AIによる劇的な雇用崩壊の予測が、ここにきて大きく修正されつつある。かつてはホワイトカラーの仕事が大量に奪われる「雇用の黙示録」が警告されていたが、OpenAIのサム・アルトマンやAnthropicのダリオ・アモデイといった業界のトップリーダーたちは、その見解を急速に軟化させている。実際の現場では、AIによる自動化が進む一方で、むしろ人間の仕事量は増大しているという逆説的な現象が起きている。タスクの低コスト化が需要の爆発を招く「ジェボンのパラドックス」をもとに、AI時代における人間とエージェントの新たな協調関係や、意思決定の重要性について解説する。
変化するAI業界のメッセージ
AIに関しては、私たちの意見が分かれる事柄がいくつもありました。AIは人類を滅ぼすのだろうか、という問いに対しては、そうかもしれないし、わからない、確信が持てない、と意見が割れています。また、AIが生成する文章や音楽、画像についても、くだらないスロップ（ゴミ山）なのか、それとも美しく素晴らしいものなのか、これまた誰にもわからず、意見は分かれたままです。
しかし、影の疑いすらなく、絶対に起こると誰もが確信していたことが一つだけありました。それは、AIがすべての人の仕事を奪うということでした。雇用の黙示録、つまり誰の仕事もなくなるといった話です。私自身、正直に言って、これは間違いなく起こるだろうと確信していました。自動化が進んで、仕事が減らないわけがないからです。
そのため、私を含め皆さんの多くもそうだったと思いますが、私は文字通りAIエージェントの軍隊を立ち上げ、自分がこなさなければならない膨大な業務量を少しでも減らそうと、ワークフローや自動化を作り上げました。そして、それは実際に機能しました。その仕組みを他の何とも変えるつもりはありません。しかし、ここに奇妙な事実があります。私は自分の仕事が減ったとは感じていないのです。むしろ、以前よりも多くの仕事をこなしている自分に気づきました。
当然ながら、私たちはここ数年、シリコンバレーからこのようなメッセージを聞かされてきました。AIがナレッジワーカーの仕事を奪いにやってくる、というメッセージです。サム・アルトマンは、職種のカテゴリー全体が消滅しかけていると警告しました。ダリオ・アモデイは、それが血の海、特にホワイトカラーの血の海になるだろうと語っていました。イーロン・マスクは、ユニバーサル・ベーシック・インカム（UBI）が必要になるだけでなく、おそらくユニバーサル・ハイ・インカム（普遍的高所得）さえ必要になると述べていました。
しかし、ごく最近になって、そして一見するとかなり急速に、そのメッセージが変わり始めています。サム・アルトマンもダリオ・アモデイも、あの雇用の黙示録や、人類が永久的な下層階級になってしまうという話について、そのトーンを軟化させているのです。
一部の人々は、彼らがもうすぐ新規株式公開（IPO）を控えているからだと言っています。SpaceX、Anthropic、OpenAIといった企業はまもなく上場企業になるため、メッセージを変えているのだという見方です。では、実際に何が起きているのか、深く掘り下げて見ていきましょう。なぜ、このストーリーは変わり始めているのでしょうか。
予測を修正するAIリーダーたち
サム・アルトマンは最近、シドニーで開催されたオーストラリア銀行のカンファレンスで話をしました。ところで、私はオーストラリアに行ったことがないのですが、オーストラリアについて聞いた中で最もおかしかった話があります。それは、イギリスで作られたと思われる「ペッパピッグ」という子供向けのアニメについてです。あるエピソードで、クモは無害である、クモは私たちの友達だから怖がる必要はない、という内容が放送されました。子供向けのアニメですから、特定の事柄について教えるような内容だったわけです。
ところが、そのエピソードはオーストラリアでは放送禁止になりました。オーストラリアでは上映できないのです。どうやら、子供たちにクモを恐れるなと教えてしまったために、禁止せざるを得なかったようです。なぜならオーストラリアでは、クモを恐れるべきだからです。クモに命を奪われるかもしれないということを知っておかなければなりません。そのため、ペッパピッグのそのエピソードは、オーストラリアのテレビでは放送できないのです。私はこれが最高に面白いと思います。また、自分は絶対にそこへ旅行したくないなとも思いました。
しかし、サム・アルトマンはそこへ行き、次のように述べました。この業界の一部の企業が主張したり語ったりしているような、雇用の黙示録のような事態が起こるとは思わない、と。彼は、過去には仕事、特にホワイトカラーの仕事、その中でもエントリーレベルのホワイトカラーの仕事に非常に大きな影響があり、職種のカテゴリー全体が排除されると考えていたと認めています。しかし、現在はそのような状況は見られておらず、その予測が間違っていたことを嬉しく思っている、と語ったのです。
