日本の葬儀は儀礼と儀式で固まっていた。しかし、コロナ禍において変化が著しく変わったのは周知の事実である。それは普通の葬儀が営まれず家族葬や直葬が増えたからともいえる。
しかし、これも社会現象であったのだろうと。
ここからが課題となる。
変革には今がチャンス
今期に入ってから当社は皆さまへAI活用情報を提供しています。
葬送文化も変わりつつあり、人さまの死生観も変わってきています。
昨年159万人以上の死亡者数があり、あと数年は伸びるだろうと。
政府としての課題は人口減少により（2050年には3300万人減の9515万人と想定）労働力が足らず、高齢者だけが増えて、更に生産性も落ちる国、つまり国力がなくなる国であると発表されている。
しかもその発表は2004年の20年前のデータだが、傾向はそのままである。
ある意味、霞ヶ関の予測の正確さは怖いものである。
今がチャンスなのは業務改革である
業務でAIを活用することはいかに難しいか。
昨日もAI/Blockchainの展示会へ訪れていた。
ほとんどが業務改革であり、AIを使ったDX化の宣伝であった。
では、AIを使って葬儀屋さんは何ができるか。
葬儀屋さんの業務改革においてはコンビニ並みに備品が多いから発注、納品、検品、在庫管理は半端ない。だからと言って、これをAIにて管理できるかというとそうでもない。
骨瓶の検品など目視のほうが圧倒的に早い。
線香やろうそくの在庫管理も梱包箱単位で行い、その大きい箱からいくつ取り出したかでアナログ的に管理したほうが楽である。
さて、それではAIは何ができるのか？
実は私たちが10年以上も前に互助会申請と事業計画書などを作っていたとき、経産省の外郭団体であるところにチェックを依頼していた。
当時は巨大組織の計画書を作ることがない複雑な計画書を小さな葬儀屋さんが作ることはあり得なかった。しかも互助会は30年以上も再認可されていない（国としては廃止したい考えがあり、認可を出さないのは人のおカネを預かり、しかも割賦販売法の中でも特殊の「前払金」であるがため）企業が20年後どころか10年後に残っているかどうかですら不透明な時代だから、認可した担当者に責任追求される可能性があったから、完璧にせねばならないからである。この状況を踏まえたところ、Claude 3というAIにてブレストをしてみました。
Claude 3というAIはAnthropic社が提供するLLM（大型言語モデル）でありChatGPTよりも優れているという話です。
ChatGPTよりも優れた判断（多くのニューラルネットワークがある）、画像、映像の認識、プログラムコードの生成が歌われている。
昔から気付いたことだが、葬儀業界では複数の大型プレイヤーと上場企業と中小の会社や多少なりの団体は存在するが、どれも権威がない。逆に権威があってもらうのは困るのは自由競争及び規制なき産業であるからだ。
そこで学会は1つあり、私が20年間所属し、役員を努めていた日本葬送文化学会がある。だがこれも葬儀屋さんの集まりで学者は少ない。ある意味、論語読みの論語知らずでもあるのだが、参加している会社はそれなりに勉強熱心であり、文化を研究するのだから、それは構わない。学会の課題は過去回想型であり、あまり未来を研究するところではない。
現在の生成型AIというのは学習系と予測系があると以前、お伝えいたした。
学習系というのは蓄積されたデータを基に回答を弾き出す。
業務において、過去のデータからパターンを学習するのが学習型である。
そこに新しいデータを入力したら出力をパターンに応じて作ってくれる。
しかも学習しているので情報はアップデートされますが現状とそれ以前のことしか話ができない。ある程度の未来が可能であっても、本当に間近のことだけだろうと（推論）からしか得られない。
次に予測系というのは、その膨大なデータを基に未来の行動を予測。
例えばスパコンを使わずに天気や道路の混雑状況などがある。
需要予測なども可能で、時系列データから規則性を見つけて未来予測をする。
