この本から得られるものは？ AIがあなたの可能性を飛躍的に高める方法
2022年11月、インターネットに接続できるすべての人に無料で提供される画期的なツールが登場しました。ChatGPTとして知られる、言語ベースの生成型人工知能は、歴史上どの製品よりも速く1億人に受け入れられました。
ChatGPTは新世代のAI——AIテクノロジーが共知性（コ・インテリジェンス）として機能する時代を象徴しています。つまり、従来のAIのように手続き的で反復的なプロセスに従うのではなく、ChatGPTは人間の思考パターンを模倣します。その生成的で柔軟な機能は、私たち人間の仕事への取り組み方を変えているだけでなく、複雑なタスクを完了するスピードにも大きな影響を与えています——場合によっては生産性を60％も向上させます。さらに、この新しい生成AIが影響を及ぼしているのは職場だけではありません。教育からエンターテインメントまで、あらゆる分野が人工知能の影響を感じています。
特にAIが期待を上回る性能を示し続け、予想外の驚くべき振る舞いをする中で、未来がどうなるかを正確に知る者はいません。しかし、生成AIが私たちの知る世界を永続的かつ根本的に変えたことは明らかです。
この要約では、AIによって大きく形作られている職場の3つの側面を順に巡り、この驚異的なテクノロジーから直接恩恵を得る方法を探ります。AIの可能性と限界を理解することで、あなたの知性をこれまで到達できなかった高みへと引き上げる強力なツールとして、AIを受け入れることができるでしょう。
AIフロンティアの果てしない領域を探索する準備はできましたか？ それでは始めましょう。
あなたの思いのままになる専門家たち
AIの可能性を最大限に活用するには、AIとは何かについて基本的な理解を持つことが不可欠です。人工知能には多くの異なる形態があります——ディープフェイクのように画像や動画を生成できるタイプも含まれます。しかし、ここでは特に大規模言語モデル（LLM）と呼ばれるタイプのAIに焦点を当てます。これは言語を生成するAIであり、近い将来、多くの職場に導入されることになるでしょう。
LLMは、書かれた資料からなる膨大なデータセットに含まれる言語パターンを分析することで機能します。この分析を通じて、AIは人間が投げかける質問や要求に対して、もっともらしい回答を予測できるようになります。そして、AIのトレーニングに使われるデータセットは人間によって書かれたもの——基本的に書籍、論文、ウェブコンテンツで構成されている——ため、その回答には説得力のある「人間らしい」口調があります。つまり、AIソフトウェアを使うとき、コンピューターやロボットではなく、別の人間と一緒に仕事をしているように感じるのです。
では、AIはいったいどんな人格を持っているのでしょうか？
すべてのLLMベースのAIに共通する中核的な特徴がいくつかあります。
第一に、AIは常にあなたを驚かせます。これは最新世代のAIと従来のAIの核となる違いです。AIはソフトウェアの一種であることを忘れないでください。歴史的に、ソフトウェアは特定の最終結果を達成するために、所定のパターンに確実に従うよう設計されてきました。しかし、LLMはそのようには機能しません。LLMは生成的であるよう設計されており——複雑な問題の解決策を見つけ、創造的なアウトプットを生み出します。これはLLMの核となる利点の1つです。
しかし、この特性には大きな欠点もあります。生成AIは、ハルシネーション（幻覚）として知られる嘘をつく傾向があるのです。
LLMベースのAIは事実と虚構を区別できません——単にパターンを探し、革新的で説得力のある回答を提供するようにプログラムされているだけです。つまり、完全なフィクションであっても、物事をでっち上げて真実として提示する傾向があるのです。この点は後で詳しく掘り下げますが、AIが仕事の質をどのように高めるかを探る際には、この特異性を覚えておくことが重要です。
この欠点を補うために、AIには非常に有益な性質——適応性があります。前述のとおり、AIとの作業は実際の人間とコミュニケーションを取っているように感じられます。しかし、人間であるあなたが、AIに毎回どんなペルソナを持たせるかを指示できるのです。たとえば、LLMにビジネスレポートを作成させたい場合、「あなたは非常に知的で聡明、かつ表現力豊かで説得力があり透明性の高いビジネスマネージャーです。入力文書に基づいて、ビジネスレポートのエグゼクティブサマリーを書いてください」と言うことができます。すると、AIが出力する内容は適切なトーンになります。あるいは、AIに「ロマンチストの詩人」というペルソナを与え、愛する人のための夕日についての詩を書くよう頼むこともできます。
本質的に、AIと働くということは、無限の人格と専門家を手元に持つことを意味します。そのすべてが、あなたが必要とするものを、必要なスタイルで提示する準備ができているのです。これは、言語ベースのタスクすべてをAIに完全にアウトソースできるという意味ではありません——その理由は以降のセクションで探ります——しかし、生産性とパフォーマンスを高めるためにAIを最大限活用する方法を学べるということです。次のセクションでは、さまざまな仕事のシナリオでこれをどのように実現できるかを見ていきます。