これは、ほとんどの仕事が代替され、特定のカテゴリーが完全に消滅するという、彼が以前言っていたことから大きな転換です。今はそこまで極端なことは言っていません。また、彼は自身の予測のスコアカードについて、さまざまな技術的予測については大体当たっていたものの、社会的・経済的な予測やその影響についてはかなり間違っていた、とも語っています。
Anthropicの創業者兼CEOであるダリオ・アモデイも、かつてはホワイトカラーの雇用市場で血の海が起きるだろうという、かなり恐ろしい予測をしていました。しかしごく最近、やはりそのトーンが変化しています。彼はそれを雇用を破壊するものとしては描写していません。むしろ、生産性のマルチプライヤー（乗数）として描写しています。
彼はこのように述べています。もし仕事の90%を自動化すれば、全員が残りの10%の仕事をすることになるが、その10%の仕事が拡張され、それが今度は新しい丸ごとの仕事になるのだ、と。これは、すべての仕事の半分が消えるとか、90%の仕事が消滅するという話とは、まったく異なるストーリーです。これは、AIの仕事における「ジェボンのパラドックス」のようなものと言えます。あるタスクをより安くこなせるようになると、より多くの人がそれを行うようになり、結果としてその仕事の総量が爆発的に増えるという現象です。
ここでの洞察は、ボトルネックが単なる生産の段階から、判断やテイスト（好み）、あるいは何と呼ぼうとそうした領域へと移動するということです。
ここで興味深い点があります。フォーチュン誌もザ・デコーダー誌も、このタイミングでの前言撤回を少し懐疑的な視点で捉えています。彼らが言うには、自分たちが作ろうとしている製品が中間層全体を完全に破壊してしまうという公のナラティブは、投資家や規制当局、そして顧客を口説こうとしている時にはおそらく役に立たないのだろう、ということです。
皆さんはこれが理にかなっていると思うでしょうか。私個人としては、そうは思いません。創業者やCEOたちがIPOに近づくにつれて、PR的に見栄えが良いからという理由で、突然まったく違うことを言い始めたという考え方は、あまりしっくりきません。製品について言っている小さな事柄を切り替えるというレベルではなく、AIというこの全く新しいテクノロジーが世界に与える影響そのものを変えているわけですから、その説明は腑に落ちないのです。
実際のところ、私たちは誰もが未来を予測するのが下手なのだと思います。私がこのテクノロジーの登場を目にした時、これは純粋な自動化だと考えました。私たちがやっていることの多くを排除して、私たちは足を伸ばしてリラックスし、ビジネスを完全に自動化できるようになるだろうと思ったのです。しかし、そうした事態は起きていません。
これらの企業でいくつかの人員削減はありましたが、AIによる明確な失業ショックというものは、まだ一度も目撃されていません。ニュースの見出しになり、一部の人員削減があり、その一部がAIのせいにされているのは知っていますが、これが明確な因果関係であると断定できる事例はありません。これまでのところ、私たちにあるのはナラティブと見出しだけです。
Anthropicが公開したデータや、それを一部取り入れて論文を発表したスタンフォード大学の研究によると、エントリーレベルの仕事が減少しており、その需要が減っていることは示されています。しかし、この大規模な雇用の黙示録や、仕事のカテゴリー全体が破壊されるといった現象について、明確なシグナルはまだ確認されていませんし、今後も確認されないかもしれません。
エブリ誌のダン・シッパーが、非常に興味深い記事を公開しました。「オートメーションの後に」というタイトルで、この黙示録がなぜ中止されたのか、なぜそれが起こらないのかについて、最も優れた説明の一つを与えてくれていると思います。
エブリはAIネイティブな企業です。彼らはAIを多用しており、一見する非常にうまく活用しています。彼らの取り組みには本当に感銘を受けます。彼らはコーディング、執筆、デザイン、カスタマーサービスなど、業務全般にわたってCodexやClaudeのコードを使用しています。OpenAI、Google、Anthropic、Xのモデルをアルファテストし、積極的に自動化を進めてきました。それにもかかわらず、ダン・シッパーは「これまで以上に仕事が増えている」と言っているのです。
ちなみに、私も全く同じ感覚を持っています。どれほど多くの事柄を自動化しても、仕事が減ることはありません。