スパコンと違って、計算しているわけではなく、むしろ過去の状況から見て、今回はこのようになるだろうと割り出すのが仕事である。
その中で、葬儀業界にはリーダーもなければ、予想する者もいないのが現状である。 学研が2009年に倒産しそうになったのと同様である。
話は飛ぶが、学研は2009年まで19期連続赤字であった。「学習」と「科学」も売れなくなり、訪問販売も共働き時代になって売れ行きが悪くなった。
バブルが崩壊して時代が変わったタイミングにDX化ができず、データを蓄積もしていかなかった。いや、蓄積できなかった。なぜなら「人」に頼りすぎていたからである。
V字回復ができたのは方向の転換を2010年から新しい宮原社長が行ったからである。
今となれば、学研ココファンを通じてライフエンディング事業をきずなホールディングス（ファミーユ）と葬儀業界にも参入している。しかもそれは2025年（来年）には認知症高齢者が750万人時代と今では年間死者数160万人以上毎年想定しているからだ。
しかし、今年2024年3月29日に公式にきずなホールディングスとの合併は解消しているが、理由はインフラ拡大が遅れたからということである。
この状況を踏まえて、葬儀屋さんは何を学べるか。
葬儀屋さんのDX化が遅れているのは複雑すぎる人の役割があるからだと幾度もお伝えしている。
だが、本当はDX化をしたくないのが理由ではないかと。
大切なことは普通の葬儀屋さんの仕事はかなりアナログ的である。
電話応対、発注、生花の注文の受け、人や物の手配（お寺さんや霊柩車など）がある。
昨日のNexTech Japan 2024春のイベントで電話受付業務（コールセンター）をAIにしないかと多くの会社が営業していた。葬儀屋さんはそれができるのか？
アメリカの会社ならそれをやってしまうだろうが日本はそれをしない。
マクロ的に考えたら、日本の生産性が低いは「効率」と「オンザフライ」で軌道修正する仕組みと死生観ではないからだ。
逆に日本人は自然環境と人に配慮をすることで何かと動きが鈍く感じるが、人類学的に見るとそれが正しく思えるが、今の時代は生産性と環境適用は両立できる時代に突入した。それこそ学習型AIを使うことである。
反論者は、AIを活用するに多大なエネルギーを利用しているし、電気も火力発電で補っているところが多いだろうと。しかし、それは日本だけである。ここでも反論者は、ソーラーパネル製造は環境破壊だし、リチウム採掘にも多大なエネルギーや自然環境破壊が行われているだろうと。
確かにそうではなるが、デメリットよりもメリットを上回っているだろうと。
もう不便な石器時代には戻れない。
そこで葬儀屋さんは少子化及び高齢化社会で労働人口減少直面にてどう人材確保すればよいのか？
そもそも「労働生産性」は簡単にいうと「生産量」÷「労働者数×労働時間」である。
日本は昔からどの国よりも低いと言われている。
現状、IT関係者が少ないのは職人気質があるからなのだろうか。
今の日本は職人すら足らないから本末転倒である。
ここで必要なのが多少なりにわかってくるのが、自己教師あり学習AIが必要だというのが。
つまり、日本の葬儀社の業務を効率化するにはPre-Trainedが前提である。
そのPre-Trained＝事前教育が容易でないのも。
今、「自己教師あり」と述べたが、もう一つは「自己教師なし」がある。
後者はクラスター分析で活用される。
つまり、地域にどのような所得層が住んでいるのや、どの地域に住んでいるのかを割り出す能力である。しかし、葬儀屋さんの営業（ビラ撒きや訪問）にはこの教師なし学習を使うことが望ましい。だが、このクラスターを分析するにはデモグラフィック情報や所得情報が必要である。
昔からそこの地域に住んでいる葬儀屋さんなら、ある程度のことは直感（Intuition）でわかるが人口流動が激しい時代になったので、正確には言えなくなったのも事実である。
自動運転には後者の「教師なし学習」が必要なのは、センサーからデータをリアルタイムに取得し解析。そこで状況をクラスタリングして、物体を判別するところから始まる。
