答えをつくれる時代に、何を引き受けるか。

速くなる仕事と、誤りやすくなる仕事

Dell’Acquaらが758人のコンサルタントを対象に行った実験では、当時のAIが得意な課題では生産性や品質が改善した一方、能力の範囲を外れた課題では正答率が低下した。研究は特定のモデルと課題に基づくため、その効果をあらゆる業務や現在のモデルへそのまま一般化することはできない。

三つの未来は、同時に進むかもしれない

一つは定型的な作業を自動化する道。二つ目は人がAIを使って専門性を広げる道。三つ目は顧客自身が課題を解決する能力を高める道。いずれも検討のためのシナリオであり、確定した予測ではない。仕事によって組み合わせは変わるだろう。

速さの先で、何を評価するか

資料が速く作れることは価値になりうる。しかし、前提の妥当性、現場への適合、意思決定の責任は別に検討する必要がある。若手が作業を通して学んできた経験をどう設計し直すか、成果への対価をどう考えるかも、議論が開かれた論点である。

この章の参考文献

• 実験研究・2023年初稿Navigating the Jagged Technological Frontier ↗Dell’Acqua et al.

史実の根拠と、本サイトによる解釈・問いを区別して記述しています。企業・団体の自社史は、その主体の視点を含みます。