AIコミュニティで少しバズったミームがあります。誰かが自転車で家に帰る途中、ラップトップを持っているのですが、親指でラップトップをほんの少しだけ開いた状態に固定している写真です。完全に閉じずに、少し隙間が空いている状態です。文言が何だったかは忘れましたが、その人がバイブコーディングをしているか、あるいはコードを書くためにAIエージェントを使っていることがこれで分かる、といった内容でした。要するに、画面を閉じてコンピュータをスリープ状態にしたくないわけです。プロセスを動かし続けたいけれど、画面を見る必要も、何かをする必要もない。ただ、コンピュータが閉じて電源が切れないように、親指をそこに添えているだけです。
もちろん、画面を閉じても電源が切れないように設定する方法があるのは知っていますが、これはミームであり、ジョークです。しかし私自身、この部屋の外にいる時はいつでも、単に仕事環境にいる時だけでなく、列に並んでいる時や待っている時など、どこにいてもTelegramで自分のエージェントに話しかけていることに気づきます。目の前で10秒から30秒ほどの何もすることがない時間ができたら、すぐに携帯を取り出してTelegramを開き、これを作ってくれとか、これを追加してくれ、といった指示を出しています。
この動画を収録している今も、私はCodexを動かしています。実際、これがいつ公開されるかによりますが、近いうちに、あるいはすでに投稿されている動画の中で、複数のエージェントをそれぞれ独立した並行世界のような環境で立ち上げ、お互いの邪魔をすることなく並行して開発を進める方法について解説しています。この新しいアプローチは、私にとって信じられないほど上手く機能しています。
要するに、人間は一度に一つのことしか作業できません。しかしこれらのエージェントを使えば、5個や10個のエージェントを並行して立ち上げ、すべてに仕事を完了させ、最後にその成果物を見て、どの方向に進めたいか、どの部分を維持して拡張したいかを確認することができます。これについては別の動画で詳しくお話しします。
しかし、これこそが洞察であり、私たちの目の前にありながら、今になってようやく気づいた事実なのです。以前にも聞いたことがあるかもしれませんが、私が言いたいのは、単に全員が今気づいたということではなく、AI業界のさまざまな職種にいるますます多くの人々が、このような考え方に切り替え始めているということです。
AIツールの導入現場における現実
ここで少し短い余談を挟ませてください。私がずっと考えていたことをお話ししたいと思います。過去2年間にAIツールを導入したほぼすべての企業の中で、私が気づいたあるパターンがあります。
企業の中には、本当にAIを理解している人が3、4人ほどいます。彼らはカスタムGPTを作成したり、エージェントを連鎖させたり、週末に趣味でシステムプロンプトを書いたりしている人たちです。そして、それ以外の全員がいます。残りの95%の人々は、「我が社もAIを導入しました」というメールを受け取り、どこかのチャット画面にログインします。彼らはそれを一度開き、点滅するカーソルの前で、このメールを要約して、と入力します。そして、まあまあの返答を受け取り、それ以降二度と開くことはありません。これが、2026年におけるAI導入の実際の現状です。
まさにこのギャップに、Hapaxという企業が取り組もうとしています。彼らのゴールは、AIから最大のレバレッジを引き出す方法をすでに知っている人たちだけでなく、会社全体にとってAIを有益なものにすることです。なぜなら現状では、その恩恵が激しく不均等だからです。テクノロジーは素晴らしいのに、その普及の仕方は最悪です。
その理由は極めてシンプルです。市場にあるすべてのAIツールは、人間に負担を強いています。何を質問すべきかを知っていなければなりません。どのモデルを使うべきかを知っていなければなりません。ワークフローやインテグレーション、そしてプロンプトエンジニアリングを自分で理解しなければならないのです。価値は、すでにそれを引き出す方法を知っている人のところに留まります。それ以外の人は全員締め出されています。彼らが賢くないからではなく、誰もパスワードを教えてくれなかったからです。
そして、これは急速に現実のビジネス上の問題になりつつあります。例えば、製品のアップデートをリリースした翌朝、チームが目を覚ますと847件のサポートチケットが届いていたとします。顧客は不満を抱き、エンタープライズアカウントは回答を求めています。開発チームはこれがバグなのか、リリースの問題なのか、ユーザーの混乱なのかを知る必要があります。経営陣は状況のブリーフィングを求めています。通常であれば、これは会議、ダッシュボード、Slackのスレッド、そして誰かが手動でストーリーを繋ぎ合わせようとするパニックの渦へと発展します。
