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看護師はAIに奪われる仕事なのか【NS資格の将来性】

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きつね
きつね

ホワイトカラーが軒並み「AI」に仕事奪われてて吹いた!

我々、白衣に身を包みながらもやってることは肉体労働に他なりません。

ぶっさん
ぶっさん

椅子に座って顧客の金に働いてもらってエリート面している金融関係の奴らに、強い憧れがなかったと言ったら嘘になるでしょう。

そんな金融・保険などの仕事は、今後、AIにとって変わられるということで、金融業界も再編の波があり慌ただしいですね。

ヨメちゃん
ヨメちゃん

我々看護師は、引く手数多で機械にできない仕事だから将来安泰ですわぁ

なんて言っていると、10年後に仕事を失うか、今とは全く違う「看護師」の仕事をさせられているかもしれませんよ。

今回は、そんなお話。

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AIは看護師の仕事を奪うのか

結論から言えば、奪いません。

ぶっさん
ぶっさん

奪いませんが、看護師の仕事のあり方は大きく問われることになります。

AIに奪われる仕事とは

「AIが同僚」によると、「代替可能性」が高く、「就業人数」も多い事務職やデータ管理などの仕事に関してはAIの導入により仕事が奪われる可能性があるようです。

看護師は当てはまるのか

一方で、「代替可能性」が低いが「就業人数が多い」とされているのが看護師という仕事。

ぶっさん
ぶっさん

シンプルに考えれば、看護師は医療系の「専門職」なので、誰にでもできるような、簡単にとって変わられる仕事ではないと考えられます。

看護師の「代替可能性」とは

代替可能性は、AIの技術進歩によって代わりが効くかどうか、という予測値です。例えば、事務系の仕事や金融系の仕事は、代替可能性が高い職業とされています。

ぶっさん
ぶっさん

オックスフォードの研究では、労働人口の約49%が代替可能だと言われています。

機械の代替可能性は以下の性質で評価されます。

  • 創造性
  • 社会的知能
  • 知覚と操作
代替可能性の高い職種
  • プログラマー
  • 行政書士
  • 秘書
  • 経理事務員
  • 保険事務員
  • スーパー店員
  • ホテル客室係
  • 機械組立工
  • 酪農家
  • 航空自衛官
  • 警備員
  • 電車運転士
  • タクシー運転者
  • 建設作業員
  • 郵便外務員
  • ビル清掃員

https://souspeak.com/ks/ai-deprive-job/

ただ、オックスフォードの研究結果には批判的な意見も多く、「その職業ってそんなに単純なことばかりしてないよね」として、さらに細かい作業ごとに評価を見直した研究結果も出ています。

ぶっさん
ぶっさん

ただ、逆に言えば、看護師という仕事も細かい部分までみていくと「おやっ?」と思う仕事が多くて、むしろそんな仕事が雑多としすぎて業務時間を圧迫してることってあるよね。

https://www.mhlw.go.jp/file/05-Shingikai-12602000-Seisakutoukatsukan-Sanjikanshitsu_Roudouseisakutantou/0000186905.pdf

就業人数が多いことは、いいこと?

替えの効く仕事の場合、就業人数が多いことで仕事の奪い合いになる可能性が高まりますが、看護師は医療職の中では就業人数は多いものの、「必要数」も多いため、慢性的に人手不足となっています。

ぶっさん
ぶっさん

つまり、看護師は簡単にはAIに奪われない職業、といって良さそうです。

ヨメちゃん
ヨメちゃん

すぐに仕事辞めちゃう人も多いしね。辞めたくなる仕事、とも言えるけど。

看護師に対してのシンギュラリティ

日本語では「技術的特異点」なんて言われていますが、耳にしたことがある方も、全くない方もいるかもしれません。

シンギュラリティとは

シンギュラリティは「AIが(ある部分において)人間の能力を超えるポイント」と言う意味合いで使われることが多い言葉です。囲碁のプロをAIが打ち負かした、なんて時に持ち出された言葉です。

ですが、私のような一般的な人間においては、AIの発展を待たずとも、ある分野においては、すでにロボットは人間の能力を超えています。AIの場合は、知性において人間を超えるかどうか、というのが焦点に当たりますが、そもそも知性とはなんだってことになります。

あるポイントでの比較において有利不利があるのは当然として、「人間がAIを使うにはどうするべきなのか」、お互いの不足や得意を見極めることで、よく付き合っていくことが求められています。

