メタが2024年6月にScale AIに150億ドルを投資した際、ほとんどの経営者がまだ解読できていないシグナルを発信した。この投資はアルゴリズムに関するものではなかった。人に関するものだった。具体的には、Scale AIが抱える大規模なグローバル人材、すなわち教授、エンジニア、コメディアン、専門家たちへのアクセスを確保することが目的だった。彼らは日々、知識をある観察者が「AIの餌」と呼ぶものに変換する作業に従事している。
この表現は、すべてのリーダーに一時停止を促すべきものだ。なぜなら、不都合な真実は、これがScale AIやその競合企業の専門的なデータワーカーだけの話ではないからだ。あなたがスキャンを確認する放射線科医であれ、注文をピッキングする倉庫作業員であれ、意思決定を行うマネージャーであれ、あなたの仕事はますます、あなたの後に続くAIシステムのための訓練データになりつつある。私たちは皆、今やAIトレーナーなのだ。ただ、まだそれに気づいていないだけだ。
これから起こることの規模
私が共同執筆したハーバード・ビジネス・レビューの記事「エージェント型AIはすでに労働力を変えている」で、私と同僚たちは、AIエージェントがデジタルチームメイト、つまりまったく新しいカテゴリーの人材になりつつあると主張した。しかし、私たちは供給側を十分に探求しなかった。これらのデジタルチームメイトの内部にあるインテリジェンスは、実際にはどこから来るのか。
答えは人間だ。グローバルなデータラベリング市場だけでも、2025年の約20億ドルから2030年までに70億ドル近くに成長すると予測されている。主要なAI企業(OpenAI、グーグル、メタ、Anthropic)は、それぞれ人間が提供する訓練データに年間約10億ドルを費やしている。そして、これは明示的で目的を持って構築されたラベリング作業だけの話だ。毎日暗黙的にAIシステムを訓練する、はるかに大きな人間活動の領域は含まれていない。
次に、グローバルな人材派遣業界を考えてみよう。6500億ドル規模の市場で、年率2〜5%の安定した成長を遂げてきた。その基盤は、人材を必要とする組織と労働者を結びつけるというシンプルな前提だ。しかし、そのニーズの性質は、ほとんどの人材派遣業界の経営者がまだ認識していない形で変化している。
ここで私の挑発的な主張を述べよう。ヒューマン・イン・ザ・ループ(HITL)作業(大規模言語モデル、AIエージェント、物理的ロボットの明示的および暗黙的な訓練)は、まもなく人材派遣業界全体の中で支配的なカテゴリーになる。
3つの収束する力を合わせると、印象的な絵が浮かび上がる。明示的または暗黙的にAIシステムを訓練する人間に対するグローバルな需要は、年率25〜30%で成長しており、人材派遣業界の歴史的成長率よりも桁違いに速い。一方、多くの従来の人材派遣カテゴリーは、HITL労働者が訓練しているまさにそのAIシステムによって圧縮されている。
企業のデータ準備ギャップ
ウィプロの「State of Data4AI 2025」レポートによると、79%が自社の将来にAIが不可欠だと述べているにもかかわらず、自社のデータ成熟度が大規模なAIをサポートできると考えているビジネスリーダーはわずか14%だ。野心と準備の間のこのギャップは、実行する必要がある膨大な量の人間の作業を表している。誰かがそのデータをクリーニングし、ラベル付けし、文脈化し、キュレーションしなければならない。誰かが分類法を構築し、ビジネス用語集を定義し、AIモデルが信頼できる結果を提供するために必要な文脈を与えるオントロジーをマッピングしなければならない。
これは単なるデータ入力ではない。何が重要か、カテゴリーがどのように関連しているか、エッジケースが何を意味するかについての人間の判断が必要だ。私が観察したすべての企業AI施策は、同じ問題でつまずく。データは存在するが、AI対応ではない。そして、それをAI対応にすることは、極めて人間的な作業だ。その「誰か」とは、自分が気づいているかどうかにかかわらず、その仕事が根本的にAIを訓練することである、増加する労働者の軍隊だ。
暗黙知の必須性
多くのAI戦略が見逃しているのはこれだ。組織内で最も価値のある知識は、文書やデータベースにはない。人々の頭の中にある。どの機械の振動がトラブルを示すかを知っているベテランエンジニア。クライアントの気分の変化を読み取る営業担当者。バイタルサインに現れる前に合併症を見つける看護師。
この暗黙知(長年の経験を通じて獲得し、簡単には言語化できない種類の知識)こそ、AIシステムが最も必要とし、獲得するのが最も困難なものだ。また、労働力が入れ替わる際に、ドアから出て行くリスクが最も高い知識でもある。私が助言したある製造会社は最近、最も経験豊富な品質検査員が退職したとき、マニュアルでは捉えられない30年分の視覚的パターン認識を失ったことに気づいた。今、彼らはその知識が消える前に抽出してエンコードするシステムを構築するために奔走している。
それを抽出し、エンコードし、AIシステムに供給することは、企業で最も重要な仕事の1つになりつつあり、すべてのステップで人間を必要とする。
物理的インテリジェンス革命
これはおそらく最も過小評価されている力だ。北京の石景山地区にある中国最大のヒューマノイドロボット訓練センターでは、110人のスタッフ(ほとんどが20代)が、VRヘッドセットを装着し、ハンドヘルドコントローラーを使用して、梱包、調理、仕分けなどのタスクを通じてロボットを遠隔操作する日々を過ごしている。ロボットにフライパンをコンロに置くことを教えるには、1250回の繰り返しが必要だった。すべての動きは、ロボットのAIを訓練するために正確に記録された。