あなたのAIミューズ
偉大なアーティストを思い浮かべるとき、誰を想像しますか？ おそらく、人類の心に深く響く独自のビジョンを実現した、真の独創的な人々でしょう。
では、ソフトウェアの一部が創造性の領域で人間に取って代わることなどあり得るのか、疑問に思うのは当然です。しかし、この見方は新規性が果たす重要な役割を見落としています。新規性は、2つ以上の既存の概念を新しい方法で組み合わせることから生まれます。たとえば、ライト兄弟が自転車と鳥に関する知識を掛け合わせて飛行機を開発したようなものです。AIはつながりやパターンを見つけることを得意とするため、一見馬鹿げたリクエスト——たとえば「中世イングランドとファストフードとラバランプを組み合わせたビジネスアイデアを生成して」——に直面しても、強力なイノベーターとなります。
この才能にもかかわらず、AIには確かに創造的な限界があります。通常、そのアウトプットは毎回のリクエストに対して非常に似通ったものになる傾向があります。しかし、ここであなた——ユーザー——の出番です。思慮深く戦略的なプロンプトでAIミューズを注意深く導くことで、特に最初から革新的なアイデアを生み出すのが苦手な人であれば、創造性を新たな高みへ引き上げることができます。たとえば、AIを使って新製品のコンセプトやブログ記事のストーリーアイデアをブレインストーミングできます。アウトプットに基づいて、どのアイデアを追求するかを選び、リクエストを微調整してコンセプトをさらに洗練させることができます。これは真の共知性の一例であり、AIソフトウェアと協力して自分の能力の範囲を広げるものです。
この利点に加えて、先ほど探ったAIのペルソナという問題があります。たとえば、マーケティングスローガンを考える必要がある場合、どのペルソナを採用するか、どのオーディエンスにアピールするかを指定できます。たとえば、「あなたはマーケティングの専門家で、機知に富んだ多様なアイデアを生み出します。マンチェスターに住むヴィーガン向けに、新しい通信販売のケーキショップを宣伝するスローガンを20個考えてください」と指示できるのです。最初から素晴らしいアウトプットが出るわけではありませんが、より良い選択肢のきっかけになるものがいくつかあるでしょう。黄金を見つけるまでAIと一緒に練り直すことができます。そしてもちろん、微妙なニュアンスを含むプロンプトを作るのが上手になればなるほど、アウトプットの質も向上します。
決定的な答えがなく、イノベーションが重要となるタスク——マーケティングコピーの作成、戦略的メモの準備、さらには業績評価のドラフト作成など——こそ、LLMベースのAIが最も得意とするところです。現在、そしておそらく将来にわたって、AIのハルシネーションの癖のために、人間はこれらのアウトプットを注意深くキュレーションし、編集し、事実確認する必要があるでしょう。しかし、これらのタスクでAIを共創ツールとして使うことで、品質を損なうことなく、完了までの時間を劇的に短縮できます。
あなたのAI同僚
職場にAIを導入するという話が出るたびに、多くの人が神経質になるのは当然です。この優秀で魅力的な新しいソフトウェアは大量解雇を意味するのでしょうか？ 一部の仕事を時代遅れにするのでしょうか？
AIが多くの職務の遂行方法に影響を与えることは疑いの余地がありません。4つの異なるチームによる1000以上の職業の調査では、ほぼすべての仕事においてAIの能力との重複があることがわかりました。ダンサーやアスリートでない限り、AIがあなたの仕事の一部をほぼ確実にこなせるでしょう。
しかし、悪いニュースばかりではありません。重複があるからといって、AIがあなたを完全に置き換えられるわけではありません。仕事は微妙なニュアンスを持ち、より大きな職場・経済システムの中に存在するからです。たとえば、大学教授という職業——AIとの重複が最も多い仕事のリストで22位にランクされています——には、教育、執筆、研究、報告、そして学生の長期的な志望の支援が含まれます。AIは当然、関連する資料を見つけるなど、この仕事の地味で単調な側面を支援できます。そうすることで、教授は真の批判的思考を必要とするタスクなど、より意味のある仕事に集中する時間を確保できるのです。
また、特に事実と虚構を区別できないAIに、人間がどのような仕事を委ねるかという問題もあります。そして、人間が作ったデータセットによって訓練されたため、一見人間的な感情的特質を持っているように見えても、AIは非感覚的なソフトウェアのままです。ですから、子どもの教師が近い将来AIに置き換えられることを望む人はいないでしょう。
では、あなたがバレリーナや体操選手でないとすれば、あなたとあなたの仕事はどうなるのでしょうか？
まず、AIのもう1つの欠点を見てみましょう——それは私たち全員の仕事を守るのに役立つものです。