看護師がAIに超えられる「知性」

では、看護師の特異性、あるいは看護師のもつ「知性」とは何でしょうか。

看護師のクリエイティビティ

看護の基本は、「診療の補助」と「療養上の世話」です。

ただ、実際には病院の守護神として、24時間病院を守る重要な役割があります。

ぶっさん
ぶっさん

PHS忘れてる医者を走って追いかけたり、病院のHP更新の手伝いしたりとか、そんなことばっかりしてるよね(業務外)。

やってることだけ考えると、「知性」とは似つかないことばかりしてたりもしますが、基本的には「患者にとって何ができるか」を常に考えています。

ヨメちゃん
ヨメちゃん

私は、先輩に「看護師ってクリエイティブな仕事なんだよ」って教えてもらったときに感動しましたね。

師曰く、患者さんによってできることは違うし、工夫しないと課題を解決できないことがたくさんある。看護はその時によって形を変えて、最善を尽くさないといけない、みたいな意味合いとのことでした。

ぶっさん
ぶっさん

決められた業務をこなすことは(それでも十分きついけど)誰にだってできるけど、その人にしかできない看護を心がけることが大切だね!

看護師にしかできないことをやる

看護師の知性、というとなんだか考え込んでしまいますが、AIには苦手なことがあり、かつ看護師に得意なことを見つけてやっていくだけで大丈夫です。

ぶっさん
ぶっさん

そのためには、AIについても理解していく必要がありますが、その辺りは私のような暇なライターがやっていくので、皆さんは独自の看護観を持って、仕事に邁進していただければ幸いです。

例えば、いわゆる「ベテランの感覚」なるものをデータ化して、予測することは割とできちゃうんです。

ぶっさん
ぶっさん

転倒転落のアセスメントとか、「あっ、この人転びそうだな」ってのは、AIでもできたりします。しかも、予測のムラがないので公平・公正でもあります。

ですが、先の「代替可能性」にも書いた通り、AIは万能ではなく、できることもあればできないこともあります。

看護師の仕事は、工夫すればするほど患者の満足度は高まり、効率性も生産性も変わってきます。特に、患者と交渉し理解を求めるためのコミュニケーションを必要とする部分では、「ソーシャルインテリジェンス(社会的知性)」が求められますし、クリエイティブな看護とはつまり「非定型」で「創造的な思考」を要する仕事になるので、AIの苦手とするところです。

ヨメちゃん
ヨメちゃん

逆に言えば、決まり切った仕事を淡々とやるだけの看護師になったら、代替されても文句は言えないよねってことで。

看護師の需要・供給の変動

では、実際に医療業界にAI含め、最先端の技術を詰め込んだ場合、どんなふうに仕事が変わるのか考えていきたいと思います。

マンパワー不足の解決に

まず、看護師がAIに仕事を奪われることを考察する上で重要な課題が、「マンパワー」の問題です。

ヨメちゃん
ヨメちゃん

看護師が人手不足って何年も叫ばれてるけど、解決することなんてありえるの?

解決する方法があるとすれば、第四次産業革命と言われている、AI時代の働き方改革に答えがあります。

看護師は増えるのか、減るのか

まず、これからの時代は、本当にマンパワーは足りなくなるのか、考えてみます。

看護師が不要となる要因
  • 治療効率は上がる
  • 治療できる疾患も増える
  • 治療場所は病院に限られなくなる
  • 医療費は嵩む(技術革新があれば医療費は減る?)
  • 人口比率として、今後、患者となりうる人口絶対数が減る
  • 一部業務のAI技術による自動化

ざっくり言えば、「医療の進歩」と「技術革新」により入院や通院をせずとも患者が治療できるようになり、かつ、マンパワー不足もAI技術革新の働き方改革の煽りを受けて部分的には解決されます。

患者側の要因としても、「在宅化の流れ」、「人口の減少」で、患者が病院から離れることが考えられます。現状では、病院での雇用が主な看護師としての働き方なので、このままいけば看護師は不要まではいかなくても今ほどの人数は必要とされない可能性があります。

また、少し別の切り口ですが、海外から留学生を受け入れているように、すでに労働力を国外に求める傾向がみえています。看護師自体の需要はキープされていても、海外の働き手の方が賃金が安ければそちらの方を優先して採用するようになるでしょう。

ぶっさん
ぶっさん

言語の壁は、自動通訳機の進歩でできるようになりそうだしね。

看護師が必要とされる要因
  • 高齢者は長期間、増える(少子高齢化と寿命)
  • 介護・看護を必要とする人口の増加(健康寿命と天秤)
  • AIで代替しづらい業務
  • 少子化で看護師の成り手は減る
  • 日本の医療が進歩することで、海外からの治療希望者が訪れるようになる
  • 在宅でも「看護師」が必要になる(通信)

