AIが仕事をどう変えるかを未来学者にたずねると、ほぼ同じような黙示録的なビジョンが返ってくる。知識労働者が一夜にして大量に余剰人員となり、人事部門が縮小され、CEOがヒューマノイドアシスタントを横に置いて決算発表を行う—。このハイプサイクルは、声高で警鐘を鳴らし、大筋を見誤っている終末論者の領域にまっしぐらに突入している。
実は、AIが仕事を奪うというのは実際に起きていることではない。
AIは仕事を奪うというよりも、仕事の中に入り込んでいる。それは今や熟練労働者の意味を再定義するほど広範囲に及ぶ変化の中で、必須条件として現れているのだ。
そしてデータがそれを裏付けている。
DHIグループの技術採用部門であるDiceの最新データによると、AIエージェントのスキルを記載した求人は昨年から2000%以上増加している。「AIはヘルスケアからコンサルティング、航空宇宙まで、あらゆるものの一部になりつつあります」とDHIグループのCEO、アート・ゼイル氏は言う。
「もはや単一の『AI職』はなく、同様にAIと連携する期待がない仕事もほとんどありません」
私たちが目にしているのは、自動化による陳腐化ではない。これは労働力のAI化なのだ。
ゼイル氏はこう述べる。「私たちが目にしている最も深遠な変化は、仕事が左右に削減されていることではなく、仕事の形が変わっていることです」
ほんの数カ月前、CEOが自信を持ってAIがカスタマーサポートチームに取って代わったと宣言した後、Klarnaのカスタマーサポートチームの訃報を書いていたが、彼らは方針を転換した。AIは人間の必要性を排除したのではなく、単に彼らの仕事の質感を変えただけだったため、人間が戻ってきたのだ。
何を信じるべきか、この話がどこに向かうのか確信が持てず、混乱を感じているなら、歴史的な羅針盤を提供しよう。それがあなたの助けになるかもしれない。
すべての労働者がAIと共に働くとき
歴史のほとんどのことと同様に、私たちはこれまでも同じような状況を経験してきた。
19世紀、世界の氷取引業は、北部の湖から巨大な氷の塊を採取し、おがくずで断熱し、まだ冷蔵技術が到達していない熱帯の都市に輸送する数万人の男性を雇用していた。それは過酷で危険な仕事だったが、地域経済の相当部分がこの取引に投資されるほど、巨大な価値を生み出していた。そして機械式冷蔵が登場し、数年以内に氷採取産業は崩壊した。
機械が町にやってきたとき、誰もが終わりを悟った。静かになった氷倉庫、遊んでいる馬、かつてのこぎりの音がしていた場所の静けさに、それを見ることができた。そして、終わりは明らかだったので、誰も別の考えを説得できなかっただろう。
私たちはAIでも全く同じ変化が起きているのを目にしている。ほとんどの人がまだ見ていないのは、それがどこに行き着くかだ。
氷取引で起きたことはこうだ。元々の形での関連タスクはほとんど消えた。しかし、冷たさへの需要や、それに関わる人々は消えなかった。むしろ爆発的に増えた。冷蔵技術がより安価でスケーラブルになるにつれ、コールドチェーンからアイスクリームの小さな容器、mRNAの安定性に至るまで、全く新しい産業が生まれた。氷を採取するという行為自体は消えたが、物を冷やすという仕事は100倍に増えた。
これはまさに私たちがAIで目にしていることだ。
確かに、単調な作業は消えつつあり、その過程で多くの人が失業するだろう。確かに、職務内容は変化しており、時には完全に再訓練しなければ雇用に戻るのが難しくなっている。しかし、人間の仕事の価値の中心は成長している。私たちが目撃しているのは、AIが私たちを一掃する仕事の崩壊ではなく、AIが機能全体に組み込まれ、最高の労働者を強化し、チームが提供できる範囲を拡大し、5年前には存在しなかった全く新しい経済活動のカテゴリーを生み出す吸収イベントなのだ。
私たちのロボット支配者は仕事を殺すためにここにいるのではない。彼らは仕事の単位そのものを再定義するためにここにいるのだ。
これは、より賢い企業がすでに自らを再構築している変化だ。
AIとともに働く未来へようこそ
数年前、BCGとハーバード・ビジネス・スクールは、人間が職場でAIとどのように相互作用するかについて研究を行った。研究者たちは、労働者がインテリジェントシステムと連携して働く新しい原型を考案した。人間と機械の間でタスクを分割する「ケンタウロス」と、その境界を完全に曖昧にする「サイボーグ」だ。
それ以来、事態は急速に進展した。私たちは自律型エージェントをワークフローに取り入れ、LLMが戦略デッキからソースコードまであらゆるものを書くのを見守り、新しい職場規範と新しい原型をもたらすほど鋭い文化的反発を目にしてきた。今や「オーケストレーター」（システム全体で複数のAIツールを振り付ける人）と「アーティザン」（創造的な優位性を保つためにAIの使用を意図的に最小限に抑える人）を追加する必要がある。数年後には、AIの悪徳を完全に断ち、完全に人間による出力にプレミアムを課す誇り高い禁酒主義者が現れるだろう。
