2017年6月まとめ – 残業が発生しやすい仕事ほど自動化しづらい説

 

※前半は自分の私生活のことなので興味のない方は飛ばしてください。

 

先月のまとめでも言いましたが、6月は本格的に仕事の内容が変わったのと、労働時間が増えて、業務もゼロから覚えなければならないためびっくりするほどドッタンバッタン大騒ぎした1ヶ月でした。

 

音楽にもあまり触れておらず、給料のために自分の人生の時間を売るのはやっぱり辛いなと実感する日々ですね。

 

ニュースとかTwitterとか他の人の新しい情報を前月と比べてあんまり追えてないのも地味に悲しいところ…。

 

 

ストック収益

6月収益：66,525円

6ヶ月平均：約2.9万円

 

TuneCoreの振込があったり、先々月手こずったコモンズもまとめて入ったのでちょっと多いです。

 

ストック収益だけで暮らせている強い方々、なんかもうセルフベーシックインカム感ありますよね…。

自分もそこまではいかなくても、ストック収益+週3日のアルバイトみたいな形でも良いかなと、労働スタイルについても色々考えたり…。

 

毎日9時間労働+3時間移動(+n時間残業) という、近未来の合理化された新世界秩序の日本人が見たら目玉がVRゴーグルを突き破って飛び出そうな時間の使い方をしているので、大変いたたまれない気持ちです。

 

ここ最近、服とかモノ(機材・家具・飲料とか)なんかも本当に必要なものだけ買うような金銭感覚に定着してきている感があって、正直なところ結婚とかまだしないのであれば必要最低限の収入さえあれば良いんですよね。(結婚相手も今はいないので)

 

お金があると色々買いたくなるし、お金がないとそんなにモノが欲しくならなかったりするので、案外自分もミニマム志向なのかな、とちょっと感じ始めたり。

 

まぁそんなこんなで、もしかしたら2〜3ヶ月後くらいには状況に何らかの変化があるかもしれません（？）

 

ブログの方は2600PVでした。

 

 

残業が発生しやすい仕事ほど自動化しづらい説

音楽と全く関係ない話なんですが、残業が発生するメカニズムってなんなんだろうか…ということについて最近考えました。
(悟りの境地)

 

■残業が発生しやすい仕事

・状況が変化しがち

多くは、”人が結果に及ぼす影響が大きい”仕事が当てはまると思います。

 

運送業なんかは人の影響が大きいですね。受け取り人が不在だったり、交通が渋滞していれば結果が変わります。
状況が変化しやすいから急な残業が発生するというシンプルな因果関係です。

 

また、ゲーム開発会社のプロジェクト運営など、ライン開始から完了までが長い仕事も当てはまりますね。
数ヶ月、数年単位にもなると、同じ流れの繰り返しにはなりにくいです。
状況が変化しやすく、突発的に新規の致命的不具合報告やクレームが上がってきた場合などにはどうしても残業して対応しなければなりません…。

 

人的要因で残業が発生する傾向にあるわけですね。

 

・担当者が固定的

クライアントを相手にする仕事や、ライン管理業務など、一人の担当者がタスク(やプロジェクト)が完了するまで受け持つ業務が当てはまります。

 

上記の運送業の場合も、運転の途中で急に路肩に止めて別の運転手に交代するなんてことは無いですよね。通常は担当者は一つのエリアの配達を受け持っています。

 

担当者を変える場合は情報・状況の把握に時間を割かなければならないため、難しい作業ほど一人の担当者が仕事を受け持ち続けるケースが多いと思います。
逆に覚えるのが楽な単純作業ほど、作業員が交代しやすいですよね。

 

前述のように、突発的な状況の変化が起きると、そのタスクが終わるまで帰るわけにはいかないため、どうしても残業が発生します。

 

 

■残業が発生しにくい仕事

・状況があまり変化しない

例えば、食品加工工場などはラインが1日単位で回っている事が多いため、比較的同じ作業の繰り返しになりやすいです。
変化があるとしても、曜日によって作業のレパートリー変わる程度で、数週間程度でそこそこ状況の変化にも対応できるようになっていくかと思います。
よっぽど、天災が起きたり突然機械類が故障したりしなければ1日のライン内で大騒ぎすることはないでしょう…。
残業が起きるとしたら、それは人的要因以外で起きることが多いのではないでしょうか（？）

 

・担当者が流動的

ライン開始から完了までにあまり時間がかからないものだと、より流動的になります。

 

前述のゲーム開発の場合、開始からリリースまでに年単位かける場合も多く、作業者が把握しなければならない情報量も必然的に増えていき、日々変化し続けます。

デバッグライン管理ぐらいの大きさの業務を引き継ぐことになった場合、タイトルの基本仕様から日々の開発状況、デバッグ状況まで多くを把握しなければなりません。

一方、食品加工工場の作業の場合、例えば一つの弁当製造ラインは開始からせいぜい6時間程度で出荷準備まで完了します。(工場によります)
そのため、ラインを行うための情報把握がごく短期的で良く、同じ技量を持ったアルバイト複数人で入れ替わり作業を引き継ぐことが容易です。

しかも、一つの製品を毎日繰り返し作ることが多いので、日々のルーチンの中で自然と上記の情報把握も毎回やり直す必要がなくなってきます。
（毎日作りすぎて目をつぶっていても全ての具材を乗せられるようになる(…かも)）