ただ、看護師が全く不要になる世の中は考えづらい。高齢者の人口は少なくとも何世代かに渡って増えていきます。特に、患者層はまだAIだのなんだのに慣れていないので、「人間の看護」は必要とされるでしょう。

また、いくら技術革新したところで、病院側に導入できる余裕がなければ取り残されるでしょうし、それほど技術進歩がみられない可能性もあります。

医療は劇的に進歩する

医療の進化についてもAIは深く関わっており、新薬開発や病気の解明なんかは、何年後かに大きなブレイクスルーを迎えるはずです。その時、今ほど入院が必要な患者数は減ると考えられるので、病院に必要な看護師数は減ると思います。

ぶっさん
ぶっさん

在宅で治療を希望する人も増える上に、社会的にも求められているところ。

看護師になりたい人は増える?

少し難しいのが、「看護師の絶対数」の変動です。

ぶっさん
ぶっさん

超高齢化社会で、少子化が進んでいる現状なので、看護師数は確実に減ります。高齢者が増えれば、社会全体の介護必要量は増えますが、どれくらい増えるかは不明です。

看護師の定年の引き上げ

もし、人数が足りない場合は、看護師の定年を引き上げて働ける人は駆り出される可能性はあります。

有資格者は増える

ただ、AIに仕事を奪われた人たちが流れていく先が「看護師」である可能性はあります。

ぶっさん
ぶっさん

元々はかなり優秀なホワイトカラーの人材たちです。頭でっかちで扱いずらそうですが、看護師の既成概念にとらわれず、AIを取り入れてサクサク働けるようになるタイプでもあります。

既存の仕事に縛られずに、自由にAIを活用して新しい仕事を作ればいいのですが、そんなことできるのは一部の限られた能力の高い人間です。

多くの人は、すでにある仕事の中から「この仕事は無くならないだろう」と選び始めるのが数年後の新社会人。医療職は高齢化社会では最強の資格なので、周囲の人からも勧められて看護師を志す方は多くなると考えられます。

外国人労働者は激増する

確実に言えることは、今のまま順調に開発が進めば、「AIが通訳」できる可能性はかなり高いです。具体的に説明するのは少し面倒ですが、「AIがわかりやすい言葉」を周囲が使うことで、日常生活のコミュニケーションで言葉が分からなくて困ることはなくなります。

ぶっさん
ぶっさん

言語の壁がなくなれば、日本はかなり働きやすい環境だと思います。医療職の人手不足が慢性化しているので、我々の業界は特に、外国人労働力に頼らざるを得ない状況となるでしょう。

看護を受けるのは人の手がいい、という思いあがり

人のケアをするのはやっぱり人がいいよね、ということを思う人は多いと思います。

しかし、実際に自分が入院してみると「あんなに忙しそうにしてる看護師さんを呼び止めるのは申し訳ないよね」という気持ちで、案外「人の手」を借りることはストレスでもあります。

説明を受けたいのはAI

ぶっさん
ぶっさん

わたしは、発達障害の診断を受けており、人の言っていることが聞き取りづらかったり、読み取ったりするのが苦手です。

相手の説明を受けたりする場合は、AIなどの補助があったほうが、自分のペースで質問できたり、必要時に図を表示してくれたりするので、理解がいい、ということもあります。

結論としては20年後に看護師供給過多に

一応、結論だけは出しておきますが、看護師が供給過多になる日は来るでしょう。わたしは、自分が現役中の50歳くらいの時にそのポイントがくると予想しています。

ぶっさん
ぶっさん

50歳くらいの自分を想像すると、人手は足りてきていて、発達障害で仕事が遅い私は邪険に扱われ、いつか首を切られるかビクビクする、なんて将来が見えてきましたよ。

だから、まだいろいろ挑戦できるうちに、看護師に縛られない生き方を見つけておく必要があったので、今はライターとして生活しているわけです。

AI導入による看護師の働き方改革

AIが導入されることで、看護師としての働き方も大きく変わっていきます。先ほど「看護師の記録」について書いた記事もあるのですが、AIはあくまでも補助的なツールでありますが、看護師に要求されることは大きく変わっていきます。

看護記録はAI導入で劇的に時間短縮し精度も上がる
AIについて調べているのですが、今の技術を活用するだけで劇的に看護記録の負担は軽くなる上に、AIの技術進歩を取り入れるだけで看護師の残業は減るしケアに当てられる時間も増えるよね、という話。

