人間がAIを監督する必要を如何に減らせるか
解釈、監督、検証を必要とするシステムは、ためらいを生む。失敗が法的・金銭的・安全上の結果を伴うとき、小さな疑念でも急速に増幅する。
イオリオは、この課題を繰り返し現れる3つの制約として捉える。時間は依然として希少である。信頼は説明ではなく証明で獲得されなければならない。専門性は均一ではなく、しばしば形式知ではなく暗黙知である。人間の関与を要求するAIは、この3つすべてで苦戦する。
だからこそオーグメンタは、会話からAIを完全に取り除く。エンジニアは、モデル、プロンプト、エージェントとやり取りしない。要件、制約、意図とやり取りする。
「会話は図面についてであってはなりません」とイオリオは説明した。「設計が望ましい目標と成果をどう達成するかについてであるべきです」。
システムは水面下で推論する。無限に複雑な3Dシナリオを処理し、工種間の干渉、規制、トレードオフを扱い、時間とともにユーザーフィードバックから学習して、ユーザーがAIを監督する必要を取り除いていく。
イオリオによれば、導入が一気に進むのは、「説明して納得してもらう」段階が終わり、「実際に動くところを見て確かめてもらえる」段階に入ってからである。
「動くところを見せる以上に効くものはありません」と彼は言った。事例や運用データ、そして何より利用者同士の口コミが、仕組みの説明よりもはるかに速く不安を下げ、信頼の壁を低くする。
信頼が生まれるのは、AIが前に出てこず、成果だけが安定して積み上がる状態が続いたとき
前述のスライブカートの商用ワークフローでも、オーグメンタの産業設計システムでも、起きていることは同じである。信頼が生まれるのは、AIが前に出てこず、成果だけが安定して積み上がる状態が続いたときだ。インフラが信頼されるのも同じ理由である。電気、物流、決済の仕組みは、止まるまで普段は意識されない。うまく回っているときほど、存在を感じさせないのである。
AIは現在、その移行の端にいる。
AIが「見える」こと自体が業務の妨げ
規制が厳しい業界、失敗が許されない現場、時間に追われる環境では、AIが「見える」こと自体が業務の妨げになる。逆にAIが「見えない」なら、その品質や信頼性を担保する責任はシステム提供者側に移る。テクノロジーが裏で働き、仕事が進む。現場の人間はAIの管理者になる必要はなく、本来の意思決定に対してだけ責任を負えばよい。
この変化によって、成熟したAI組織は「話し方」で見分けられるようになった。新機能の発表は控えめにし、代わりに運用の数字を前に出す。どれだけ時間を短縮したか、ミスをどれだけ減らしたか、処理量をどれだけ増やしたか、滞っていた作業をどれだけ減らしたかを追う。成果は具体的に語るが、どのモデルを使っているかにはほとんど触れない。
一方、成熟していない組織は、相変わらず騒がしい。
彼らは頻繁に看板を掛け替え、ワークフローの改善より「新しいAIツール」を前面に出し、AIを裏方の基盤ではなく宣伝の目玉として扱う。そうした発信は、ほどなく「本当に動くのか」という厳しい目で見られるようになり、信頼より検証を呼び込む。
今後数年で、エンタープライズAIは「新しいカテゴリー」から、電気や決済のような当たり前の基盤へと移っていく。生き残る企業は「AI企業」と呼ばれなくなり、単に業務の摩擦が少なく、回復力（レジリエンス）が高い組織として評価されるようになるだろう。
