つい最近まで、コミュニケーション職は実務者に高度な技術スキルをさほど求めてこなかった。仕事はストーリーテリングと戦略の世界に居心地よく収まり、使用するソフトウェアもSlackやメール、メディアモニタリングサービスの外に出ることはほとんどなかった。だがAIの登場と、その可能性によって状況は変わり始めている。
一部のコミュニケーターは、主として自発的に、この職種がこれまで踏み込む理由の薄かった技術領域へと足を踏み入れつつある。ターミナルを扱い、APIを接続し、ソフトウェアをデプロイする。そうした動きは、クライアントの期待、雇用主の要望、そして将来の仕事の姿を少しずつ塗り替えている。
スティーブン・カラオリスは、少し前にその象徴的な場面に遭遇した。ある代理店のコンサルティング中、同じクライアント案件で別の代理店から提出されたレポートを目にし、それがAIで作られたものだと即座に分かったという。内容は網羅的で、ハイパーリンクと洞察に満ち、「何らかのコード化されたシステムで作られた」ことがはっきりしていたと、AIのGTM（Go-To-Market）およびコミュニケーション企業Outbound1の創業者であるカラオリスは語る。「あれほどの洞察をあれほど短時間で出すのはAIにしかできない」
クライアントは以後、その水準を求めるようになり、代理店はそれに応えるため自社版の構築を急いだ。カラオリスにとって、それは脅威というより仕事が向かう先を示す目印のように映った。現時点では、同じプレイブックで動いているチームは2つとないという。案件によっては、一夜にして期待値が更新されることもある。追いつくには、仕事がどのように行われているかを見抜くことが要諦だ。
より難しいのは単発の作業というより、全体の組織化である。縦割りのLLM（大規模言語モデル）チャットに散在した知識や、人と人の間で分断された知見ではなく、1つの連結したシステムとして整えることだ。「こうしたものを高いレベルで運用できると、チャンスが生まれた瞬間にそれを見抜き、今やっていることに組み込める」と彼は言う。
カラオリスの見立てでは、ここから先はコミュニケーターが追随を迫られる緩やかな進化の始まりだ。「人々は、より高度なAI活用のやり方を見つけ出し、それが基準になっていく。基準になったら、できるかできないかだ。『自分は1人だから』とか『小さな会社で予算が限られているから』といった言い訳は通用しなくなる」
AI時代を航行するコミュニケーター向けニュースレター「The Comms Stack」を執筆するダン・ルイスも、同様の話を耳にしている。彼が最近主催したClaude Code（クロード・コード）での開発に関するウェビナーに参加した数人は、自分で見つけたのではなく「行けと言われて来た」のだという。「上司がLinkedInでこれを見て、行くように言われた」と参加者の1人が話していた内容を、ルイスは私に言い換えて伝えた。「自分から探して来た人たちではない。マネジャーが、これを学ばせたいと思っている」
しかし、カラオリスとルイスが描写しているのは、基本的なプロンプトやチャットのインターフェースの中で起きていることではない。ワークフロー、自動化、システム、ソフトウェア──多くは特定の事業ニーズに合わせて作り込まれるもの──が構築される、より深い技術レイヤーで起きている。従来はコマンドラインや開発スプリントに属していた種類の仕事が、いまコミュニケーション部門の内側に現れ始めているのだ。
Stripeの共同創業者で社長のジョン・コリソンも、4月のTBPNの番組内で、似た趣旨に触れた。「ダブルメジャー」、つまりある領域の専門知識とエンジニアリングの思考法を組み合わせられる人材に強気だというのだ。「ソフトウェアを理解し、マーケティングを理解しているなら、会社のマーケティングファネル全体を劇的に改善できる」と彼は述べた。
デイビッド・ジョンソン＝イグラは、まさにそうした人材の1人である。テック企業のブランドと15年にわたり協働し、ソートリーダーシップ（思想的リーダーシップ）コンテンツを開発してきた彼の会社Scribesは現在、マーケティングおよびコミュニケーションチーム向けにエージェント型（agentic）システムを構築し、ブランド整合性の高いアウトプットの生成や、LLMで支援されたマーケティングツールの開発を支えている。