働く時間は減る

間違いなく言えることは、AIが参入することで、必要な業務は変化します。

ぶっさん
ぶっさん

さらに、今のままマンパワーが問題視されるようだと、医療業界はAIに頼らざるを得ない状況となりますので、公費を使ってでもガシガシ推進していきます。

必要な人材が減り、求められる人間像も変わってくるので、ずっと働いてきた方からすると窮屈な働き方を強いられるようになるかもしれません。

専門性の質が変わる

今までは、看護師の専門性なんて「国家試験対策」程度の医学的な知識で、あとは実践を積みながら、職場の質に合わせて必要な知識を詰め込んだ、というものでした。

ぶっさん
ぶっさん

やりたくない看護研究を無理強いされたりしてね。

看護研究は完全にブラック案件なので断固拒否すべし
看護研究のメリットを説明した上で、絶対に引き受けてはいけないブラック案件である「看護研究」について解説しました。どうしてもやりたくない時にいかに断るか、あるいは諦めるかの微妙な線引きについても。

看護師の医療知識はたかが知れてる

もちろん、個人差はありますし、言ってしまえば「ピンキリ」なのが看護業界の実体。

ぶっさん
ぶっさん

入職したらほとんど勉強しない人もいれば、興味のあることをどんどん調べて医者も顔負けになる看護師もいるよね。

ここでは、便宜上、看護資格取得程度の医療知識、とさせてもらいます。

ヨメちゃん
ヨメちゃん

でも、国家試験程度の医療知識なんて、その都度調べればいいことだから、今後は必要とされなくなるよね。

ぶっさん
ぶっさん

まぁ、病態整理や薬の作用機序くらい頭に入れておいた方が、「理解」するのは早いだろうけど、余計な暗記に時間を費やすよりは、本当の意味で「学んで」いくことが大事になってくるよね。

「学ぶ」と「覚える」は違うの?

知識として活用できるかがポイント。理解してれば暗記にも役立つけど、脳神経の名称を覚えることよりも、脳神経が障害を受けることで、どんな症状が起きてどういう看護が必要となるのか、を考えることの方が重要ってこと。

ぶっさん
ぶっさん

だから、暗記(すら必要無い)国家試験対策に時間を費やしたり、誰の特にもなら無い写経とかしたリンチ実習の事前学習をしているよりも、病院にタブレットでも持っていって、看護師と病態を調べながら看護展開をしていった方がよっぽどためになると思うよ。

知識はインターネットにつながって無尽蔵に引き出しがあるAIの方が得意。さらに、AIはユーザーの知りたいことを読み取って最適な回答を複数回のやり取りで見つけることができる、と期待されています。

ぶっさん
ぶっさん

要は、無理に暗記せずに、ネットの情報などから「今必要とされている情報」を引き出せるかどうか、のスキルの方が大事になってくるわけです。

そんな時代になっても、臨地実習では「そんなのは勉強じゃない」とかいってお局さんに怒鳴られそうだけどね。

ヨメちゃん
ヨメちゃん

患者さんにも、「調べてきます」なんて言ったら、「そんなことも知らんのか」って怒鳴られそうだしね。

AI導入に関する倫理の問題

別記事に書き直しました。

求められる看護師としての役割

最後に、AI働き方改革時代に、「どんな看護師になっていけばいいのか」考えていきたいと思います。

AIを使いこなす看護師としてのポイント

  • 患者から必要な情報を聞き出す
  • 対人間コミュニケーションから得られる安心感を提供する
  • 基礎的な医療知識を統合して患者に情報を提供する(患者の理解度に合わせて情報を噛み砕く)
  • 他職種と患者をつなぐ
  • 患者に最適な療養環境を提供し適切に管理する

まだふわっとしていますが、基本的には、専門職というよりは「医療の総合職」としての役割が大きくなると考えています。

ぶっさん
ぶっさん

時間があったらまた各部門について詳しく書いていきますが、AIにできないことを理解し、AIの得意をうまく利用できる人が看護師にも必要です。逆に、ただの労働力としての看護師の価値は大きく下がり、ピンキリだった看護師が「二極化」して、お給料にも差がついてくるようになります。

看護師に求められる仕事は「翻訳・通訳」

ポイントとしては、看護師は患者さんと医療者をつなぐ架け橋となればいいと思います。

AIが業務のサポートに入った場合は、患者の意思を医療に反映させるために、「どんなことを患者は希望しているのか」あるいは、どんな情報を医療者で共有するのか、このような情報のやり取りを意識的に行っていく必要があります。

