AIの時代、人間は何をすべきか？

オリジナル記事「What Will Human Workers Do In the Age of AI?」

幾度かの失敗とAI冬の時代を経て、我々は今まさにAI革命の真っ只中にいる。多くの見解によれば、これは本物だと言える。AI技術は飛躍的に進歩し、言語モデルが人間の読解・記述・言語処理・数値処理といった業務を確実に再現できる段階に達した。では、事務職から原子力科学者まで、数百万人の労働者はどうなるのか？ その答えは意外かもしれない。

大規模システムの構築、データ準備、AIアプリケーションの開発は、あらゆる組織のAI導入において不可欠なステップだ。そして我々はTCIメディアグループの出版物全体で、これらのステップを網羅することに注力している。我々は貴重な人的リソースの多くを、エクサスケールハードウェア（HPCwire）、AIソフトウェア（AIwire）、データ管理（BigDATAwire）という好循環の報道に充てている。

しかし現実には、従業員を適切に訓練しなければ、組織はAIが提供する恩恵を十分に活用できない。これはAIプロセスの単一の要素やステップを超越する問題だ。

ある考え方は、AIが労働者を大量に置き換え、人々に何もすることが残らないと言う。しかし、現在のAIの潮流から見て、その結末は極めて起こり得ない。ニューラルネットワークや深層学習、大規模言語モデル（LLM）は従来の機械学習アルゴリズムから確かに進歩しているが、人間の労苦を大きく減らすような超知能、つまり汎用人工知能（AGI）の実現には、依然として程遠いのが実情だ。

	AIソフトウェア企業アーティザンは、サンフランシスコでのバイラルマーケティングキャンペーンで注目を集めた

現在のAI革命がもたらす最も可能性の高い結果は、「ロボットが支配した」と「なぜまたこの単調な作業をしているんだ？」の中間にある。つまり、私たちのほとんどは依然として仕事を持ち、その仕事は機械的な作業を減らすだろう。（おそらくAIエージェントの管理も含まれるが、それについては後で触れる。）

補完であって代替ではない

フォレスターの副社長兼主席アナリスト、J・P・ゴウンダーによれば、AIが要因と宣伝される職の喪失の大半は、実際にはAIの結果ではない。これがAIの「不都合な真実」だと、ゴウンダーは最近のブログで記した。「だから解雇の大半は財政的な要因によるもので、AIは少なくとも現時点では単なるスケープゴートに過ぎない」と彼は書いている。

とはいえ影響が全くないわけではない。フォレスターは2030年までに米国全体の雇用喪失の6％をAIが占めると予測しており、これは1040万人の雇用喪失に相当する。この数字は大きいように見えるが、AI（特に生成AI）が人間を完全に代替できると仮定した場合の予測値よりはるかに少ない。「AIが人的資源を大規模に代替するには、労働生産性が大幅に加速する必要がある」とアナリストグループは分析する。

フォレスターは、今後5年間でAIが人間の役割を消滅させるのではなく、20％の仕事を補完すると見ている。つまり、反復的な作業を代行するのだ。ゴウンダーは、従業員にAIとの共存・協働方法を訓練することが重要だと指摘する。

ジェフリー・ヒントン（写真）は多くの点で正しかった。だが、5年以内にAIが放射線科医を置き換えるという予測は外れた

「差し迫ったAIによる雇用崩壊は起きないかもしれないが、組織が今日AIをどう扱うかが、将来の成功以上のものを決定づける」とゴウンダーは言う。「人間とAIが共存する時代の複雑さを乗り切るには、リーダーはガバナンスを優先し、人材への投資をしなければならない。AIを人間の才能の代替品ではなく、それを強化するツールとして扱うのだ。」

その証拠として、ゴウンダーはノーベル賞とチューリング賞受賞者ジェフリー・ヒントンが2016年に「放射線科医の育成を止めるべきだ」と予測したことを指摘する。AIが5年以内に完全に代替するのは「まったく明白」だったからだ。しかし実際、米国放射線医学会（ACR）の最近の研究によれば、放射線科医の需要は2055年まで堅調に推移すると予測されている。

AIに備えるため、フォレスターは組織に対し、従業員をいくつかの特定分野で訓練するよう推奨している。これには、技術変化への適応を広く学ぶためのプログラムと、より具体的にAI技術の使用方法を学ぶためのプログラムが含まれる。組織はまた、AI関連の技術スキルへの投資を行うべきであり、AIの倫理的な使用についても訓練を受けるべきだとフォレスターは述べている。

	AIエージェントチームの管理は需要の高いスキルだ（Summit Art Creations/Shutterstock）

「AIはますます多くのワークフローやタスクを引き継ぐだろうが、ワークフローやタスクは仕事そのものではない」とゴウンダーは記す。「戦略では、生産性と従業員体験の向上にAIを活用する人材への投資が不可欠だ。」

AIのマネージャーへになれ

DomoのAI導入責任者コディ・アーウィンは、先進的な企業が従業員のAI研修に積極的に投資していると指摘する。「優れた企業は…AIプログラムを展開している」と彼は言う。「能力開発とスキルアップに注力し、従業員の思考様式を変化させているのだ。」

生成AIやエージェンティックAI技術で自動化される業務が増えるにつれ、人間はこの技術と協働するスキルを必要とする。アーウィンによれば、一部の労働者はこうしたAIエージェントの管理者となるだろう。彼らはエージェントの業務を分析し、効率性を評価し、特定のタスクでより良く機能するよう支援する方法を学ぶ必要がある。

「評価や観察に関する議論は、AI分野でも我々の仕事の一部として存在している」とアーウィンは語る。「人間同士のつながりが消えることはないと思う。個々人が、何が本当に重要なのかを判断する必要がある。」

人間固有の特質に焦点

アーウィンはサイモン・シネックの著書『Start with Why: How Great Leaders Inspire Everyone to Take Action』を高く評価している。「我々は往々にして『なぜ』を忘れ、本来あるべきほど重視していない」と彼は語る。

AIは我々に、目標設定や成功の定義といった基本を磨くことを強いるだろう。オンデマンドのAIが氾濫する時代において、基本的な目標達成と漸進的な改善に集中し続けられる組織や個人が、最終的に勝利するのだ。

「優れた企業とは、全従業員の生産性向上と効果的な思考を促す企業だ。これは大きな転換だ」とアーウィンは語る。「我々は『何をすべきか指示をくれ』と管理職に依存する文化に浸かっていると思う。AIは、個々人がどう影響を与え、どう成長できるかを自発的に考えるよう迫るだろう。企業との対話や社内でもその兆候が見えている。」

AIで成功したい組織は、従業員がAIとどう関わり、どう連携するかを導くための体系的な方法論を採用すべきだ。これはアーウィンとフォレスターの両者が推奨している。AIはまだ非常に新しく、つまずく要素（幻覚、倫理、コストなど）は多い。技術は有望だが万能薬ではなく、ガードレールが必要だ。

AIに取って代わられるのではないかと心配している個人にとって、生き残る確率を高める特性が一つある。アーウィンによれば、その要素は好奇心だ。

「AIは定着する」とアーウィンは言う。「好奇心を持つ者、向上心のある者は、他の人口統計情報に関わらず、問題なくやっていける。彼らは大丈夫だ。非効率に固執し、無駄な作業を好む者たちは苦境に立たされるだろう。なぜならAIは確実にそうした領域に食い込んでくるからだ。」