車線の位置や、人、前後左右の車の位置、対抗車の位置などを読み取り、学習する。
人がいちいち予め入力する必要がない。
では、RPA（Robotic Process Automation）は使えないのだろうか？
経理システムでRPAは可能だが、RPAを入れるまででもないのは、入力業務が単純であるから、RPA開発をするほうが費用は高くなり、毎回微妙に変わるので、わざわざRPA化すると余計にチェック項目が増えて効率が下がる。故に費用対効果が悪いだけでなく、業務効率化ができないだけ、利用する価値を見いだせない。
もちろん、RPAを否定しているのではなく、組織が大きくなり、他店舗経営からフランチャイズ業務を行っているところ（資本が巨大）であり、且つ結婚式場なども経営している場合には有能であるが、ちまたの葬儀社では無駄が多すぎる。
業務支援に先ほど述べたコールセンター業務においての活用にも使えない。
そこは生死に関わることなのでAI相手に聞いてほしいのではない。
そのような対応をしたら一気に電話を切られてしまい、会社の評判を落としてしまう。
生身の人間に深刻さを共感してもらうことが大切で、AIを介すとニュアンスが伝わらないのと、重要なことを聞き漏らすことや、伺い切れない事案が多数発生するだろう。
葬儀業界では必ずしも人間の判断が必要であるので、ロボットやAIに委ねることができない。
一度、発注が済んだらRPAとAIでフローを作ることが可能であるが、わざわざRPAにする必要もない。大切なことは現場からの報告・連絡・相談であるから。
更に大切なことは喪家には人が対応することと、死への悲しみの共感と慰めが必要であるからこそ今のAIには日本人みたいに空気を読むことや会話のタイミングが測れないので使えない。
一番活用できるのは、喪家の予算の組み合わせ相談や、会計の仕組みこそAIを使うことが重要ではないだろうか。だが、あくまでも見積もり程度でしかなく、AIを使わなくてもスムーズに業務が施行されている。
今、葬儀業界で問題になっているのは、ユニクエスト（小さいなお葬式）やよりそうが小さい葬儀屋さんを食い物にしているところである。
都会では、参列者の数は、今の時代はアテにならないのは、コロナ禍において誰も来なくなった時代と来てほしくない気持ちが大きくなったからでは。それなら親族の数だけでも把握し、あとは近親者や特別な友人たちだけの葬儀の時代になったから、数の把握はしやすい。
むしろ日本の葬儀社にはAIやZOHO ONEなどのCRMよりもKintoneを使ったほうが業務改革に便利であるだろうが、最少人数に達しない葬儀屋さんは使えない。
葬儀社が業務改革をするのはCRMやグループウェアを活用しるほうがきっといいだろうが、これは既存のシステムを守るためであり、新たなマーケットを作る手段ではない。
葬儀社のAI活用というのは基本的に新たなマーケティングツールだと認識してもらいたい。
マーケティングにおいて葬儀ポータルと呼ばれる会社からいかに仕事を奪われないようにするかが課題である。
そこには確実にAIを使った営業手腕は存在します。
これは有料セミナーにて
まとめ
実際、企画書を作ることができても葬儀のマーケティングにはまだ使えないのがやり取りしていて判明しています。
すでに数百時間もChatGPTとのやり取りで日本の葬儀と葬送文化と葬送儀礼のことは何一つ理解していないのと葬儀社も理解していないことが判明しました。
まだまだ再教育する必要があるすべてのAIです。
今日はこれまでにしたいと思いました。
AIを使った研修は難しいですが、これからの時代はAIを活用することで誰よりも前に進めます。
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© 有限会社 ワイ・イー・ワイ 代表取締役 和田裕助
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