2年前、これらのカテゴリーは思索的なフィクションのように感じられたが、今日では標準的な職務テンプレートになりつつある。
「原型が学術的概念から運用上の現実へと移行するのを目にしています」とDHIグループ（Diceの親会社）のCEO、アート・ゼイル氏は言う。「私たちのデータでは、より多くの職務内容が単に技術的スキルだけでなく、コパイロットを使用したコーディングやマルチエージェントワークフローの管理など、AIツールを指示し協力する能力を求めています。それを採用基準で直接見ています」
氷取引が衰退するのに何年もかかったのに対し、私たちが目にしているこの変化は光速で経済を通過しており、その鋭い先端はテクノロジー企業の最先端にとどまっていない。
「製造業からメディアまで、あらゆる業界のクライアントと話していますが、彼らは皆、AIの能力を含めるために職務要件を再構築しています」と、世界最大の雇用主の一部をサポートするAI駆動型HRプラットフォームであるPhenomのCEO、マヘ・バイレディ氏は言う。「AIがすべての役割の一部になりつつある中で、『AI役割』を作る意味はほとんどありません」
雇用主はもはやAIの専門家だけを雇っているわけではない。それはすべてがネイティブにデジタル化された後に、デジタル経済の専門家を雇わなかったのと同じだ。代わりに、雇用主は最前線の労働者がAI強化ツールを使用し、カスタマーサービス担当者がLLMで問い合わせをルーティングし、マーケティングチームが生成ツールでキャンペーンを共同作成することを期待している。
このハイブリッドな流暢さへの需要は、採用マネージャーに彼らが求めるものだけでなく、候補者をどのように惹きつけるかについても再考を促している。
「特にZ世代は、自分が歯車のように感じる仕事に興味がありません」とバイレディ氏は言う。「彼らはAIを手にして育ち、それを意味のある方法で使いたいと思っています。彼らはツールがスマートで、職場がさらにスマートであることを期待しています」
そして彼らは非常に速く適応している。
「正直なところ？Z世代は幸運です」と彼は付け加える。「彼らは何年もの間ChatGPTとインターフェースしてきました。それが彼らの知っている世界です。彼らにとって採用は問題ではなく、ここで重みに耐えかねている古い仕事のインフラなのです」
これが、このトレンドの根底にある単純だが重要な心理的シフトをもたらす。
見出しや心配事のすべてにおいて、私たちはAIを神話化し、黙示録か再臨のどちらかのように扱うことに多くの時間を費やしてきた。そのような枠組みは、実際に現場で起きていることをナビゲートするのにほとんど役立たない。
抽象的な未来に備えるのではなく、もっと実用的なことに考えを根付かせた方がよい。AIはツールだ。確かに信じられないほど強力なツールだが、それでもツールだ。そして、4つの中核的な「ツール」の次元でどのように機能するかを理解できれば。
AIをツールとして考える
混乱の一部は、私たちがAIについて話す方法から来ている。しかしAIは、それ以前のすべての変革的技術と同様に、究極的にはただのツールだ。そしてツールは4つのことをする。より多くの仕事、より良い仕事を手助けし、自分自身で仕事をこなし、あるいは私たちに全く新しい種類の仕事の場を開く。
AIはこの4つすべてを行うが、これは電動ドリルの代わりにすべての労働者にジェットパックを与えるようなものだ。
「これが職務内容が急速に進化している理由です」とゼイル氏は指摘する。「明らかなのは、企業が1種類のAI職を募集しているのではなく、すでに存在する役割にAIツールを組み込んでおり、これらの仕事が多くの次元で変化しているということです」
もちろん、ジェットパックには新たな期待が伴う。従業員はこれらのツールを賢く、効果的に、そして最も緊急に、独創性を持って使用することを求められている。
これで人間に話を戻そう。
私たちのAIネイティブ性の限界
「AIは許容品質の最低基準を引き上げました」と、大学、出版社、採用プラットフォームと協力するAI検出会社Pangramの共同創設者、マックス・スペロ氏は言う。「AIを使用していなければ、おそらく競争していないでしょう。しかしAIだけを使用していると、あなたの出力は他の人と同じように見えます」