テスラ、Figure AI、1Xのような企業は、人間が動きを実演し、ロボットがそれを複製する「模倣学習」を通じて学習するヒューマノイドロボットを構築している。ロボティクスのデータボトルネック(大規模言語モデルのインターネット規模のテキストに相当するもの)は、遠隔操作を通じて収集される人間の実演データだ。そして、すでにオンラインに存在するテキストデータとは異なり、このデータは一から作成する必要があり、1回の人間の実演ごとに作成される。近道はない。物理的インテリジェンスには、膨大な規模で物理的な人間の教師が必要だ。
人間労働の二重性
これが実際に何を意味するか考えてみよう。今日のカスタマーサービス担当者は、単に電話に対応しているだけではない。すべてのやり取りが、明日それらの電話に対応するAIチャットボットを訓練している。身体追跡センサーを装着した倉庫作業員は、単に荷物を移動しているだけではない。次のシフトでヒューマノイドロボットを訓練する実演データを生成している。AI生成レポートをレビューする金融アナリストは、単に品質管理を行っているだけではない。次のレポートをより良くする強化学習シグナルを提供している。
「仕事をすること」と「AIを訓練すること」の境界線は溶解している。そして、これは人材派遣業界に深い影響を与える。人材派遣業界は、人間労働の二重性、つまり仕事そのものとそれが残すデータの痕跡について考える必要がなかった。
リーダーが今すぐすべきこと
HITL作業が人材派遣業界の重心に急速になりつつあるなら、各セクターのリーダーは今すぐ行動する必要がある。以下がプレイブックだ。
ほとんどの組織は、生産的アウトプットに基づいてポジションを評価している。訓練アウトプットについても評価を始めよう。どの役割があなたのAIシステムにとって最も価値のあるデータを生成するか。どの従業員があなたのAI施策が切実に必要とする暗黙知を保持しているか。AI訓練価値が最も高い役割は、しばしばあなたが予想するものではない。それは中堅のオペレーター、ベテラン技術者、何十年もの専門知識をエンコードした判断を下す経験豊富な最前線の労働者だ。これらの役割を特定しよう。それらに投資しよう。そして、彼らが毎日生成するインテリジェンスを捉えるシステムを設計しよう。
繁栄する人材派遣会社は、人間労働の二重性、つまり生産的作業とAI訓練データを理解する会社だ。人材派遣パートナーに厳しい質問をしよう。彼らは人材と並行して構造化された訓練データを捕捉、管理、提供するインフラを持っているか。彼らは仕事に適格なだけでなく、仕事でAIを訓練することに適格な労働者を提供できるか。Scale AI、Appen、Turingのような企業はすでにこの能力を構築しているが、従来の人材派遣業界は大部分が眠っている。
あまりにも多くの組織が、AIの人間による監視を最小化すべき費用として扱っている。それはまったく逆だ。高品質な人間のフィードバックと監視に費やされるすべてのドルは、より良いAIパフォーマンスという形で複利的に増える。HITLを戦略的投資として扱う組織は、競合他社を劇的に上回るパフォーマンスを発揮するAIシステムを構築する。これは、専任チームの創設、内部専門知識の開発、人間とAIのコラボレーションをシームレスにするワークフローの構築を意味する。EU AI法と新興の米国規制が高リスクAIアプリケーションに対する人間の監視をますます義務付けているため、これは単なる戦略ではない。コンプライアンスだ。
あなたの労働者がAIシステムを訓練するとき(明示的であれ、通常の仕事の過程であれ)、結果として生じる能力は誰が所有するのか。あなたか、それともAIプロバイダーか。これはAI時代の最も重大で未解決の質問の1つだ。これを先取りする企業(明確なデータガバナンスポリシーを確立し、AI契約に所有権条項を交渉し、独自の訓練データ資産を構築することによって)は、持続可能な競争優位性を持つことになる。
仕事が純粋に生産的なものから、生産的かつ教育的なものの融合へとシフトするにつれて、労働者は自分の進化する役割を理解する必要がある。これはおそらく最も重要で最も困難な行動だ。それは、AIが彼らの仕事からどのように学習しているかについての徹底的な透明性、AI訓練プロセスの設計への有意義な参加、そしてAIシステムが生み出す価値を共有するという真の約束を必要とする。スラックの調査によると、従業員のほぼ50%が職場でAIを使用することに恥ずかしさを感じており、怠惰または無能に見えることを恐れている。労働者が自分の専門知識が評価されるのではなく抽出されていると感じるなら、HITL生態系全体が崩壊する。リーダーは信頼を構築しなければならず、それは何が起こっているかについての正直さから始まる。
混乱の中にある機会
私は人材、テクノロジー、変革の交差点でキャリアを積んできた。世界初のオープン広告代理店の1つを構築することから、「オープンタレント」を執筆すること、ハーバード・ビジネス・スクールでAIと仕事の衝突を研究する現在の仕事まで、私は1つの教訓を学んできた。それは自らを証明し続けている。最大の機会は、最も脅威的に感じるシフトの内側に隠れている。
HITL作業による人材派遣の包摂は、人間の労働力への脅威ではない。それは昇格だ。それは、人間の判断、創造性、暗黙知、専門知識がこれまで以上に価値があることを意味する。なぜなら、それらはAIシステムを機能させる不可欠な成分だからだ。AIを複雑にすればするほど、人間の労働者はより重要になる。しかし、それは私たちが何が起こっているかを認識し、意図的に設計する場合に限る。
しかし、この価値は自動的には捕捉されない。それは、シフトを明確に見て、断固として行動し、正直さと目的を持って人々を連れて行くリーダーを必要とする。6500億ドルの人材派遣業界は作り直されようとしている。問題は、あなたの組織がこの変革の一部になるかどうかではない。あなたがそれを形作るのか、それともそれによって形作られるのかだ。
