生成AIは「人 vs AI」ではなく「人 x AI」の世界観
人の置き換えではなく、人にできないことを可能に
2025年はAIエージェント元年と言われている。
しかし、巷に溢れるAIエージェントの議論を聞いていると、人間のちょっとした作業の置き換えが多い。確かに効率は上がるし、何より話がわかりやすい。AIにより効率化は進むべきだし、人手不足の課題解決にはいい。
が、果たして、単純に人を置き換えることで、イノベーションは起こるだろうか？
イノベーションは、人にできないことがAIで可能になる時に起こる。
最近、「AI拡張」とも呼ばれ始めた、このポイントを意識することが大切だ。これはDXが、Dで終わるか、X（変革）まで繋がるかの分岐点と同じだ。
在庫管理の場合、棚卸作業がIoT重量計でラクになることは人の作業を置き換えただけの一方で、15分刻みの在庫データから毎日発注点を最適化することは、人にはできないことをAIが可能にしていると言える。
「常に在庫を最適にしつづけたい」が、1,000種類の発注設定を毎日見直すことは人間業ではないため、諦めていた。諦めの結果、大半の会社で平然と1年前の設定が使われていた。
自動運転でも、人間でも運転できる場面で人間の代わりに使っても効果は限定的だ。ラクにはなる、だがそれだけ。
一方で、物流会社が、長距離トラックを24時間休憩なしに走らせて、人間の2倍の物量を運ぶ。ビジネスパーソンが、営業車の自動運転で、移動時間にフルに作業・会議をすることで生産性が2倍になる。このような人間にはできないことを可能にするビジネスが革命を起こす。
さらには、人vsAIの世界観だと「自分の仕事が奪われる」という抵抗も強い。そのアプローチを続ける限り、社会が受け入れるには長い時間がかかるだろう。
現場の問題解決力が高い日本では、人xAIと考えて現場力をフル活用した方が賢い。あくまで人が中心にいて、人間がAIによって拡張される。ソフトバンクの孫さんはこれを「千手観音」と表現した。この考え方でAIと向き合うことが肝要だ。
人xAIの世界で大切なこと
1. 今まで以上に自己研鑽
「人xAI」だから、自己研鑽は今まで以上に大事になる。AI時代には、できる人が圧倒的にできるようになり、二極化が進んでいる。
骨太な経験をしてきた人：人10 x AI10 = 100
そうでない人：人3 x AI15 = 45
そうでない人が、1.5倍AI使いこなしても、骨太な経験をしてきた人に敵わない。AIだけ勉強する人を見るが、それでは足りない。同時に人の中身を磨かないと。自己研鑽をサボると、中身を磨き続ける人との格差は開くばかり。残酷だが、これが現実だ。
2. マネジメントスキルを磨く
「人xAI」だから、マネジメントスキルが今まで以上に大事になる。
AIという、ハーバード卒の天才新人社員が部下になる。超優秀だが新人なので、あなたや会社のことは知らない。
AIという仲間と働くには、各AIの癖を知り（相手の得意・不得意を理解して）、AIにコンテキストを伝え（自分を知らない相手に前提を伝え）、プロンプトエンジニアリングする（適切に指示を出す）。専門用語に惑わされず、冷静にみると、普段のマネジメントと、何ら変わりない。しかも、感情面での配慮が不要なマネジメントだ。
シンプルに、新人社員を受け入れて、オンボーディングしつつ、丁寧に導いていく。マネージャーとしての仕事を高度にやれるように、マネジメントスキルを磨くと、自ずとAI人材になれる。
3. 一度手を動かしてみる
「人xAI」だから、1度は自分で手を動かして経験することが大事。AIのアウトプットを評価できる人だけが、AIに適切なフィードバック与え、鍛えることができる。
例えば、プログラミングであれば、ひたすら量を書く必要はないが、1つの言語で小さなアプリを作りきってみた方がいい。それが、Claude Codeを使ったバイブコーディングや、Devinを使ったAIエージェントを活用する際に生きてくる。
4. 仲間が増えたと喜ぶ
「人× AI」だから、AIを脅威ではなく、強力な仲間だとみなす。恐れて遠ざける時間はもったいない。AIは人の作業を代替するだけの存在ではない。今まで人間にできなかったことを可能にしてくれる、最高のパートナーとして付き合う。
チームを作る時、自分が苦手なことが得意な仲間と組むと、パフォーマンスが爆上がりする。それと同じで、自分の苦手な領域から、AIという仲間に頼り始めると上手くいく。
