【国際機関モーニング】AIで、強い会社と弱い会社が分かれる——IMF（9/4）WEF（9/8）発表から読む「吸収力」と「問いをつくる力」が、人間の未来を左右する！？

おはようございます。フランソワです🐻‍❄️

皆様、今日は重陽の節句です！ぜひとも、菊の力をいただきましょう！

さて、朝から、、、少し気になった二つの国際機関のレポートを発見したので速報で共有します。

よく、YouTuberさんが言ってる、緊急で回してますって言うやつに近いかな🤭

緊急では無いけれども、役立つので速報です。

一つは、IMFが9月4日に公表したWorking Paper。

https://www.imf.org/en/publications/wp/issues/2026/09/04/relative-development-and-the-intelligence-divide-human-capital-technology-diffusion-and-ai-578744

もう一つは、World Economic Forum（WEF）に9月7日に掲載されたAIと意思決定についての論考です。

まさに今、気になるリーダーシップとAIの関係性について述べられている大変興味深い論文です！

そもそも、人間がどんな問いを送り出すべきかというところまで、AIがついに踏み込んできたよーと言う論文です。

https://www.weforum.org/stories/artificial-intelligence/how-ai-is-rewriting-the-decisions-that-leaders-need-to-make/%0A

なお、今日のこの記事内容を見ていただく前に、こちらの記事も合わせて見ていただけると少しつながりを持ってインスピレーション得られるような気がしたので、共有させていただきます。

AIが普及しても、格差は消えない？

IMFのWorking Paperのタイトルは、

Relative Development and the Intelligence Divide

直訳すると、「相対的発展と知能格差」くらいでしょうか。

論文の問いはかなり大きい。

AIが世界中に普及すれば、遅れている国も先進国へ追いつけるのか？

一見すると、そうなりそうです。

AIは誰でも使える。

知識へのアクセスコストも下がる。

高価な専門家がいなくても、高度な知識に触れられる。

だったら格差は縮むはず。

ところが、この論文はそう単純ではないと言います。

重要なのは、

AIにアクセスできるかではなく、得られた知識を生産性に変えられるか。

IMFの研究では、人材や組織の「吸収力」が一定水準を下回る経済では、低い生産性の状態から抜け出すまでの期待時間が約65年。

一定水準を超えていれば、約25年。

かなり大きな差です。

つまり、同じテクノロジーが届いても、

それを理解し、

自分たちの仕事へ組み込み、

試行錯誤し、

成果へ変換できる国や企業ほど強くなる。

逆に、AIだけ導入しても、それを使いこなす組織能力がなければ、思ったほど差は縮まらない。

場合によっては、AIが強い会社をさらに強くしてしまう。

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「CoPilotを全員に配る」はAI戦略ではない

これ、企業経営に置き換えると、かなり身近です。

「全社員に生成AIを配りました」

「AI利用率が80％になりました」

「AIツールを10種類導入しました」

もちろん、それ自体は悪いことではありません。

でも、そこで終わると、

AI導入＝競争力

ではない。

AIが出した情報を、どう判断するのか。
自社の顧客や市場にどう結びつけるのか。
既存業務をどう組み替えるのか。
何を捨てて、何を残すのか。

そこまでできて初めて、AIが経営能力になります。

つまりこれから問われるのは、

AI Literacyより、AI Absorptive Capacity。

「AIを知っているか」ではなく、

AIから得た知を、自分たちの仕事へ吸収できるか。

なのかもしれません。

WEFは、さらに一歩手前に着目

WEFに掲載された論考も面白い。

こちらの問題意識は、

AIが「答え」をつくるだけではなく、

その前段階まで入り始めている、ということです。

市場調査をAIがする。
情報を要約する。
論点を整理する。
選択肢をつくる。

そして最後に人間が、

A案かB案を選ぶ。

一見すると、

「最終判断は人間だから大丈夫」

に見えます。

でも、本当にそうでしょうか。

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要になる分岐点、AIが「問い」まで決め始める！？

ある日、

「この市場に参入すべきか？」

とAIに聞いたとします。

AIが、

市場規模、
競合、
成長率、
リスク

を整理してくれる。

その結果を見て人間が判断する。

でも実は、その前にもっと重要な問いがあります。

そもそも、この会社のペインポイントはどこにあるのか？

その市場を見るべきなのか？

別の市場はないのか？

新しいターゲットの市場そのものを作れないのか？

人間が頭と知恵を振り絞って考えること。

それがなくなってしまうようなAIの展開には意味があるのかないのか。

WEFの論考では、AIが組織の思考を狭めてしまうリスクを、

「frame compression」

そして、複数の企業が同じようなAIを使うことで、みんなが似た問い・似た選択肢へ収束するリスクを、

「frame convergence」

と表現しています。

要するに、

AIが賢くなればなるほど、

答えの質より「何を問いにするか」が重要になる。

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Human in the Loopだけでは足りない

これまでAIガバナンスでは、

Human in the Loop

という言葉がよく使われてきました。

AIに全部任せず、人間が途中で確認する。

これはもちろん重要です。

でもWEFの論考から見えてくるのは、

もっと前に人間が必要だということです。

Human in the Framing Loop。

何を問題とするか。

どこまでを見るか。

どの選択肢を残すか。

何を「重要」と考えるか。

そこを人間が握っておく。

これは、私たちが最近考えている「人間と機械の役割分担」にもかなり近い話だと思います。

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IMFとWEFをつなぐと、見えてくるもの

IMFは、

知識を成果へ変換する力

WEFの論考は、

そもそも何を問いにするか

を、AIではなくて、人間がいかにできるかを取り上げました。これこそが、これからの時代の要になると言う事。

この二つをつなぐと、AI時代の企業競争力が少し違って見えてきます。

これから強い会社は、

AIモデルをたくさん持っている会社でも、

AI人材を大量採用した会社でもないのかもしれない。

むしろ、

良い問いを自分たち自らにつくり、

外から入ってきた知識を吸収し、

そして、今まで以上によく考えて、よく話し合い、

自分たちなりの判断へ変換できる会社。

そこが強い。

この事は間違いない未来の姿でしょう。
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AI時代、人間の仕事は「考えるはじめる前」を守ること？

AIはこれからますます賢くなるでしょう。

答えも速くなる。

分析も深くなる。

選択肢もたくさん出せる。

だからこそ、人間に残る役割は、

最後に「Yes / No」を押すことだけではない。

むしろ、

何を見るか。

何を疑うか。

何を問い直すか。

そこなのかもしれません。

AI時代に競争力を生むのは、

「AIを導入した会社」ではなく、

AIによって、より良い問いを持てるようになった会社。

IMFとWEFを続けて読んでいると、そんな未来が見えてきました。

バラバラに見える二つの文章も、つないでみると、少し先の経営が見えてくる。

要するに、一言言うと、休憩することや何も考えない時間そしてコーヒーを飲んだり、きの置けない仲間と一緒にお酒を飲んで語ったりする。もちろん旅行なんかもいいですよね。

そんな時間がやっぱり大切だなと思うわけです。

つまり、要するに、こういったnoteでの皆様との交流や頭を動かす機会を得る事は、、これからますますとっても大事な人間にとっての栄養ですね😃

いつも本当にありがとうございます。

では、今日もよい一日を🐻‍❄️

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