労務管理のツボをギュッと押す方法を考えます

会社で起こる労務管理に関する悩みやトラブルを解決する方法を考えます。

給与計算を6倍速で終わらせる。コンピューターやAIに人間の仕事を奪わせよう。

 

AIと人間のコラボ

 

給与計算のために専門家を利用するのは妥当なのか。

いきなりですが、果たしてこんなこと言っていいのかどうか、分からないんですが、社労士が給与計算をすべきなのでしょうか。

給与計算を業務にしている方はいらっしゃいますし、それで収益を得ているのは確かですが、それなりに専門家としてポジションがある人が、あえてやるべきことなのか。この点にずっと疑問を持っているんです。

給与計算するだけだったら、これといって専門的な知識が要らないですし、給与計算ソフトや、さらにはクラウド経由で使える給与計算ソフトを使えば、特段の専門的知識を前提せずに、給与を計算できるのですから。

人間が関わって、3日かかっていたものを、給与計算ソフトを使って半日で終わらせられる。ということは、単純に考えても、効率は6倍まで上がっていると言うこと。これをどう考えるか。

給与計算は、計算の方法や手順がきちんと理解されていれば、必ずしも専門的な理解がなくてもできるものです。

ただ、毎年のように雇用保険料や健康保険料が変わりますし、労災保険料も改正される場合があり、そこは合わせていく必要があります。

とはいえ、情報を収集していれば対処できるところですし、然るべき給与計算サービスを利用していれば、利用者の方では特段の対応を要することなく、自動で対応してくれる部分です。

雇用保険料や社会保険料を給与から控除し、所得税も計算して源泉徴収する。そのための計算が必要ですが、これも電卓で計算する必要はなくなっていますし、小難しい表計算ソフトと格闘する必要もなくなりました。

保険料や税金を自動で計算してくれて、制度が変わったら自動で対応してくれる。そんな給与計算サービスがあれば、もう専門家が出てくる必要なんてないんです。


時間でお金を買っているはずが、かえって時間がかかる結果に。

楽に給与計算の作業を終わらせるために、外部に計算を委託しているにもかかわらず、納品されたデータにミスがある。そうすると、後ほど修正依頼をしなきゃいけないわけですよ。

社内の作業をアウトソーシングするのは、単刀直入に言えば、お金を払って時間を買いたいから。給与計算を外部委託するとは、まさにそういう目的があるからなんです。

社内で給与を計算していたら何日もかかるので、計算作業を外部の業者にやってもらい、余剰時間を他の業務に充当したい。

にもかかわらず、データに間違いがあって、修正するとなれば、何のためにお金を払ったのか分からなくなります。

発注者側にミスがあったのか、それとも受注した業者側にミスがあったのか、その辺の事情は様々ですが、お金を払っているのに、時間がかかってしまっていては、もう何が何だか。

社内で給与を計算するとなると、すごく手間や時間がかかって良くないんじゃないか。やっぱり外部に委託したほうがいいんじゃないか。そう思いがちですけども、今は便利な給与計算ソフトが提供されていて、外注化するよりもむしろ内製化して、給与計算をやってしまった方が早く終わるケースもあります。

人間が給与計算に関わると、お金で時間を買うどころか、お金で余計な手間を買ってしまう、なんて結果にもなるわけです。


AIが仕事を奪うのではなく、人の代わりにやってくれる。

給与計算を支援するクラウドサービス。これは一般に「フィンテック」と言われる分野で、以前は、人間がやっていたことをコンピューターや、それこそAIに任せることで、従来かかっていた時間よりも、はるかに早く作業を終えることができるようになっています。

FinanceとTechnologyを組み合わせた言葉がフィンテックで、2018年12月頃から盛り上がっているキャッシュレス決済も、フィンテックに含まれる分野です。PayPayやLINE Payを使った方もいらっしゃるのでは。

ちなみに、仮想通貨もフィンテックの分野に含まれます。

以前は人間の手が加わっていたところを、コンピューターやAIで作業を代替していく。

こういう話になると、『AIが仕事を奪う』と抵抗する人も出てきますが、もちろん人間がやった方が良いこと、というのもあるのは確かです。何でもかんでも、コンピューターで自動化させていくのは、さすがに無理がありますし、人が関わる部分は今後も残っていくでしょう。

