誰もが、AIはまず工場の現場に入り込むと予想していた。だが実際には、AIはまっすぐオフィスに入ってきた。
現在、すべての組織が制限のない「ソフトウェアの脳」を利用できるようになっている。そして、それらの脳は人間の脳と直接競合している。エントリーレベルの業務においては、その競争の差は急速に縮まっている。
筆者の考えでは、最もリスクに晒されているのは、他者の考えを受け取って別の形に変換する「認知的翻訳作業」だ。読む、要約する、適格性を評価する、記録する、応答する。これらは脳を必要とするが、必ずしも人間の判断力を必要としない業務である。
具体的には次のようなことだ。インボックスに見込み顧客（リード）の情報が届く。AIが登場する前は、人間がそれを読み、企業について調査し、見込み顧客の適格性を評価し、Salesforce（セールスフォース）に記録していた。4つの認知ステップだ。だがAIエージェントを使えば、これと同じ4つのステップが、人間を介することなく連続して自動的に実行される。プロセスは同じだが、人間の脳の代わりにエージェントによる認知が行われる。これはSaaS（Software as a Service：サービスとしてのソフトウェア）ではない。ソフトウェア自体が認知を提供する「サービス・アズ・ソフトウェア（service as software）」である。そして、この変化の規模は、もはや無視できないものになりつつある。
もはや存在しない1対10の比率
シリコンバレーではかつて、プロダクトマネージャーが自らのビジョンを実行するには10人のエンジニアが必要だった。今では、エージェントがその差を埋めることで、2人に近づいている。エージェントは、実行タスクにおいてエンジニアのスピードを2〜5倍にする。
制約は「それを作れるか」から「それを作るべきか」へと移った。
このことは、チームをどのように構成すべきかに直接的な影響を与える。これまでの典型的な開発プロジェクトチームは、コード記述が業務のボトルネックであったため、必然的にエンジニア中心の構成だった。しかし、AIネイティブな開発のために編成されるチームは、ほぼその逆の構成になっている。実行する人ではなく、業務を定義して解釈する人々、すなわちコンサルタントやドメインエキスパート、プロダクトマネージャー、ビジネスアナリストがチームの大半を占めるようになっている。エンジニアは依然として存在するが、人数は減少し、一人ひとりがはるかに多くの役割をこなす。ここで当然の疑問が生じる。このような環境において、実際に価値が高まるのはどのような人材なのだろうか。
業務を定義する人が増え、実行する人は減る
AIは、業務を実行するために必要な人数を減らすかもしれない。一方で、業務を見つけ出し、定義するために必要な人数は増やす可能性が高い。この2つは異なる人材プロファイルだが、多くの組織は前者にしか注目していない。
価値が高まる人材とは、実行スピードが速い人ではなく、ビジネスの現場に入り込み、その実際の仕組みを理解し、真の課題がどこにあるのかを特定し、何かを構築する前に「目指すべき理想の姿」を明確に示すことができる人だ。彼らはドメインエキスパートであり、問題の定義者であり、顧客を真に理解している人々である。そうした業務には、経験からしか得られない判断力が必要であり、自動化することはできない。
手作業による、反復的で、実行中心の役割は縮小する。一方で、最前線での判断を伴う役割は拡大する。この状況に応じて今、採用を行っているリーダーは、単に優れたチームを構築しているだけではない。自社業界における価値が今後どこにシフトするのかに賭けているのだ。
筆者は過去1年間、数百人の中堅企業の創業者や経営責任者との対話を通じて、この動きを追跡してきた。そのパターンは一貫している。真の進歩を遂げている企業は、技術的に最も洗練されている企業ではない。そうではなく、AIの準備ができているかを問うのをやめ、自社の組織の準備ができているかを問い始めた企業である。
業務の定義や提供方法を再構築することなく、実証実験（パイロット運用）に費やす四半期はすべて、競合他社があなたが逃している組織的知見を蓄積するために使っている四半期なのである。
好機は本物だ。それを逃す代償もまた同様である
この変化を先取りしている企業は、価値を置く業務の種類と、そのために採用する人材を変えつつある。その決定に、多額の予算や完璧なロードマップは必要ない。必要とされるのは、人間の判断が今なお重要である領域を明確にし、変化を迫られる圧力が顕在化する前に、その答えに沿って組織を再編する意志である。