しかし、ここが転換点です。心配はいりません。Hapaxはすでにそのパターンを見つけています。押し寄せるチケットを分類し、問題の大部分が二つの根本的な原因から来ていることを見つけ出し、重要なエンタープライズアカウントにフラグを立て、自動返信エージェントを構築し、開発チームへのブリーフィング資料を起草しました。サポートの洪水だったものを、優先順位付けされた対応システムへと変えたのです。
これこそが、本日のスポンサーが全く異なる角度から解決しようとしている問題です。この動画はHapaxの提供でお送りします。Hapaxが他と違うのは次の点です。人間がAIにプロンプトを入力する代わりに、AIがあなたの働き方を観察し、自らプロンプトを作成します。AIがあなたのワークフローを観察するのです。そして、あなたの1週間を食いつぶしている反復的な作業を見つけ出します。ワンクリックで、そのタスクを肩代わりしてくれるカスタムAIの同僚を立ち上げます。プロンプトも、セットアップも、エンジニアリングも不要です。彼らはこれを、AIがあなたの代わりにAIを構築してくれる唯一のプラットフォームと呼んでいます。そして、まさにその通りのことを行います。
私が注目した理由の一つが、ベータ版の数値です。インシデント対応のワークフローが4時間から20分に短縮された事例が挙げられています。新入社員のオンボーディングは60%高速化しました。なぜなら、Hapaxは人々が働く中で組織のナレッジを自動的にキャプチャするからです。サポートのボリュームは30日間で40%減少します。
そして、これは雰囲気に頼ったスタートアップのデモではありません。このプラットフォームはもともと、コンプライアンスやセキュリティが必須である、最大900億ドルの資産を管理する銀行向けに構築されたものです。そのため、エンタープライズ向けの堅牢な基盤が備わっています。彼らはそれを他のすべての人に開放したのです。
もし皆さんのチームが、私が説明したような、3人のパワーユーザーにとっては素晴らしいけれど他の全員にとっては実質的に見えない存在になっているという壁にぶつかっているなら、これはまさに「それ以外の全員」の問題のために作られたものです。あなたがAIのために働くのではなく、AIがあなたのために働くのです。リンクは概要欄と固定コメントにあります。askhapax.ai にアクセスして、チェックしてみてください。あなたのワークフローの中で、自動化が必要だとは気づいていなかった何かをAIが見つけてくれるかもしれません。スポンサーになってくれたHapaxに大きな感謝を捧げます。それでは、動画に戻りましょう。
自動化の限界と「人間のサンドイッチ」
ここでの大きなポイント、つまり洞察はこうです。私たちが自動化するあらゆる事柄について、それで作業がストップするわけではないということです。もしあなたが例えば1日に8時間働き、やっていることの90%が自動化されたとしても、残りの10%の時間だけ働くようになるわけではありません。自動化されたすべての事柄について、最終的にはそれと関わりを持つ必要があります。それを見て、レビューし、確定させるか破棄するかを決めるタッチポイントが存在するのです。
人間による専門的な仕事が増えれば増えろ、私がこのチャンネルのために自動化してきた多くの事柄についても同様です。その多くはリサーチや、インターネット全体を監視して新しいニュースを探し、何が面白いかを私が確認できるようにデータを集めてくることに関わっています。私はデータを収集するだけの大規模な自動化フンネルを作成しましたが、一日の終わりに「これは面白い。ここに何かがある。これを掘り下げよう」と決断を下すのは、私でなければなりません。AIにはそれができません。
そして、特定の切り口やストーリーを選んだ後、それを深くリサーチさせ、箇条書きの文章を作らせますが、それでも私はそれが何を語っているのかを理解しなければなりません。リサーチや見出しのスキャンを自動化することはできます。リアルタイムで何かが起きている時にアラートを出すように自動化することも可能です。極めて膨大な量の事柄を自動化できますが、理解することを自動化することはできません。
押せるボタンはありません。ある概念の理解を私の脳に直接注入してくれるようなプロンプトは存在しないのです。私は依然としてそこに座り、生の目、つまりバージョン1.0の目を使って情報を読まなければなりません。自分の拡張されていない視覚と脳が、今でもそのアイデアと向き合い、理解する必要があるのです。
そのため、これらすべてのAIラボや、私のように日々これを使用している人々、エブリのダン・シッパーのような企業など、私たち全員が、あらゆる業務で大規模な自動化を開発しているのを目にしています。エブリでは、営業提案エージェント、メルマガのアイデアエージェント、カスタマーサポートエージェント、リサーチメモエージェントなどが使われています。