でも、本当に人間がやっていく必要があるのか、そういう検証が必要な分野というのがいくつも世の中にはあるはずなんです。

給与計算はそういった分野の1つですが、他にもありますよね。

例えば、夜間警備。施設の夜間警備はm警備員さんが懐中電灯を持って、あっちこっち歩いて、安全を確認しに行くわけですけど、自立歩行型のロボットとか、カメラやセンサーを搭載したロボットを使えば、人間が関わっていく部分を減らしていけるはずなんです。

危険な侵入者に遭遇すれば怪我をするかもしれませんし、夏は暑く、冬は寒いですから、なるべく人間が動く範囲を減らしたほうが、負担も少なくなります。

AIに仕事が奪われる、と危機感を持っている人もいるんですけど、AIから逃げ回っている人が最もダメージを受けるのではないかと私は思うんです。

AIからどうやって逃げるか。AIをどうやって遠ざけるか。それこそAIをどうやって潰してやるか。そういうことを考えている人は、最もAIから攻撃されるというか、駆逐される人たちではないかと。

AIと敵対するのではなく、それを利用して、都合よく使ってやろう。それぐらいの狡猾さというか、ずる賢さというか、そういう立ち回りみたいなのを考えていかないといけないんじゃないでしょうか。

ニュースに出てくる機会があり、知っている方もいらっしゃるかもしれませんが、UBER Eatsというサービス。

これはスマホで出前を注文できるアプリなんですが、あれは注文者と加盟店となるレストラン、さらに配達員、この三者をリアルタイムでマッチングさせているサービスです。

出前と言うと、お店に電話をかけて、「カツ丼を2つ」とか「ざるそばを3つ」と注文するアナログなイメージがありますけど、UBER Eatsでは、注文者とレストラン、さらに出来上がった料理を運ぶドライバーをリアルタイムですり合わせていくと言う作業をAIがやっています。

これを人間がやるとなると、相当なストレスですし、手間のかかる作業になります。今誰が注文したか、どのお店に注文したか、どのドライバーに運んでもらうか。これを瞬時に判断していかなきゃいけない。そんなことを人間ができるかというと、まず無理です。

そりゃあ、10分に1件とか15分に1件の注文を、1軒のレストランだけで出前の注文を受けているならば、電話一本でさばいていけるんでしょうけど、不特定多数の注文者と不特定多数のレストラン、さらには不特定多数のドライバー、これを瞬時にマッチングさせると言うのはもはや人間技では不可能です。


人間とAIがコンビを組む。

大量の情報を瞬時に取り扱い、処理することに関しては、コンピューターやAIが人間に比べてはるかに有利です。何かの手違いなり勘違いで、人間がその分野でAIにぶつかったところで、勝ち目があるわけもなく、瞬時に吹っ飛ばされるのがオチです。

とはいえ、人間が関わる部分というのは、今後も残っていくでしょうから、そういう部分に、リソース、つまり時間や労力や能力といったものを注いでいって、付加価値の高い仕事をしていけばいいわけです。

効率で勝負するのではなく、ベタベタのアナログ、人間が持つ魅力というかキャラというか、そういう部分の付加価値が上がっていきます。

つまるところ、AIと人間が協力し合うと、より大きな価値を生み出していけると信じています。

AIをいかに利用していくか、乱暴な言い方をすれば、人間にとって、めんどくさい仕事をAIに振ってしまえばいいです。

コンピューターやAIは、めんどくさい仕事を振られても怒る事はないし、ストライキを起こすこともない。労働組合を作ることもないし、団体交渉を迫ってくることもない。それこそ訴訟起こすこともないんです。こんな従順な仲間、人間ではなかなかいないんじゃないでしょうか。

給与計算も、人間がやらなきゃいけないと固執せずに、もっと他のより良い方法があるんじゃないか、と模索するのは大事なことではないかと思うのです。


今までかかっていた時間の6分の1で給与計算を済ませることができるのですから、しかも、そのきっかけとなる資料は無料でダウンロードできます。

お金がかかるならまだしも、無料でチャンスを手に入れると考えれば、やらない理由はありません。

今まで通りの給与計算で満足していくのか。それとも、より良い方法を見つけて、給与計算の手間や時間を減らしていこうとするのか。それはあなたの決断にかかっています。

山口正博 社会保険労務士事務所
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