かつて彼の仕事はMicrosoft Wordの中で完結していたが、いまはCursor、GitHub、Netlifyなどを通じて進む。少し前まで、これらは組織図でいえば明らかにエンジニアリング側の道具だった。現時点では新鮮に映るが、その状態は長く続かないだろうと彼は見ている。近いうちに「それも仕事のパラダイムの一部になる」と、ジョンソン＝イグラは電話で私に語った。
その変化を主に駆動しているのは、誰もがパーソナライズされたソフトウェアを作れるようになったという新たな能力だと彼は言う。それが役割に新たな機会を開くと同時に、仕事の進め方そのものを変えている。
「仕事は上流に移っている」と彼は言う。「いま考えるべきは、概念として何を作っているのか、なぜそれが重要なのかだ。それが正しく機能することをどう担保し、どう改善するのか。AIは下働きになっていく……実際に物事を動かし、移し替えるのはAIだが、システム思考こそが役割になる」
AIに関する認知（パーセプション）アドバイザリー企業brand·loreの創業者ショーン・スティーブンスが、今年Claude CodeとPythonを習得したのには実務的な理由があった。購買者が検索をAIから始めるようになり、ブランドがその検索結果の中でどう表示されているのかを理解する必要が出てきたのだ。彼は、コミュニケーターが求められる仕事の性質が変化していると考えており、場合によってはすでに「間接的にそれを求められている」とも言う。「物事の進むスピードがとにかく上がっていて、人々はより多くを期待し始めている。より少ないリソースで、より多くのことをやれという状況だ」と、スティーブンスは電話で私に語った。
技術的な流暢さ（technical fluency）は、コミュニケーターがその需要に応える1つの方法である。現時点では、そうした専門性は「あれば望ましい」程度だとスティーブンスは言う。だが実務者がAIをさらに受け入れ、より速く動き、より大きな価値を届ける新しい方法を見出していけば、それはいずれ「必須条件になり得る」という。
人によっては、この変化はプログラミング言語よりも、スピードと成果物に表れている。Kamm Communicationsの創業者で代表のローレン・カムは、最大の変化はオンボーディング期間の圧縮だと言う。AIによって、コンサルタントは組織の知識をほぼ即座に吸収できるはずだ、という期待が生まれた。かつては数週間かかったディスカバリー（調査・把握）作業が、いまは数日で行うことを求められている。「3週間のディスカバリーにお金を払いたい人はいない」と彼女はビデオ通話で語った。「まったく別の基準になった。人々はそれを意識的に見ていないことが多いと思うが、市場の機能の仕方が変わっていないという意味ではない」
一方、The Bright Arcの創業者でチーフデータストラテジストのジャッキー・バレットは、能力の境界線が曖昧になっていると見ている。「AIによって、分野間の移動がはるかに容易になった」と彼女はSlackメッセージで私に書き、これまでなら開発者、デザイナー、リサーチアシスタントが必要だったプロジェクトが、いまでは外注せず、社内でほぼエンドツーエンドに作られている例を挙げた。「クライアントはこれらのツールが存在することを知っている。だから、より速いターンアラウンド、より深い分析、より多い反復、よりリッチな成果物をいっそう期待するようになっている」
コミュニケーターが、コードを書け、作れ、自動化せよ、加速せよといった明確な指示をまだ受けていないとしても、代わりに忍び寄ってきているのは、スピード、能力、技術的熟達、アウトプットに関する前提である。それらは、役割に対する期待がどのように進化し始めるのかを早い段階で示している。
いまのところ、コミュニケーターは概ね自分たちなりのやり方で試行錯誤している。技術的好奇心や競争優位を求める者もいれば、命じられて取り組む者もいる。だがそうするほどに、役割に求められる範囲の線引きは動いていく。そして実務者は、その変化に合わせて動かなければならない。