5. AIが苦手なことを得意になる
「人× AI」だから、人はAIにできないことを徹底的に磨くべきだ。コミュニケーション系を除くと大きく2つあると思う。
まずは問題発見力(最高の問いを見つけるセンス)が大事。問題発見力は、アンテナ立てまくって、とにかく人に会い、旅行しまくり、普段と異なる経験を積むことで磨かれる。
決断力も間違いなく、責任という概念がないAIにはできない。楽勝な70 vs 30の判断ではなく、51vs49の難しい決断の打席にたくさん立つことで磨かれる。全てが見えない中で、覚悟を持って踏み出してみる。
AIにできないことで尖る人は、AIの最高のパートナーになれる。
AI活用で先頭走る人のマインド
生成AIに前向きに取り組んでいる人は、普通の人たちとは違ったマインドを持っている。確かに、未知の技術であり、不完全な部分もあるので、不安もある。多くの人が躊躇する気持ちもわかった上で、下記のマインドでそれを乗り越えて、先頭を走っている。
自分の納得感とか秒で捨てる。未知のモノは自分の理解力を超えている。先に納得を求めず、体で覚える。とりあえず気になったらインストールしていじる。これを条件反射的にやる。石橋を必要以上に叩かないと渡れない人は成長できない
AIの懸念点を指摘しても時間の無駄。最新技術ってそんなもんだし、どうせ海の向こうの天才たちが1ヶ月でなんとかする。自分たちがなんともできないことを会話しても仕方ない。動かせる部分に集中した方が賢い。
たいてい素材(AI)より料理人(使う人)が悪い。すでにAIはハーバード首席を超える賢さ。使い所、使い方の創意工夫次第。議事録が得意なAIと、アイディア出しが得意なAIは違う。また、例えば、日本語弱いアプリなら、ひらがなや句読点の工夫で、実用できるクオリティになったりする。
日本がどうなる、社会がどうなる、人間がどうなるかは議論するのは面白いが… そんなことより、目の前の業務で活用して結果出そうぜ。皆ほぼ同じスタート。今から累積経験すれば、ダントツ1位にもなれちゃう。
セキュリティの話する人は、たいていちゃんと使ったことがない人。車のアクセル踏んだことない人が、必死にブレーキの練習だけしてるように見えて笑える。まずアクセル踏んで100mでも前に進んでみようぜ。
AIバブルに動じず、長期目線で動く
すでに、AI関係企業には大量の資金が流れ込み、世の中ではAIバブルだと囁かれている。これをどう考えたらいいのか。
アメリカの名コーチ、アンソニー・ロビンス氏の名言を思い出す。
「人は1年でできる事を過大評価しすぎる。そして10年でできる事を過小評価しすぎる。」
人間は毎度同じ失敗を繰り返す。短期のことを過大評価して、長期のことを過小評価する。そういう生き物なのだ。この結果、常に新技術にはバブルがつきものだ。
バブルは、いつも起こる普通のことなので慌てない。インターネット黎明期も、スマートフォンが出てきた時もそうだった。逆張りして、短期のイベントを冷静に見て、長期で間違いないことに会社を導ける人が成功する。投資を呼び込みたい人たちのポジショントークにも過度に惑わされない。
本質的に大事なことに長期で賭け続けることが大事だ。
1年でどこまで行くかは、やってみないとわからない。さまざまな人が予測を発信しているが、どれを信じるかはあなた次第だ。しかし、10年単位でみれば、生成AIが社会を変えることは間違いない。
ここで、さらにAmazon創業者のジェフ・ベゾスの教訓を思い出す。
「人々は『10年後に何が変わるか』をよく聞く。だが、もっと重要なのは『10年後も何が変わらないか』だ。」
「顧客はいつだって、より安く、より速く、より便利なサービスを求める。それは未来になっても変わらない。」
生成AIが当たり前になる「10年後も変わらないものは何か」。
それを考えて、愚直に実践していこう。
私の本業、在庫管理で言えば、大量のモノがサプライチェーンを流れることは変わらない。サプライチェーンの大動脈で、無駄なものを作り・買い・運んで、地球を困らせ続けることも間違いない。欠品が発生しない中で、在庫を最適にし続けたい、という願いも変わらない。
それに応え続けられるように、生成AIを駆使して、サービスを磨き、会社を成長させる。
もう、さまざまな変化予測に、1週間単位で右往左往するのはやめよう。10年後も変わらないもの突き詰めるために、AIという素晴らしい技術を使いこなそう。