私にも、主に情報を探すのを手伝ってくれ、1日に何度もリサーチを行ってくれるエージェントがいます。今こんなことが起きていますよ、というアイデアの通知を小さなメッセージで受け取ります。また、スポンサーシップの管理を手伝ってくれるエージェントもいます。カレンダーを追跡し、スポンサーのブリーフィング資料に目を通して、私たちが要点を捉えているか確認してくれます。アイデアの起草などを手伝ってくれるのです。
さらに、長期的に研究所からの血液マーカーを追跡する、健康関連のエージェントもいます。日々、私が何を何を食べたか、どれくらい睡眠をとったか、どれくらい運動したかを記録しています。私はWhoopというデバイスを身につけているのですが、これは非常に効果的です。Ouraリングのようなものです。こうした身につけられる追跡デバイスはいくつかありますが、睡眠や心拍数、心拍変動などのインサイトを与えてくれます。それがエージェントに入力され、コーチとしてフィットネスや医療のアドバイスなどを提供してくれるのです。
他にも特定のタスクのためのエージェントを多数持っています。しかし、全体の仕事量は減少していません。むしろ仕事は増え続けているように見えます。ですから、何かが減っているわけではないのです。あらゆるものと関わるために私が行う作業の表面が変わっただけです。私の時間の多くは、これらのエージェントを管理し、彼らの出力結果を確認することに費やされています。
エブリの記事が表現しているように、AIとの働き方には二つのモードがあります。「エージェント従業員」があなたの代わりにいくつかの事柄を処理してくれるモードと、もう一方は「人間とエージェントの協調」です。エージェント従業員というのは、本当の自動化です。彼らはあなたの代わりに物事を処理します。そしてもう一方の、人間とエージェントの協調、こちらが重要なモードです。
そしてこのモードこそが、私たちが仕事の進め方においてメンタルモデルを間違えていたかもしれない部分です。私がただ仕事を丸投げして、自分は消えてしまうわけではありません。私はまず何よりも仕事を組み立て（フレーミングし）、それをエージェントに与えなければなりません。そしてエージェントが何をしているかを観察します。時には、作業を中断させて新しい方向へ舵を切る必要もあります。出力をレビューし、次のステップが何であるかを決定します。
私が最近ますます行うようになり、これについても動画を予定していますが、独自の、いわばスクラッチパッド（下書き帳）のようなものを持つ、独立した小さな世界を作り出すことです。そして5から10の異なるエージェントを作成し、それぞれを独立したデータベース、独立したコード、独立したフォルダを持つ独自の小さな世界に配置します。そして彼らは、私が設定したどんなプロジェクトであれ、独自のバージョンを作り出すために、その中で完全に自由に動くことができます。
これは何かをゼロから構築する場合もあれば、既存のプロジェクトである場合は、データベースやコードなどすべてをその新しい世界にコピーし、それぞれのエージェントに修正を試みるよう指示します。通常、私はCodexに指示を出すだけで、Codexが5つかそれ以上の異なるエージェントを立ち上げてそのタスクに向かわせます。そして5つや10個の成果物が返ってきたら、その中から最も優れたものを選択します。
それ以外はすべて破棄されることもありますが、多くの場合、いくつかのバージョンには私が本当に気に入って残したい優れたアイデアが含まれています。そのため、バージョン3をベースに残そう、でもバージョン4にはこの本当に素晴らしいアイデアがあった、そしてバージョン5のUIやカラースキームがとても気に入ったから、それらをバージョン3に取り込もう、というように判断します。ただし、メインのタイムラインとしてはこれを使用します。それ以外は下書き用紙のように扱われ、捨てられます。そしてバージョン3のまま進めます。
そして、そのバージョン3が今度はさらに5倍、10倍に複製され、プロセスが再び始まります。つまり、10のエージェントが同じプロジェクトのファイル上で競合しながら作業するのではなく、そのプロジェクトが完璧にクローンされ、コピーされるのです。全員が同じプロジェクトに取り組みますが、そのプロジェクトのクローン上で並行して作業を行います。そしてそれぞれの交差点で、私が成果物を確認し、必要に応じて組み合わせ、次に進みます。
これこそが、ダン・シッパーが「人間のサンドイッチ」と呼ぶものです。人間がフレーミングを設定し、AIが実際の作業を行う、あるいはそのタスクを圧縮します。私が作業する代わりに、AIが対応できるあらゆることを私のために処理し、最後に人間がそれを評価し、拡張します。このようなサンドイッチのアプローチです。
