AI が優秀になるほど、人間に求められる力は何か

こんにちは、ディスカバリーズ マーケティング担当の神山です。
生成 AI の進化により、文章や画像の作成、データ分析、プログラミングなど、AI が担える業務は急速に広がっています。以前は人が時間をかけて対応していた作業を、短時間で進められる場面も増えてきました。

一方で、AI を導入すればすぐに成果が出るとは限りません。「出てきた回答をどう活用すればよいのか分からない。」「効率化はできたものの、その先に何を目指すべきかが見えない。」そうした悩みを抱える組織も少なくありません。

AI が優秀になるほど、私たちに問われるのは AI の性能だけではなく、むしろそれをどう使い、どのような価値につなげるのかを考える人間や組織の力が、これまで以上に重要になっていきます。

AI が優秀になるほど生まれる新たな課題

AI は、与えられた条件のもとで情報を整理し、分析や提案を行うことを得意としています。だからこそ企業の現場では、AI に何を任せ、どの業務から変えていくのかという判断が重要になります。

例えば、売上データの分析を AI に依頼すれば、過去の傾向や要因を短時間で把握できますが、その結果をもとに、次に取り組むべきテーマを決めるには、事業の状況や顧客との関係性、今後伸ばしたい価値を踏まえた判断が必要です。

また、AI の回答が自然で説得力を持つほど、その内容を十分に検証しなくなるリスクもあります。AI は前提条件や与えられた情報に基づいて回答を生成するため、前提が誤っていれば、どれだけ整った分析や提案であっても、望ましい結論にはつながりません。

さらに、AI 活用の目的が「業務効率化」にとどまってしまうケースもあります。作業時間は減っても、その時間を何に使い、どのような価値につなげるのかが明確でなければ、組織全体の成果には結び付きにくいでしょう。

研究から見えた「実行する力」と「判断する力」の違い

この点を考えるうえで、参考になる研究があります。MIT Technology Review が紹介した研究では、AI エージェントに、未公開の研究論文で扱われた、正解が明確に定まっていない課題に取り組ませ、オープンエンドな研究をどこまで遂行できるかを検証していました。AI は文献調査や実験、結果の取りまとめなど、研究に必要な一連の実務を進める能力を示しました。

一方で、研究を進めるうえで重要となるすべての判断を担えたわけではありません。研究結果を見ると、AI が得意なことと、まだ課題が残ることには次のような違いが見られました。

表1：研究で見られた、AI が得意だったことと課題が見られたことの違い

もちろん、この研究だけで AI 全般の限界を断定することはできません。ただ、AI が実行を担える範囲を広げている一方で、「何を目指すべきか」「どの仮説を検証するべきか」といった方向づけや判断の重要性は、むしろ高まっているようにも見えます。そして、この変化は研究の世界だけの話ではありません。企業の現場でも、AI が業務を実行できるようになるほど、人間には別の役割が求められるようになっています。では、具体的にどのような力が重要になっていくのでしょうか。

AI 時代に人間に求められる3つの力

AI が実行を担う範囲が広がるほど、人間には「判断」と「方向づけ」の役割が求められるようになります。

その中でも特に重要なのが、次の3つの力です。

• 問いを設計する力
• 回答を評価する力
• 価値を定義する力

問いを設計する力

ここでいう問いとは、単なる AI への指示文ではありません。何を明らかにしたいのか、なぜ取り組むのかを整理し、AI が力を発揮できる方向を定める力です。

回答を評価する力

AI の回答を鵜呑みにせず、前提や事実関係に誤りがないかを見極める力です。AI 活用が進むほど、回答を作る力だけでなく、回答を評価する力の重要性も高まります。

価値を定義する力

AI は複数の選択肢を提示できますが、その中から何を選び、どこを目指すのかを決めるのは人間の役割です。自社として何を重視するのかを定める力が、AI 時代の競争力につながります。

AI 時代の組織は何を変えるべきか

こうした変化は、個人のスキルだけでなく、組織のあり方にも関わってきます。
まず、人材育成では「正しい答えを出す力」だけでなく、課題を発見し、AI を活用しながら検証していく力が今後ますます重要になると考えられます。
また、マネジメントにおいても、成果物の出来栄えだけでなく、その背景にある問いや判断のプロセスに目を向けることが欠かせません。
さらに、AI 活用の成果は効率化だけでなく、意思決定の質や顧客価値がどのように向上したかという観点から捉えることも重要です。

AI 導入の先にある AX

ディスカバリーズでは、AX（AI Transformation）を、単なる AI 導入や業務効率化ではなく、人と AI の役割を見直し、組織全体の意思決定や働き方を変えていく取り組みだと考えています。

AI が優秀になるほど、人間に求められるのは、より多くの作業をこなすことではありません。問いを立て、判断し、価値を定義することです。そうした役割の変化に向き合うことが、AX の第一歩だと私たちは考えています。

自社の AI 活用や組織づくりについて、何から始めればよいか迷っている方は、ぜひ AX コンサルティングサービスをご覧ください。現状の課題整理から、人材育成の方針づくり、組織への定着支援までサポートします。