのは、理屈がわかっていればいいのですけれども、人間にわかるような理屈がまだわかっていないとなると、幾ら言われてもわからないというのがあって、この2つはどちらもかなり難しい問題で、人間がいつもチェックし続けないといけません。2つ目が本当に必要かは、人間が納得できるかというだけの話なわけです。理由はわからないけれど、うまく働くモデルがあればいいということかもしれません。それが1つ目の問題で倫理的に問題をはらんでいるというときに、それが識別できないとかなり難しい問題だというのが感想です。アクセンチュアの保科さんの議論で、最初におっしゃったAIが活用できると日本の生産性の向上の余地が高いという話ですが、これも内生的に決まってくるのだろうと思います。人手不足が深刻だから、ベースラインの成長率が低いと見込まれているわけで、逆に言うと、人手不足が深刻だから、そういうものを一生懸命採用したいというのが生まれてくるわけです。日本以外の国で人手不足が深刻でないなら、それほどAIに一生懸命投資しない可能性もあるかと思いました。2つ目は、先ほどから議論になっている、AIとの協働に対応が遅れているとか不安が多いということについては、私はちょっと不思議な感じをもちました。日本の場合は、物的なロボットの導入は結構早くてそんなに反発はなかったのに、AIに対してどうしてそんなに不安があるのかというのは若干非対称で、質問の仕方によって日本人が少し保守的に不安を過大評価するからそう思っているだけで、実際に導入し始めたら、ロボットの導入と同じように早いのかなというのが感想です。ありがとうございました。御質問のところも少しありましたかね。RPAのシナリオづくりはどういう人なのかというところです。その前に、エクセルのマクロみたいですねというところはまさにおっしゃるとおりです。エクセルのマクロみたいなのですけれども、実は何が違うかというと、RPAのツールというのはマクロみたいなプログラミングがフローチャートで見られるので、やっている内容が比較的わかりやすくて、それを周りの人に引き継ぎやすい。いう意味で、実はマクロよりもいいかなというところもあったりします。脱線しますけれども、実際、この業務を改善するという意味でRPAツールを入れていただく場合には、RPAツールでできる部分もあれば、マクロを使っていただくような部分もあるし、手で判断していただくような部分もある。人間の業務の特性とかに応じてやっているという部分もございます。いただいた質問のシナリオづくり。いう人がつくっているのですかというところにつきましては、まさに向き不向きというところがありまして、社員とか派遣の方とかというよりは、ややプログラミングに近いような、フローチャートとか、あと、変数とかいう概念もあったりするので、そういうものに対して比較的取っつきやすい人のほうが早くツールを覚えていただくということはございます。実際、社員の方ですとか、自治体の職員の方とかが初めに導入するときは研修を受けていただくのですけれども、そこで、おもしろいねとか、少しつくって自分でわかるようになると、そのまま使っていただくような事例も結構ございます。どの社員かというよりは、向き不向きみたいなところで、早く習得される方とやや時間がかかる方というのがいらっしゃるのは事実かなと思っています。大体うまくサポートして、サポートを受けながら自分で1個でもつくられたりすると、ちょっとさわれるというか、理解できるようになるといったようなことが多いという形です。ありがとうございます。ほかのお2人に対しては、感想ということですか。