デジタルトランスフォーメーション・ソリューション企業Mindsprint Pty. Ltd.によると、フィリピンのアウトソーシング業界は、世界有数の情報技術・ビジネスプロセスマネジメント(IT-BPM)ハブとしての地位を守るため、2027年までに専門特化型の人工知能(AI)エージェント基盤を採用する必要があるという。

同国のIT-BPMセクターは現在400〜420億ドルの規模を誇り、インドに次ぐ世界第2位のビジネスプロセスアウトソーシング(BPO)ハブとされる。しかし業界は圧力の高まりに直面しており、業界団体は収益目標を15〜27%引き下げた。これは伸び悩む成長予測を示すものであり、Mindsprintは、従来の労働賃金差益(レイバーアービトラージ)モデルを超えて進化する必要性の差し迫りを浮き彫りにするものだとしている。この目標引き下げが重く受け止められるのは、同セクターの成長を支えてきた賃金コストの優位性、すなわち労働賃金差益こそが、Mindsprintが業界に脱却を求めるモデルそのものであり、収益見通しがその転換の速度に直結しているためだ。

Mindsprintの最高経営責任者(CEO)Suresh Sundararajan氏は、フィリピンの専門人材が銀行、金融サービス、医療、通信の分野で数十年をかけて深い専門知識を積み重ねてきたとべた。

「機会は、BPOモデルを抜本的に変革し、成果連動型モデルへと移行する専門特化型のプラットフォームとソリューションの構築にある」と同氏は9月22日、BusinessWorldに語った。

「2027年における真の成功の指標は、フィリピンのIT-BPM事業者が業界を変革する業界特化型の提供物を打ち出すことだ」と同氏は付け加えた。「ヘルスサイエンス、銀行・金融サービス、保険、通信などの分野で、調達、財務、人事、製造といった機能横断のサービスがAIエージェントを通じて提供され、人件(ヘッドカウント)ではなく成果や消費量に基づいて価格設定されることが求められる」

従来のモデルでは、アウトソーシングされた業務ワークフローを拡大するには、100人の労働者で100万件の請求書を処理するといった正社員換算(FTE)の線形増加が必要だった。これに対し、AIエージェント型システムは専門のデジタルエージェントを活用して複雑なエンドツーエンドのタスクを処理し、クライアントとのエンゲージメントモデルを根本的に変える。歴史的に人員数に応じて収益を拡大してきたセクターにとって、この転換は業務の枠を超え、契約の価格設定や個人の貢献度の測定方法にまで及ぶ。

9つのAIエージェントを展開し、請求書のスキャン、処理、支払いを自動化するMindsprintの買掛金管理プラットフォーム「SprintAP」を挙げながら、Sundararajan氏は、商談の焦点が件数と成果に移りつつあると指摘した。同氏は、孤立した機能内での硬直的なルールベースの実行に依存していた従来のロボティック・プロセス・オートメーション(RPA)ツールと、現代のAIを対比させた。

「顧客との話し合いは現在、配置する人数ではなく、請求書の処理件数と1件あたりのコストを中心に展開されている。AIの動作は異なる。単一の業務機能に限定されず、組織内の複数のプロセスに同時にまたがり、連携することができる」と同氏は述べた。

この移行に適応するため、技術者は日常的な実行やサポート業務を超え、技術力と深い専門知識を兼ね備えた「フォワード・デプロイド・エンジニア」へと進む必要がある。

「AIツールによってアプリケーション開発のハードルが下がるにつれ、コーディング能力だけでは差別化要因としての魅力が薄れている」とSundararajan氏は述べ、フィリピン人材への4つの重点領域を示した。すなわち、専門分野の知識の深化、実行から略的パートナーシップへの転換、顧客対応力の強化、技術能力の幅広い拡充である。

同国は強固な人材基盤を有する。MicrosoftのWork Trend Indexによれば、フィリピン人労働者の25%が「フロンティア・プロフェッショナル」に該当し、世界平均の16%を上回る。また、ChatGPTの利用率では世界第6位で、インターネットユーザーの42.4%が同プラットフォームを利用している。

しかし、個人の高い関心と2024年に20%拡大して310億ドルに達したデジタル経済があるにもかかわらず、フィリピンは技術インフラとガバナンスの準備体制において構造的な課題に直面し続けている。Oxford Government AI Readiness Indexでは、同国は世界69カ国中56位に位置し、東南アジアの主要経済圏の中で下位に甘んじている。

Sundararajan氏は現状を「利用率は高いが準備は低い環境」と評し、個人の意欲と企業レベルの実行力との間のギャップを埋めるには、政府と企業の先回りした政策が必要だと述べた。AI導入を安全に拡大するには、企業はAIの意思決定を既存のリスク管理プロトコルに組み込む必要がある。

「AIの展開に関する意思決定を組織の既存のサイバーセキュリティフレームワークと連携させることは不可欠だ」と同氏は述べ、企業に対し、デジタル資産をリスク階層に分類し、ミッションクリティカルな業務では人間による監視(human-in-the-loop)を維持するよう助言した。

成果連動型AIモデルへの移行を成功させるには、雇用不安に対応し、黙々とした手作業での回避策を防ぐためのオープンなコミュニケーションも必要だ。組織はリスキリングとアップスキリングの取り組みに積極的に投資し、従業員を変革の積極的なパートナーとして位置付けるべきである。

「これは雇用を廃止するものではなく、会社の支援を受けて新しい役割を担えるようにするものだと従業員に保証することが、抵抗を乗り越え、AI導入への信頼を本物のものにするための重要な要素だ」と同氏は述べた。

この移行が実際にどう進むかは、すでに示された指標によって評価できる。すなわち、フィリピンの事業者が2027年の目標に先立って業界特化型・成果連動型のAI提供物を市場に投入できるか、Oxford指数のようなガバナンス準備度の順位が改善するか、そしてリスキリングの取り組みがどれほど速く既存の専門知識を、新モデルが求める戦略的で顧客対応型の役割へと転換できるかである。

— Juliana Chloe B. Gonzales、BusinessWorld