これが、これらすべての変化の中でも人間の仕事が生き残る理由を説明しています。なぜなら、ボトルネックはもはや「どれだけ速くタイピングできるか」や「ボタンをクリックできるか」「さまざまなUIを操作できるか」ではないからです。その部分はスキップされます。現在のボトルネックは、何を要求すべきかを知ること、出力を評価すること、そして次に何が起こるかを決定することに移行したのです。
AIが生成するものだけでなく、AIがデータを収集している場合に、その新しいデータに対して特定の方法で反応するような、優れた評価者であらねばなりません。
安価な有能さがもたらす需要の爆発
そして、それがこれらすべての核心的なメカニズムへと私たちを導きます。それは、「安価な有能さ（コンピテンス）がより多くの仕事を生み出す」ということです。
これが意味するのは、AIはかつて人間が持っていた専門的な能力を安価にするということです。過去において、あなたはオンラインで必要なデータを見つけ出すことに非常に長けていたかもしれません。どこに行けばよいか、どうやってそれを見つけるか、それをExcelのスプレッドシートやSQLのデータベースなどにどうやって集約するかを知っていたでしょう。そのデータを操作するために、ちょっとしたスクリプトを作成したり、ソフトウェアをコーディングしたりするのが得意だったかもしれません。さらに、Excelのスプレッドシートのスキルや発見に基づいて、そのデータが何を意味しているかを説明する優れた文章を書くことができたかもしれません。
AIは、それらの能力をすべて圧縮します。それを安価にするのです。かつては希少だった能力が、非常に安く、非常に手軽に利用できるようになります。プルリクエストを書くことは今や簡単です。メルマガの草案作成、YouTubeのサムネイル作成、営業電話やソフトウェアの要約も同様です。これらはかつて希少なものでした。それを行うには一定の能力が必要だったのです。AIはそれを圧縮します。それはすでに分かっていたことです。ニュースの見出しになるような新しい話ではありません。私たちはこのようなことが起きているのを何となく知っていました。
ここで、私たちが構造を見落としていたかもしれない点があります。繰り返しになりますが、これらのアイデア自体は新しいものではありません。ただ、それらに関するデータが大幅に増えてきたということです。そして、これこそが実際に世界をこの方向へ推し進める要因なのだと気づき始めています。
それが「ジェボンのパラドックス」という概念です。通常は、ある価値ある資源や高価な資源について語る際に使われます。その価格が暴落した時、それに対する需要が天井知らずに跳ね上がるという現象です。
例えば、あなたが仕事に行ったり、食料品店に行ったりするために車を使っているとします。しかし、ガソリンは非常に高価です。その後、車が消費するガソリンの量を減らす新しい方法が見つかったとします。あなたは、車が効率的になったのだから、人々が消費するガソリンの量は減るだろうと考えます。1ガロンで5マイルしか走れなかったのが、30マイルや50マイル走れるようになるわけですから。
しかし実際に起こることは、人々があらゆる場所へ車で出かけるようになるということです。ロードトリップに出かけたり、ただドライブを楽しんだりします。なぜなら、より安く、より簡単で、より効率的になったからです。結果として需要が上がり、消費量が増加します。つまり、あるものが安くなると、人々はそれをより多く使うようになるという基本的なアイデアです。
AIによって、能力は格段に安くなりました。AIモデルがトレーニングされた対象の出力、つまりコードや文章、製品の仕様書、ドキュメント、サポートチケットなどの特定の事柄に関する能力です。それが安くなったため、人々はそれをより多く使うようになりました。その結果、アウトプットが爆発的に増加しています。
業務担当者がコードを書けるようになり、エンジニアが製品ページを書けるようになります。したがって、最初に起こる直接的な効果は、全員が働くのを辞めるということではありません。最初に起こる効果は、全員の生産性が向上するということです。誰もがより多くのものを生み出すようになります。
ここで発生する大きな問題は、当然ながら、あらゆるものの「スロップ化（ゴミの山化）」です。なぜなら、これらの出力のいくつかはどれも同じようなものだからです。もし全員が同じ出力にアクセスできるなら、すべてがAIのゴミのようになってしまいます。
だからこそ、この新しい時代において非常に重要になると私が考えている決定的な要因は、「専門家がより重要になる」ということです。確かに、誰でもYouTubeのサムネイルを作成できるようになりますが、非常に鋭いデザインの目を持ち、それがどのように機能するかを理解している人は、より優れたものを作成できます。誰でもコードを生成してソフトウェアを作成できるようになることが期待されますが、それを適切に構築し、品質を確保するためにテストする方法を理解するには、やはりエンジニアリングの思考が必要です。誰でもメルマガや本、ブログの投稿を起草できますが、それを優れたもの、ユニークなものにするには、やはり優れたライターや編集者が必要です。
