シャイ・ザマニアン氏は、アメリカン・リーガル・センターの創設者であり、米国弁護士資格を持つEB-5ビザの専門家である。
オンライン上には、大量解雇やAIがあらゆる業界で仕事を代替しているという内容が溢れている。マッキンゼーの2025年版AI動向報告書によると、現在88%の組織が少なくとも1つの業務機能でAIを使用しており、前年の78%から増加している。日常的なタスクの自動化から、数秒での大規模データセット処理まで、AIツールは今日のビジネス界において不可欠なものとなった。私は国際市場や取締役会において、経営者たちがこれらのツールを業務フローに統合することに熱心である様子を直接目にしてきた。しかし、ビジネス実務や大学での研究を通じてAIと関わるほど、重要な意思決定の特定の側面はAIでは再現できないという確信を強めている。ミスのコストが高い場合、3つの要素が明確に人間的なものとして残る。それは、判断力、人間関係、そして経験である。
1. 人間の判断力
AIはパターン認識に優れている。十分なデータを与えれば、人間のアナリストが同じスピードでは生み出せない相関関係や確率を導き出すことができる。しかし、パターン認識は判断力と同じではない。判断力には、必ずしも定量化できない要素、例えば倫理、タイミング、リスク管理、組織文化、そして状況を定義する微妙な詳細を考慮することが求められる。
政治的に不安定な新興市場への参入を検討している企業を考えてみよう。AIシステムは貿易データ、通貨動向、過去の前例を分析できる。しかし、AIにできないことは、場の空気を読むこと、政府省庁の雰囲気を感じ取ること、パートナーの握手に込められた躊躇を察知すること、あるいは人権問題が議論されている地域で事業を行うことの道徳的影響を考慮することである。MITスローン・マネジメント・レビューが指摘するように、健全な判断は論理に基づいているが、想像力、内省、共感といった、AIが再現できない資質に依存している。これらの決定には、明確に人間的な文脈への感受性と道徳的推論が必要である。重要な局面において、アルゴリズムの助言に完全に依存する経営者は、自らの役割の最も重要な部分を無視していることになる。現実世界は微妙な違いに満ちており、高度な判断が求められる。
さらに、使用するLLM（大規模言語モデル）によって、異なる戦略的推奨が提示される可能性がある。したがって、ビジネスの成果は多層的であり、多くの場合、必ずしも正しい結果を得るために十分なデータを入力できるわけではないため、単純な答えは存在しない。単一の簡単な答えだけを必要とするほど機械的な問題はほとんどない。経営者には、異なる言語モデルの中から選択し、必要な答えを得るために十分なデータが入力されているかを評価するための、人間の介入と専門知識が必要である。
2. 人間関係
AIはデータを処理し、アイデアを生成し、モデルを作成できるが、信頼を構築することはできない。ビジネスは根本的に人間のつながりに依存している。取引を成立させる場合でも、危機を管理する場合でも、新しい市場に進出する場合でも、人間関係の強さは、データの質、予算の規模、技術の洗練度よりも重要であることが多い。
国際的な投資家と協働し、国境を越えた関係を構築してきた私の経験から、信頼は効率性によってではなく、存在感、一貫性、透明性、そして真の理解を通じて構築されることを学んだ。例えば、米国居住権を求めるEB-5投資家と仕事をする際、成功する関係は、正直な対話、長期的な誠実さ、そして不確実性の中でも寄り添う意志から生まれる。アルゴリズムにはそれを再現することはできない。
さらに、AIがハルシネーション（幻覚）を起こすことは周知の事実である。事実が捏造され、発言は信頼できる情報源に裏付けられていない。おそらく、LLMの使用が増えることで、一般ユーザーはこれらのシステムがいかに予測不可能であるかを認識するようになるだろう。AIの非効率性が何度指摘されても、時には悪い経験が必要となり、これらのシステムに対する一般の信頼を再調整することになる。
3. 経験
組織が単にソフトウェアをアップグレードするのではなく、経験豊富な経営者に高額な報酬を支払うのには理由がある。AIは数百万のケーススタディで訓練されているかもしれないが、人々の職を奪う決定のプレッシャーを感じたことも、危機の最中に答えを求める取締役会に直面したこともない。経験とは、困難な教訓を学ぶことであり、それらを実際に経験することで得られる感情的・心理的な洞察に対処することである。そのような知識は、どれほど洗練されたモデルであっても、ダウンロードしたりプログラムしたりすることはできない。AIはパターンを特定し、データを提示できるが、間違いを犯した結果に対処したことは一度もない。このギャップは、どんなアルゴリズムも埋めることができないものである。
これは、調査、分析、シナリオモデリングのツールとしてAIを使用することに反対する議論ではない。私自身もAIを使用しており、AIを広く活用している組織が測定可能な成果を上げているというデータは明確である。しかし、デロイトの2026年版企業におけるAI動向報告書が強調するように、経営者のわずか34%が「AIを通じて真にビジネスを再構築している」に過ぎず、大多数は依然として戦略的方向性を推進するために人間の専門知識に依存している。
人間の優位性
AI時代において、経営者はAIが価値を生み出す領域と、その限界を理解しなければならない。ハーバード・ビジネス・スクールの教授たちは、「AIは規模とスピードを提供するが、人間は判断力、倫理、経験を提供する」と述べている。経営者は、分析を強化し能力を拡大するためにテクノロジーを活用する一方で、代替不可能な資質、すなわち健全な判断を下す知恵、有意義な関係を築く献身、そしてどんなデータセットも明らかにできない洞察を発見するために必要な経験に焦点を当てるべきである。
