「AIに仕事を奪われるのではないか」。ChatGPTが登場して以来、この漠然とした不安を口にするビジネスパーソンは多いです。技術の進み方が速すぎて、何を身につければ安全なのか確信が持てません。
保科学世さんの『生成AI時代の「超」仕事術大全』は、その不安に一本の線を引きます。「人間対AI」という対立の図そのものが的外れで、考えるべきは人間とAIが組んだときの相乗効果だという立場です。
線の引き方は、人間とAIの得意分野の仕分け、仕事を変える4つの革命、協働に必要な8つのスキルという3段構成になっています。以下ではこの順に追い、そのうえで今日から試せる行動と、読むうえでの注意点を整理します。
前向きな主張が多い本だけに、どこまでが本書の言い分で、どこからが読み手の判断に委ねられているのかを分けて読みたいです。
得意分野を仕分けると、競争より分業が見えてくる
AIが得意なのは処理で、人間が得意なのは意味づけです。
本書は、AIが得意なことを4つ挙げます。
- 速さ
- 大量のデータを瞬時にこなす
- 知識の幅
- 膨大な情報を引き出せる
- パターン認識
- データから規則性を拾う
- 持続力
- 疲れずに動き続ける
人間側の得意は、これと質が違います。
- 情熱
- 何かを成し遂げたいという思い
- 共感
- 他者の感情に寄り添う力
- 倫理観
- 善悪を判断して責任を負う力
- 課題発見
- 「そもそも何を解決すべきか」を白紙から決める力
編集部の読みでは、前者が処理、後者が意味づけの領分です。たとえば会議の議事録づくりなら、整理と要約は速さと持続力の領分で、どの論点を残すかを決める判断は倫理観と課題発見の領分になります。
処理が得意な相手と競っても分が悪いが、意味づけを担う側に回れば、AIは強力な道具になります。
背景には、AIへの向き合い方の差もあります。34カ国を対象にした調査では、AIを不安視する人の割合は世界平均の27%で、日本は18%にとどまります。
OpenAI社の幹部は、その理由を「ドラえもんなどを見て育ってきた日本人は、AIに好意的だから」と分析したといいます。AIを友好的な相棒として描く物語に慣れた文化が、受け入れの速さに結びついているという読みです。
ただし、この解釈は幹部の見立てであり、調査が理由まで確かめたわけではないと考えておきたいです。不安の少なさが、そのまま活用の上手さになるとも限りません。本書はこの点を強みとして描きますが、使いこなす側の行動が伴って初めて意味を持つ数字でしょう。
4つの「ハイパー革命」は、自動化の先を描く
生成AIの変化は自動化にとどまらず、仕事の前提そのものを動かします。
仕分けの次に本書が示すのは、その見取り図です。
「AIが仕事を自動化する」という話は耳慣れていますが、本書が見ている変化はもう一段大きいです。生成AIがもたらす変化を、著者は4つの「ハイパー」で整理します。
一つ目はハイパーオートメーション、つまり超自動化です。従来の自動化は、あらかじめ決めたルールどおりに動く工場のロボットアームに近かったです。生成AIは人間のように推論できるため、ルールにない状況にも柔軟に対応し、想定外の事態にも動的に処理できるようになります。
ルールの外側を扱えるかどうかが、従来の自動化との境目です。
二つ目はハイパーパーソナライゼーション。顧客を平均的な集団の一員として見るのをやめ、一人ひとりの「個客」として扱えます。ECサイトで顧客がページを開いた瞬間に、AIが閲覧履歴や嗜好を分析します。
アウトドア好きにはキャンプ場の朝霧に置かれたマグカップを、ミニマルな意匠が好きな人には洗練された机の上のマグカップを、その場で生成して見せるといった具合です。
三つ目はハイパーコミュニケーションで、言語や専門分野の壁が薄くなります。高性能なリアルタイム翻訳によって母国語のまま世界中の人と話せるようになり、クジラや鳥の鳴き声をAIで解析して意味を読み解く試みも始まっています。
四つ目はハイパーデジタルヒューマンです。記憶と個性を持つ仮想の人格が生まれるといいます。ある研究では、仮想空間に25体の「生成エージェント」を置いたところ、1体が自発的にバレンタインパーティーを思いつき、他のエージェントを招いて約束を取り付けました。
決められた手順をなぞるだけでなく、社会的な行動を自分で起こした例として紹介されています。
四つの革命は互いに独立した話題ではなく、どれも「人間がやっていた判断や対話の一部をAIが肩代わりする」という同じ変化の別の断面だ、と編集部は読みます。だからこそ次に問われるのは、肩代わりされた後の自分が何を担うのかです。
協働のための8つのスキルを、3つの束で見る
人間とAIの協働に要るのは、ツールの操作ではなく、互いの力を引き出す複合的な能力群です。
三つ目の原則は、人間とAIが組むために要る能力です。本書はこれを8つに整理し、特定のツールやプログラミングの技術とは別物で、互いの力を引き出すための複合的な能力群だと位置づけます。
人間がAIを補完する束