これが意味するのは、自動化とは、仕事を消し去るために上から振りかける魔法の粉ではないということです。それは単に、その上でメンテナンスや評価（エバリュエーション）を行う必要があるオペレーティングシステムになるだけです。何が良いもので何がそうでないかを見極める必要があります。適切な権限のセットも必要です。AIは何を自動化できて、何ができないのか。何を行うことが許されていて、何が許されていないのか。プロセスを継続させるためのレビューのキューが必要です。指示ファイルも必要です。私の時間の多くは、多くとまでは言わなくとも、かなりの時間が、非常に詳細で複雑な指示ファイルを記述することに費やされています。
そして一日の終わりには、やはり人間による当事者意識（オーナーシップ）が必要です。「これが優れたものであり、ユニークなものであることを私が確認した。ただのゴミではなく、自分自身の味付けを加えた」と言える誰かが必要なのです。ポイントは、AIはタスクの中間部分を自動化できるということです。私たちは依然として、どのタスクが重要であり、どのような成果を達成しようとしているのかを決定します。そして最後に、どのバージョンがより優れているか、それがまさに私たちが求めていた成果であるかどうかを判断し、そのプロセスを再び繰り返すのです。
雇用の進化と変化する企業間格差
私たちがこの段階に到達した今、次に何が起こるのでしょうか。人間は依然として始まりと終わりをコントロールしています。それは、私たちの行う仕事、つまり雇用が変化することを意味します。仕事がなくなりはしませんが、進化するのです。
過去において支払われていた対価は、あなたが実際に行った作業や、タイピングした行数に対するものだったかもしれません。しかし今後は、企業は人間が下す決定や、何が実行されたかを監督することに対して対価を支払うようになります。それを会社に統合しなければなりません。生成された他のすべての有象無象のものから差別化しなければなりません。そして一日の終わりに、その成果物に対して責任を持たなければならないのです。
これは、永久的な下層階級が生まれるというアイデアが存在しないかもしれないことを意味します。少なくとも雇用の観点においては、私たちが向かっているのはそのような方向ではありません。私たちは依然として永久的な下層階級を生み出すかもしれませんが、それは労働者や個人においてではなく、企業においてです。
なぜなら、AIはすべてのビジネスを平等に助けるわけではないからです。多くの企業にとって、その競争優位性（モート）や収益構造は、かつて特定のものを生産するのが困難であったという事実に依存していました。能力が非常に高価だったのです。
私たちはすでに、Anthropicがオープンソースでいくつかの成果を公開したことで、特定の企業の株価評価が暴落したのを目にしています。例えば、開発が困難であったために、法律に関する特定の側面を処理する特別なコードを持っていたとします。コードを書く能力を持つ人が必要であり、法律の専門知識を持つ人が必要でした。そのため、法律事務所などの特定の企業に対して、そのソフトウェアを購入するための高額なライセンス料を座席ごとに請求することができました。AIの登場により、その競争優位性は文字通り一晩で消滅してしまいます。
しかし、適切なデータワークフローを持ち、AIを使いこなすことができる新しい人材を抱えている企業は、市場のシェアをますます大きく獲得していく可能性があります。実際に、AIを活用した企業が拡大し、他の企業を駆逐していくかもしれません。これがどのように展開するかはまだ完全には明らかではありません。私自身、これがどう収束していくか知っているわけではありませんが、次に注目すべきはそこかもしれません。企業にとって、AIの恩恵がどれほど不均衡なものになるかという点です。
これからのキャリアへのアドバイスと未来のリスク
結局のところ、ここでの教訓は、これまでのところ「すべての仕事がなくなる」という話は誇張されていた可能性が高い、ということだと思います。繰り返しになりますが、これが絶対的な新しい未来だと断言しているわけではありません。仮説が変わったと言っているのです。時間をかけて、これを証明する、あるいは反論するデータがますます増えていくでしょう。しかし当面の間は、雇用は進化しているのであって、消滅しているのではないと言えそうです。
AIが企業に与える影響という観点から見た大きな疑問は、AIがすべての企業の生産性を例えば1%や5%引き上げる性質のものなのか、それとも上位5%の企業の生産性を20%引き上げる一方で、それ以外の企業には必ずしも恩恵をもたらさない性質のものなのか、ということです。これら二つのシナリオの違いは、ビジネスの進め方や株式市場のあり方に劇的な影響を与えるでしょう。