ぶっさん
ぶっさん

先ほど出てきた、看護師の非代替性としてのコミュニケーション技術だね。

患者が自分で調べる以上の「情報ツール」になる

病気のことを知りたい、といったときに、当然、患者さんも自分で調べますが、「患者さんが知りたい情報」をAIが適切に取り出してくれるかは難しいところです。

一般的な最適解をビッグデータから拾い出してくることはできますが、例えば、患者さんが自分の疾患について知りたいと思った時に「自律神経失調症はどんな病気なのか」AIに聞いた時に、AIは辞書的な回答はさっと出してくれます。

ぶっさん
ぶっさん

ですが、その質問の真意に「治る病気なのか」「どんな治療があるのか」「治療はつらいのか」といった意味が含まれていることがあります。

患者さんが言語化できればいいのですが、病気に罹ったという不安の中で上手に表現できない場合があります。看護師が実際に患者さんと話すことで、患者が本当に知りたいことを見つけ、言語化して記録することが大切になってきます。

AIが言語的に解釈することは不可能

ちなみに、技術的な話をすれば、AIが単独で人間の言葉を完璧に読み取ることは難しいと考えられています。

  • 言語は変質する
  • 言語は解釈が必要
  • 文脈を読み取る
  • 音声認識の問題
  • 教師データの不足

SiriやGoogle Assistant、Alexaと話をしたことがある方もいらっしゃることと思います。音声認識については、だいぶいいところまで改善されて驚かれた方も多いことでしょう。

しかし、同音異義語などに関して文脈から把握して変換するところまではまだうまくいかない部分が多く、喋り言葉についても個人それぞれのクセなんかもあって読み取られにくい人、なんかもいらっしゃいます。

これらは、今、音声データを各社がかき集めて改善を図っているところです。データさえあれば自分で学習して特徴量を見つけ出せるのがAIであり、ディープラーニングの特徴です。ただ、質の良いデータが少なく、今はまだ発展途上と言ったところ。精度は今後も上がっていきます。

ぶっさん
ぶっさん

ただ、例えデータが集まっても、人間の言葉を100%読み取ることは難しいと考えられています。というか、人間同士であっても、相手の本意を読み取ることは難しいですからね。

これからの時代で役立つ看護師とは

AI導入すると、人事評価も変わります。また、看護師の働き方が多様化することで、「病院で看護師」ではなく、「在宅」や「世界中」で働く看護師になる必要も出てきそうです。

看護師は外に出る時代へ

これは、また別の機会に解説しますが、看護師は「病院から出ていく」ことになります。その時に、自分には何ができるのか、考えておくことをお勧めします。

人事はAIで客観性をえる

人事評価のことは別記事に移動させる予定ですが、とりあえずここに書いておきます。まだ未整理ですいません。

データ利用から看護師の正しい評価制度を取り入れる

まず、人事も大きく変わります。看護師に限ったことではありませんが、採用や人事評価の分野では、積極的にAIのアルゴリズムを採用し、「無駄」を省き、「最適な人材」を残すことが可能になり、つつあります。

採用時にはAI対策が必要になる

完全に、いたちごっこになるだけですが、企業(今回は病院)がAIを人選に使用するとなると、採用を目指す応募者も、AIに好印象を持たれる方法を探します。その方法を、AIが予測して対策案を出し、アプリカント(応募者)が実践する、という不毛な争いが幕を開けようとしています。

最近、AIが過去データから試験の予想を的中させたというニュースがありましたが、当然、試験をする側も対策を講じるのであんまり意味ないんですよね。学習の定着度をアルゴリズム化して、記憶の定着を助けるソフトも開発されていますが、何度も言いますが、暗記では意味ないわけで。

もう国家資格試験のあり方から見直すべき

なぜ、AIに奪われる部分の仕事を国家試験で問うているのか。優秀な看護師であればAIの到来を予測して、試験会場にスマホを持ち込ませて「情報検索力」を問うべきじゃないか。もっと優秀な看護師であれば、そのような何のためにやってるかわからん試験ことが到来しないように世間的に批判すべき。

嫌な仕事ほど機械に置き換えられやすい

看護師の仕事は、「人のやりたがらない」ことって、結構多いですよね。そう言った需要のあるところほど、機械化されやすいのが世の常です。

実際に看護師がやっている仕事を分類し直すべき

看護記録は不要、どうしても必要なら看護師にカメラをくくりつけて必要な部分だけクリッピングすればいい、なんて看護記録の記事に書きましたが、看護師が資格を持ってやるべき仕事なのか、は今一度見直すべきかと思います。

この辺りも、また別記事にまとめます。

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