担当者の必須作業量が決まっていないケースがほとんどなので、よほどのブラック工場ではない限り定時になったら帰れることでしょう。

 

自動化しやすい仕事

・作業を定量化しやすい

僕が昔働いたことのある食品工場では、何グラムの食材をどれだけ配合して、何度で何分加熱するかまでレシピ化されていました。

 

こういった具体的に数を示しやすい内容の作業は、恐らく現状はまだ人件費の方がちょっと安かったり機械ができる作業が多くないなどの理由で労働者が行っていますが、今後はどんどん機械によって自動化されるようになると思います。

 

・状況があまり変化しない

プログラムを複雑にしなくて済むので、状況の変化が予測しやすい方が自動化しやすいですね。
万が一、材料不足のような事態が起きそうな場合でも、それが起きないように先読みして新たに材料を調達したりすることが可能です。
上の定量化しやすいとも重なりますが、数値化できる仕事だからこそ状況の予測がしやすく、対応がそこまで複雑にはならないのではないでしょうか。

 

自動化しづらい仕事

・作業の定量化が難しい

1つのタスクの大きさや所要時間を計ることが難しい業務です。
計ることができたとしても、せいぜい作業者の所感に基づいたABCの三段階評価みたいなものにしかならず、細かい進行をする上では作業者の経験に頼って判断する部分が大きい仕事となります。
他者と情報共有をする際も必ず文章でまとめる必要が生じますね…。

 

・状況が変化しやすい

プログラムが想定していないことは対応できないので、イレギュラーなことが頻繁に発生する仕事は自動化に向いていないといえます。

 

あと、上記の定量化しづらい仕事だと尚更ですね。
「商品の数が合わない！」とかであれば数字を合わせる方向に対応していけば良いことはすぐに想像がつきますが、ただ漠然と「製品の致命的不具合の修正の目処が立たない！」みたいなものだともうアウツですね…。

 

ゲーム開発の現場なんかまさにイレギュラーな事態がいつ起きてもおかしくなかったりするんですよ。
なんでこんなバグが出たんだろう…みたいな。
仮に全部自動化しても、AIのコンセント抜いて止まっちゃいましたクラスのぶっ飛んだことが日々起きるんですよね。
プログラムを自動でコーディングしてビルドしてデバッグしてリリースしてくれるなんて、もう夢のような世界です。
そこまで行ったら我々人間もアンドロイド化してくれるんじゃないでしょうかね？

 

他に特異な状況としては、クライアントに対して”人間の言葉で説明が求められる”場合があるともうそれだけで一気に自動化しづらくなります。
機械が対応しても「人間出せ」とか言われそう…。

 

え？あぁ、僕はもうアンドロイド化してますので、他の人間の者に言ってください…。

 

まとめ

【↑自動化しづらい】

プロジェクト管理・クライアントワーク
　　　　｜
運送業
　　　　｜
食品加工・工場のライン作業

【↓自動化しやすい】

 

運送業は残業が発生しやすいけど自動化は比較的しやすい中間の職業でしょうか。
できればすぐにでも自動化した方が良い気もしますね…（大変そうな話を見聞きしていると）。
人間がやっているから担当者をタスク完了まで拘束することになるという。
タスク完了までの時間や起きる状況が予測しづらい業務だと、残業発生の確率が高まるという。

 

つまるところ、人やラインを管理する仕事は残業も起きやすくて自動化が難しくて、
単純な作業ほど変えが効くから残業も少なくて機械にもできる。
というシンプルな結論になりました。

 

なぜ管理業務が自動化しづらいかというと、メチャクチャ簡単な理由で、単純にデータが少ないからだと思うんですよ。
限られた状況の変化しか無いタスクであればすぐにプログラム化できますけど、状況の変化がどうしても複雑で多様になる仕事の場合、現状は作業者の経験に頼っていることが多いわけです。
それらの傾向や対策を早いうちにデータ化すべきなのかなぁと思います。

 

とはいえ、日替わりの製造ラインであれば、日々データを蓄積できますが、1年かかる開発プロジェクトの進行データを5年かけて5期分あつめたところでサンプル少なすぎですからね…。

 

その辺の、仕事を自動化するための取り組みというか、AI化社会に向けての具体的なデータ集めやっているところってあるんでしょうかね…。
一刻も早く、可能な限り多くの職種でやらないと近未来の合理化された新世界秩序はやってきませんよ…。
なんとかして僕が年をとって死ぬ前に、目玉がVRゴーグルを突き破って飛び出す光景を見たいんですよ。

 

（そのうちデータ変換系の需要がドカンと生まれそうです。）

 

 

作った動画

@_kk1 まだまだ拙いものですが、大体普段こんな感じでオーケストラアレンジしています。

 

@_kk1 今まで作った「ゆるいフリーBGM」をまとめてなかったのでまとめました。DLはこちらから：

 

@_kk1 モーツァルトのレクイエムの「Dies Irae」を打ち込みました。

 

@_kk1 モーツァルトの「Dies Irae」を長調にしてみました。 ※厳密には長調と短調を入れ替えてみました。

 

 

 

（この記事の半分ぐらいはフィンションです）

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Posted by KK