Pangramは文章がLLMによって生成されたかどうかを判断できる検出システムを構築している。Quoraやトップクラスの大学などの彼らのクライアントは、AIを禁止したいわけではない。彼らはそれがどのように使用され、価値を加えているかを識別したいのだ。それ以上に、彼らはAIを使用する人間の中心に独創性と創造性を置きたいと考えている。
「AIには最も可能性の高い答えに収束する傾向があります」とスペロ氏は説明する。「私たちはそれをモード崩壊と呼んでいます。奇妙さを失い、独創性を失い、そしてそれをすべてまとめた人間を失うのです」
その意味は明白だ。AIが私たちの誰よりも上手に書き、コーディングし、さらには推論できるとき、本当の差別化要因はもはやタスクを実行できるかどうかではなく、それを重要な方法で実行できるかどうかだ。
「最も強い学生、学びたいと思っている学生は、AIを使って5倍も多くのことを学んでいます」とスペロ氏は言う。「問題は学生がAIを使っていることではなく、それは決してそうではありませんでした。問題は、私たちのシステムがAIを活用した学習者ができることに対応する準備ができておらず、彼らが効果的にそれらを使用するようにコーチングされていないことです」
言い換えれば、ケンタウロスとサイボーグを構築するだけでは十分ではなく、オーケストレーターやアーティザンを育てるだけでも止まることはできない。私たちは労働力のすべての人が精度と独創性の両方でツールを使用する必要があり、その緊急性はZ世代に限定されない。
「AIを完全に禁止することが解決策だと考える罠に陥ってはいけません」とスペロ氏は警告する。「私たちはAIが人間と共に働くのと同じくらい、人間のために働くようにする必要があります」
つまり、AI自体だけでなく、職場でそれを展開する方法についてもガードレールを構築する必要がある。マイクロソフトとOpenAIによる最近の研究は明確な警告を提供している。判断や戦略を含むタスクでAIに大きく依存した労働者は、不正解を受け入れる可能性が高く、時間の経過とともに批判的思考が低下した。場合によっては、より良いツールにアクセスできるにもかかわらず、パフォーマンスが低下した。これを自動化の自己満足と純粋な最適化と呼ぶことができ、ユーザーはそうすべきでない場合でもAIに従う。
いじり回して学ぶ準備をしよう
AIはすべての人の底上げができるが、注意しないと天井も下げてしまうかもしれない。
その天井が下がるのは、ツールが能力不足だからではなく、私たちがそれらを使用する準備ができていないからだ。
UdacityのCEO、カイ・ロンメルト氏は、ここで起きているギャップの規模について言葉を濁さない。
「私たちは専門家の61%が今後3〜5年でAIが自分の役割に取って代わる可能性があると信じている段階に達しました」と彼は言う。「しかし組織の5%しか大規模なAIトレーニングを提供していません。それはギャップというよりも深淵です」
ロンメルト氏の指摘は、大学や企業の学習チームが油断しているということではない。カリキュラム設計、学期単位の提供、認定の伝統的なリズムがより遅い時代のために構築されたということだ。「大学がAIコースを承認する頃には、それが教えている技術はすでに2つの製品サイクル古くなっているかもしれません」と彼は言う。「私たちはツールのペースに合わせたトレーニングが必要であり、それは実践的で、実地体験型で、実際のワークフローに根ざしたものでなければなりません」
Udacityは新しいエージェンティックAIとビジネスリーダー向けAI Nanodegreeプログラムで、講義というよりフィールド演習のように設計されたプログラムで貢献している。この「出荷しながら学ぶ」という強調は、AI自体が進化している方法—反復的、実験的、そして常に製品化されている—を反映している。
「それは私の仕事にも入ってきています」と彼は言う。「もし私がツールで遊んでいなければ、それらが実際にコンテキストで何ができるかを見ていなければ、それらを使うことになっているチームをリードすることはできません」ロンメルト氏の確信は、スライドデッキや理論だけではエージェンティックAIのための労働力を準備することはできず、唯一の方法は手を汚すことだということだ。
皮肉なことに、AIがすべての仕事に広がることで、非技術的な役割でさえ一定レベルの技術的流暢さが必要になる状況が生まれている。ロンメルト氏はこれを次の大きな企業リテラシーと見ている。「多くの企業はまだ技術チームのスキルアップにのみ焦点を当てています。それは間違いです」と彼は言う。
「AIがすべての役割に組み込まれているなら、マーケティングから運用まで、誰もがそれをオーケストレーションできる必要があります」そしてもし彼らができなければ、その天井がどれだけ速く下がってくるかを見ることになるだろう。
