グーグルのスンダー・ピチャイCEOは最近、AIは自分のようなCEOの仕事さえも置き換える可能性があると述べた。AIが雇用の置き換えをもたらし、人間の適応が必要になるというメッセージだ。こうした流れの中で、AIがより多くのタスクを実行できるようになるにつれ、人間はそもそもこれらのタスクを学ぶべきなのか、また企業は特定のタスクに人間を雇い続けるのかという疑問が生じている。その代表例がコーディングだ。AIがコード作成能力を実証していることから、学生はコーディングを学ぶべきかどうか疑問視する声もある。しかしこれは間違った議論だ。重要な問いはAIが人間を置き換えるかどうかではなく、AIが個人や企業にどのようなフォースマルチプライヤー（力の増幅効果）をもたらすかである。現在、ほぼすべての職種でAIスキルが必要とされているが、そのスキルがどれだけ価値を持つかは、他の知識やスキルと組み合わせてどう活用するかにもよるのだ。
例え話
空港の動く歩道を考えてみよう。確かに、歩道に立って何もしなければ、自分で歩いている人と同じ目的地に到達する。歩道の速度に対して相手がどれだけ速く歩いているかによっては、歩いている人より先に目的地に着くかもしれない。しかし、これが重要な指標ではない。重要なのは、もう一方の人も歩道に乗り、地上と同じペースで歩いている場合、あなたがどれだけ遅れて目的地に到着するかということだ。
この例えはコーディングにも当てはまる。確かに、AIを使えばコーディングの知識がない人でも機能するソフトウェアを作ることは可能かもしれない。しかし、同じAIを使いながらも、コーディングスキルと専門知識を活用してアウトプットを導き、洗練させた場合、そのソフトウェアはどれだけ優れ、速く、洗練され、効果的になるだろうか？開発者の経験によれば、その差は非常に大きいことが示唆されている。
AIフォースマルチプライヤー
エヌビディアのジェンセン・フアンCEOによる「AIがあなたの仕事を奪うのではない。AIを使いこなす人があなたの仕事を奪うのだ」という言葉が今や広く知られている。この言葉は、AIとAIツールを理解し活用することの必要性という第一の要素を捉えている。これは、AIスキルの有無を比較する出発点だ。フォースマルチプライヤーが必要になるのは、2つのAIスキルを比較する場合である。私が定義するフォースマルチプライヤーとは、個人または企業が、AIの流暢さと他のスキルを組み合わせることでどれだけ多くのことを達成できるかを示すものだ。
私が考えるAIフォースマルチプライヤーは単一の数値ではなく、様々な要素の組み合わせであり、個人と企業のどちらに対して評価するかによっても異なる。個々のタスクにおいては、より複雑で、より高品質で、より効果的で、より低コストで、より速いバージョン、あるいはそれらの組み合わせを実現する能力などが含まれる。企業にとっては、より大きなROI、より多くの売上、新市場の獲得などが含まれる。
競争相手は誰か
フォースマルチプライヤーの鍵は、競争相手がAIではなく、他の個人や企業であることを認識することだ。就職活動をしている個人の場合、競争相手は他の個人である。確かに、競争相手がAIを知っていて、あなたが知らなければ不利な立場にある。しかし、今後はすべての競争相手がAIを知っている（あるいはそう主張する）状況になる可能性が高い。問題は、誰がAIを最も活用して、その役割で価値を提供できるかということだ。
AIに依存しない中核スキル
AIフォースマルチプライヤーを高める方法を理解するために、コーディングの例に戻ろう。なぜAIに精通した熟練開発者が、AIに精通したコーディング初心者よりも優れたパフォーマンスを発揮する可能性が高いのか？理由は以下の通りだ：
- 熟練した開発者は、AIにより具体的な質問を提供し、最初の段階からより有用なコードを得られる可能性が高い。
- ソフトウェア開発の経験により、モジュール性、テスト可能性、その他のソフトウェアのベストプラクティスに関する詳細な要件を提示できる。
- AIがオプションを提案した場合、ビジネスの最善の利益になる選択をより適切に行える立場にある。
- セキュリティなどの企業ポリシーを知っており、AIに与える指示にそれらを適用できる。
- 生成されたコードを読み、初心者には見つけられない問題を発見できる。
これらすべてが、少なくとも製品品質、おそらく市場投入までの時間、そして安全性などのフォースマルチプライヤーをもたらす。
この例を念頭に置いて、フォースマルチプライヤーを向上させるために（AI以外に）どのようなスキルを開発すべきか考えてみよう。主なものは以下の通りだ：
- 可能な限り、AIとは独立して、またAIと組み合わせて、自分の職業に必要なスキルを開発する。例えば、コーディング方法を知っている開発者は、AIにコーディングさせることにも長けている。
- 自分の業界のドメイン知識を深める。AIがソリューションを生成したとしても、ドメインの専門知識によってより良いアイデアと質の高い成果につながる可能性が高い。
- 創造性を発揮する。AIはソリューションを具体化するのに優れており、以前は1つのアイデアを開発するのにかかった時間で、多くのアイデアを迅速かつ効果的に探索できる。これを活用できる人間や企業は、経験、スキル、ドメイン知識、創造性、情熱によって生み出される豊富なアイデアを持っている。
- 行動力を持つ。AIが以前は1時間かかったタスクを5分で実行できるなら、あなたのフォースマルチプライヤーはその事実をどう扱うかによって決まる。同じタスクを5分で行い、その後何もしなければ、フォースマルチプライヤーは低い。残りの55分を使って成果を改善したり、より多くのタスクを実行したり、別の問題を解決したりすれば、フォースマルチプライヤーは増加する。
AIの中核スキル
AIリテラシーには多くのレベルがあり、フォースマルチプライヤーもそれに依存することを認識する価値がある。開発者の例に戻ると：
- AIに精通した現役の開発者は、自分のスキルを補完し、最大限の生産性をもたらす最適なAIツールを知っている可能性が高い。彼らはお気に入りのツールを持っているだろう。
- 新しいツールが登場した場合、彼らはプロフェッショナルネットワークからそれを知り、簡単な試用を行い、ツールボックスに追加する価値があるかどうかを判断する可能性が高い。
同様に、単にAIリテラシーを身につけるだけでなく、自分のドメインや職務に特化した方法でそれを常に向上させることが重要だ。これにより、AIに依存しないスキルとAIスキルが互いを補完し、可能な限り大きなフォースマルチプライヤーを生み出すことができる。
結論
AIが雇用を置き換えるという懸念は現実のものだ。しかし、個人や企業にとって、最もコントロールできる要素は、他の個人や企業と競争して勝つためにAIをどう活用するかということだ。AIの能力が向上するにつれ、プロフェッショナルとしての成功やビジネスの成功には、おそらく少なくなり、確実に変化する機会に対して積極的に競争することが求められる。自分のAIフォースマルチプライヤーを評価し、それを向上させる方法を見つけよう。