には、人間性回復スキル、定着化遂行スキル、判断プロセス統合スキルが入ります。人間性回復は、共感や情熱、倫理観、リーダーシップのように人間固有の力を発揮する能力です。AIが高度になるほど、人間性の探求が重みを増すと本書は言います。定着化遂行は、AIとの協働を実験で終わらせず、業務の流れに組み込んで日常にするための粘りです。判断プロセス統合は、AIの出力を鵜呑みにせず、人間の判断を適切に挟む力です。生成AIには、事実に基づかない情報を出す「ハルシネーション」のリスクがあるからです。
AIに人間の力を拡張させる束
には、合理的質問スキルと能力拡張スキルがあります。前者は、AIから質の高い情報を引き出す問いを設計する力で、指示の出し方に長けた上司ほどプロンプトも上手い、という比喩が添えられています。問いの質がAIの成果を左右するという立場です。後者は、時間の短縮、選択肢の拡大、質の向上という三方向でアウトプットを伸ばす力を指します。
人間とAIのハイブリッド活動
として、相互学習スキルと継続的再設計スキルが挙がります。AIから新しい知識を学びつつ、AIにフィードバックを返して性能を高めるのが前者です。技術の進化に合わせて、既存の仕事のやり方を白紙から見直し続けるのが後者です。
3つの束を並べると、AIの側から見た役割分担が見えてきます。人間がAIを補い、AIが人間を伸ばし、双方が互いを更新します。一方向の「使う側と使われる側」ではない関係を、本書は前提にしています。
そのうえで、AIを「使う」だけで終わらず、「鍛える」「やり方ごと作り直す」まで含めているのが特徴的です。ここが単なるプロンプト集との違いになります。
今日から試す3つのアクション
AIに役割を与えて壁打ち相手にし、出力は必ず人間が検証し、人間らしさを磨きましょう。
本書の提案は、行動に落とすと3つになります。
一つ目は、AIを調べ物の道具から思考のパートナーに格上げすることです。ここでの失敗は、AIを検索エンジンの延長として使い続けることにあります。「あなたは法務の専門家です」「あなたはプロの編集者です」と役割を与え、壁打ち相手として使います。役割を変えれば、法的な観点や読者に響く表現など、得られる助言の角度が変わります。
「〇〇について教えて」と一方的に聞くだけでは、AIの力は引き出せません。
二つ目は、AIの出力を必ず人間が検証することです。先に挙げた判断プロセス統合スキルを、日常の習慣に落としたものです。AIは、確率がいちばん高い次の単語を予測して文章を組み立てており、その中身が事実と合っているかを検証する仕組みは持っていません。
数値や固有名詞は特に誤りが出やすいので、一次情報で確認する習慣をつけます。
三つ目は、人間らしさを磨く投資です。AIが力を発揮するほど、人間の側に残る仕事は意味づけと責任の引き受けに寄っていくからです。情熱、共感、倫理的な判断、課題発見といった力を意識して育てます。
ツールの使い方を学ぶだけでは差別化にならないからです。例として、批判的思考や創造的思考、伝える力といった人間中心のスキルを教育の柱に据える、ミネルバ大学が挙がっています。
前向きな見立てを読むときの注意点
本書は楽観的で、事例は華やかなものに偏り、スキルの優先順位も示されていません。
最後に、本書の語り口について編集部の留保を3点書いておきます。
第一に、全体のトーンはかなり楽観的です。アクセンチュアのリサーチは、米国の総労働時間のうち40%が生成AIから大きな影響を受けると予測し、言語を扱う作業の65%には自動化か強化の余地があるとみます。
数字は大きいが、本書はこれを、人間が人間らしい仕事に集中する機会として前向きに描きます。影響を受ける側の仕事が実際にどう変わり、どう移行するかは、本書の要約から読み取れる範囲では詳しく論じられていません。
第二に、示される事例は商品画像の生成や仮想空間の実験など、華やかなものが中心です。請求書の突き合わせや定例報告のような地味な業務にどう当てはめるかは、読み手が自分の仕事へ翻訳する必要があります。事例が遠いぶん、読んだ直後は納得できても、翌週の仕事に何を変えるかが曖昧なまま残りやすいです。
第三に、8つのスキルは整理としては明快だが、順に何から身につけるかの優先順位までは示されません。判断プロセス統合や合理的質問のように、すぐ手をつけやすいものから始めるのが現実的だと編集部は考えます。
それでも、締めくくりにパスカルの言葉を引く本書の姿勢は一貫しています。人間が考えることをやめれば、協働の相手としての価値も失われます。そこに行き着く議論の組み立ては、筋が通っています。
「人間は一本の葦にすぎない。自然の中で最も弱いものだ。だが、それは考える葦である」
AIを相棒にするほど、自分の頭で考え続ける必要は増します。任せる範囲が広がるほど、任せてよいかを決める責任は人間に集まるからです。本書はその一点を、最後まで手放しません。
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『HUMAN+MACHINE 人間＋マシン』ポール・ドーアティ、ジェームズ・ウィルソン 本書の8つのスキルの理論的な土台にあたる一冊で、人間とAIの協働モデルが詳しく解説されています。スキルの背景まで掘り下げたい人に向きます。
『7つの習慣』ステファン・コヴィー 本書に出てくる「刃を研ぐ」の考え方の原典。忙しいときほど仕事のやり方を見直すべきだという主張を、元の文脈で確かめられます。