しかし、ここでの大きなポイントは、私たちの多くが持っていた「AIが具体的に雇用にどのような影響を与えるか」という直感が外れていたということだと思います。
今、自分の仕事について心配している人たちに対して、私や他の誰かが提供できる最善のアドバイスはこれです。新しいモデルが登場するたびにそれらすべてを使用し、その作業プロセスの中で自分がどこに適応するのかを理解してください。自分自身を、入力（インプット）と出力（アウトプット）を管理する存在として捉えるのです。
入力側においては、どのようなプロンプトを与えるか。どのようなコンテキストを与えるか。どのモデルを使用するか。モデルがどれだけうまく機能するかを向上させるために、入力側で決定できるあらゆる要素を考慮します。そして出力側においては、提示された異なるバージョンのうち、どれを採用するかを決定します。完了した仕事が、優れたものだったか、そうでなかったか。
この数式の両側をどのように扱うかを理解した人々は、非常に、非常にうまくやっていけると思います。しかし、私たちが全員タイピングを学び、コンピュータの操作を学ばなければならなかったのと同じように、これを行い、AIエージェントと協働することは、単なる参加資格（前提条件）になると思います。
また、異なる職種名が消滅するか、少なくとももう少し拡散して曖昧なものになっていくと思われます。なぜなら、特定の能力の希少性が薄れていくからです。以前は特定の事柄が非常に得意であり、それがあなたの職種名だったかもしれません。これからは、職種名をまたいで多くの異なる事柄を行うようになり、プロジェクトマネージャーのようになっていくでしょう。そちらの方が適切な表現かもしれません。
それでは、最後にこの話を残しておきます。AI企業がこれまでの主張を180度転換し、かつて言っていたことを翻したという見出しを今後多く目にすることになると思います。そして、一部の出版物は、これをIPO前のマーケティングやPRなどの変更として描写しようとするでしょう。
私はそれが公平な主張だとは思いませんし、適切な捉え方だとも思いません。なぜなら、このテクノロジーを日常的に使用している私たちの多くが、同様の変化を実感しているからです。モデルの新しい反復ごとに、私たちはより多くのことを自動化できるようになっています。私たちのために、より多くのことを処理してくれます。それが可能にする事柄に、私たちはますます驚かされています。それは私たちにより高い生産性とより多くの成果をもたらしてくれますが、私たちが働かなければならない時間を減らしてはくれません。
もしこのトレンドが続くなら、そしてこれは重要なことですが、私たちがこれまで議論してきた最大のリスクの二つが否定されることになります。
第一に、もし私たちがそれを管理し、出力が正しいことを確認しなければならないのであれば、 AIが人類をすべて滅ぼすという話は、おそらく起こらないでしょう。人間がそこに座って、「よし、全員を滅ぼす計画を立てよう」と考え、もう一方で「いや、それはうまくいくかわからないな。もっと良いアイデアを出そう。プロセスを改善しよう」などと進めない限りは起こり得ません。
ちなみに、人間がAIを使って悪質なことを行うというアイデアは、常に起こり得ます。どんなテクノロジーも悪用される可能性はあります。しかし、制御不能になったAIが自己意識を発達させ、映画『ターミネーター2』のスカイネットのように暴走するという特定の破壊的リスク（Xリスク）については話が変わってきます。私はいつも『ターミネーター2』と言っていますが、実は『ターミネーター1』は見たことがありません。2作目だけを見たのです。私にとって、それがターミネーターの映画です。1作目で何が起きるのかさえ知りません。
しかしポイントは、もしこのパターンが維持されるなら、それら二つの大きなリスクは消え去るということです。制御不能なAIによる固有の破壊的リスクはなくなり、AIによる雇用の黙示録も起こりません。そこにあるのは、労働生産性の圧倒的な大爆発です。私たちの働き方が変わり、インターネットが変わり、多くの事柄が依然として破壊的変化を迎えますが、二大恐怖は過去のものになるかもしれません。
これについて皆さんはどう思われるでしょうか。この仮説に同意しますか。サムやダリオが言っていることを信じますか、それとも単に彼らのIPOのためのマーケティングだと思いますか。コメント欄で教えてください。
ここまで見ていただき、本当にありがとうございました。私の名前はウェス・ロスです。また次の動画でお会いしましょう。
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