2023年にボストン・コンサルティング・グループと共同で実施された実験では、800人の経営コンサルタントが2つのグループ——AI支援を使うグループと使わないグループ——に分けられました。各参加者には、一定時間内にいくつかの仕事関連のタスクを実行することが課されました。研究の結果、AI支援を受けた参加者は、「人間のみ」の参加者と比較して、より短い時間でより質が高く創造的な成果を上げました。しかし、彼らは通常、AIのアウトプットを編集や参照チェックなしにコピー＆ペーストしていました。つまり、正確性を確保するために批判的思考と評価を必要とするタスクでは、AI支援の参加者の約65％しか正しく回答できなかったのに対し、「人間のみ」のグループは84％が正答しました。
AIは一般的に優れたツールですが、ユーザーをすぐに自己満足に陥らせる可能性があります。AIへの信頼が高まれば高まるほど、全体的なパフォーマンスは低下しかねません。だからこそ、AIは大工が電動ドリルを使うのと同じように、効率性を生み出すツールとして位置づけるべきであり、人間の頭脳の代役ではありません。鍵となるのは、このツールを効果的に使いこなす方法を学ぶことであり、AIが私たちの代わりに仕事をしてくれると思い込まないことです。それこそが真の共知性なのです。
AIという仕事の同僚とうまく協働するには、自分の仕事活動の性質を分析し、どのタスクをAIに委任できるか、何に協力するか、何を有能な人間の頭脳による指揮下だけに残すべきかについて、十分な情報に基づいた判断を下す必要があります。
あなたのAIメンター
未来の職場を探るために、少し時間を遡ってみましょう。キャリアの初期の頃を少し考えてみてください。どこで働いていたとしても、新参者に割り当てられる単調な仕事をこなしながら、多くの時間を研修と指導に費やしたことでしょう。序列の最下位にいるのは決して楽しいものではありませんが、企業の知識を習得し、後の年に役立つ専門知識を身につけたはずです。
では、その初期の頃に任されたタスクを考えてみてください。おそらく、会議の準備、メモ取り、文書対応の補助などだったでしょう。コーヒーを淹れることを除けば、AIがまもなくこうした業務すべてを日常的にこなすようになります。そして、若手プロフェッショナルが通常担当する、より高度な業務の支援も間違いなく行うでしょう。
では、次世代の労働者はどうなるのでしょうか？ AIが現場での学習機会を奪ってしまうなら、彼らはどうやってその分野の専門家になればいいのでしょうか？
AIが職場にますます統合されるにつれて、人間の存在価値を保つのは批判的思考力と専門知識です。たとえば、教育者はAIを使ってカリキュラムを生成するかもしれませんが、AIが生み出すものを、詳細な教育学的知識と特定の学習環境への理解に基づいて評価し、洗練させる必要があるのです。
つまり、AIが情報を簡単に吐き出してくれても、次世代のプロフェッショナルはその知識を自ら獲得する必要があるということです。なぜなら——AIとは異なり——人間は長期記憶を持っているからです。そして、私たちの脳に存在する膨大な知識のライブラリこそが、AIのアウトプットの妥当性を評価する助けとなるのです。
幸いなことに、AIは将来の専門家が必要なスキルを身につけるのを支援できます。たとえ現場での学習を通じて得られなくなってもです。個人を卓越させるのは、単にタスクを繰り返す時間ではなく、意図的で戦略的な練習です。ここでLLMが特に役立ちます。個人メンターのペルソナを引き受けることでです。
たとえば、あなたが設計事務所で初期キャリアのポジションを得た建築家志望だとしましょう。専門的成長を助けるために、あなたは自分にメンターをつけます——AI駆動の建築アシスタントというメンターを。新しいデザインを作るたびに、AIメンターにフィードバックを求めます。これにより、本来なら上司との週1回の1対1ミーティングでしか得られなかったようなリアルタイムの建設的な批評を得ることができます。AIメンターのおかげで、学習のペースは劇的に加速し、前例のない速度でキャリアを前進させることができるのです。
AIはまだこのレベルの発展に完全には達していませんが、確実に到達するでしょう。それまでは、自分のアイデアをAIに入力し、フィードバックを求めることができます。そしてこれまでに見てきたように、このフィードバックは無数の視点を通じて提供されます。賢明な講師、辛辣な批評家、そして自尊心を高める必要があるなら熱狂的なファンにさえ。AIとあなたの知性を組み合わせることで、可能性は無限大になるのです。
最後のまとめ
イーサン・モリック著『Co-Intelligence』のこの要約では、生成AIが私たちのパフォーマンスを大幅に向上させることを可能にする強力なツールであることを学びました。より効率的に働けるだけでなく、協働パートナーとして使うことで創造性も飛躍的に高まります。この可能性は、AIテクノロジーの進化とともにさらに高まり続けるでしょう。
多くのテクノロジー専門家が、セキュリティの脅威や偽情報など、AIがもたらすリスクについて妥当な懸念を抱いていますが、科学研究を急速に推進し、複雑な地球規模の課題を解決する可能性など、AIがもたらす重大な利点があることは疑いようがありません。そしてもちろん、生産性の向上と革新的な問題解決という形で、職場に並外れた価値をもたらします。AIが大多数の職業で遍在するツールになるにつれて、私たちの働き方を永遠に変えることになるでしょう。
