人間も、まんざらでもない。

AIの進歩はすごい。

一年ほど前にできなかったことが、今では普通にできる。

文章を書く。
コードを書く。
画像を作る。
資料をまとめる。
調べる。
分析する。

毎月のように新しいモデルが出て、そのたびに「また賢くなった」と驚く。

だから、ずっとAIの進歩ばかりを見てきた。

でも最近、少し違うことが気になっている。

進歩したのは、AIだけなのだろうか。

AIを使う人にも差がある

AnthropicがClaude Codeの利用実態を分析した興味深いレポートを出している。

そこでは、単にプログラミング能力が高ければAIをうまく使える、という単純な話にはなっていない。

重要なのは、むしろドメインの専門知識だった。

何を作るのか。

何が正しいのか。

どこがおかしいのか。

何を任せてよくて、何を人間が判断しなければならないのか。

そういうことを知っている人ほど、AIにより大きな仕事を任せられる。

考えてみれば当然かもしれない。

AIがもっともらしい答えを出しても、それが正しいのか判断できなければ仕事には使えない。

そして、もう一つ面白い。

AIへの指示の出し方が、だんだん人間のマネジメントに似てくる。

ゴールを決める。

必要な情報を渡す。

仕事を分解する。

任せる。

途中で確認する。

違っていたら方向を修正する。

最後に成果を評価する。

部下に仕事を任せた経験のある人なら、どこかで見た風景である。

でも、専門知識だけでも足りない

ただ、ここにはもう一つ条件があるように思う。

AIが何なのかを、ある程度は理解していること。

もちろんTransformerの数式を理解する必要はない。

でも、

何が得意なのか。

何が苦手なのか。

何を保証していないのか。

どんな間違いをするのか。

与える文脈によって答えが変わること。

もっともらしい答えと、正しい答えは違うこと。

そのくらいは知らないと、そもそも仕事を任せられない。

AIを「正解を教えてくれる機械」だと思っている人と、

「かなり優秀だが、ときどき妙なことをする生成システム」だと知っている人では、

同じAIを使っても仕事の組み立て方が違ってくる。

つまり必要なのは、

ドメイン知識 × AI理解 × 言語化 × 分解 × 委任 × 評価

なのかもしれない。

人間もAIに合わせ始めた

ここで、もっと面白いことに気づく。

私はAIを一年ほどかなり使い込んできた。

最初の頃と今では、明らかに使い方が違う。

以前なら、

「これについて教えて」

と聞いていた。

今は少し違う。

これは一度に聞く話ではない。

先に背景を渡そう。

ここまでは任せよう。

ここから先は自分で判断しよう。

この数字は確認したほうがいい。

この答えは、ちょっと怪しい。

そんなことを、ほとんど無意識に考えている。

AIが変わっただけではない。

こちらも変わったのだ。

AIの癖を覚えた。

失敗の仕方を覚えた。

任せ方を覚えた。

そしてAIに仕事をさせるために、自分の仕事まで分解するようになった。

目的は何なのか。

必要な情報は何なのか。

判断基準は何なのか。

例外は何なのか。

どこまでできれば完成なのか。

今まで頭の中で何となく処理していたことを、AIに渡すために言葉にする。

考えてみると、これはかなり不思議なことだ。

AIに仕事を教えるために、人間が自分の仕事を理解し直している。

人間の進歩はベンチマークに出ない

AIの進歩は数字になる。

性能が何％上がった。

ベンチマークで人間を超えた。

コンテキストが何倍になった。

推論能力が向上した。

ニュースになる。

でも、人間側の変化はあまり数字にならない。

一年間AIを使った人が、

仕事の分け方を覚えた。

AIの間違いを見抜けるようになった。

適切な文脈を渡せるようになった。

任せるところと、自分で判断するところを分けられるようになった。

これはベンチマークには出てこない。

だから私たちは、

AI → 人間

という一方向の変化ばかり見てきたのかもしれない。

でも実際には、

AI →→→

**　　←←← 人間**

なのではないか。

AIが人間に近づいている。

同時に、人間もAIとの付き合い方を覚えている。

道具は人間を変える

考えてみれば、これは初めてのことではない。

検索エンジンが普及すれば、人間は検索する言葉を考えるようになった。

Excelが普及すれば、仕事を表やセルに落とし込むようになった。

ERPを導入すれば、現場はマスタやコード体系に合わせて仕事をするようになった。

人間はいつも道具に合わせてきた。

ただ、生成AIは少し違う。

機械に合わせてボタンの位置を覚えるのではない。

自分が何を考えているのかを、言葉にして機械へ渡す。

そして機械から返ってきたものを見て、また自分の考えを修正する。

これは単なる操作技術ではない。

もしかすると、AIリテラシーとはAIについてたくさん知っていることではなく、

AIと一緒に仕事をする中で身につく、一種の身体知なのかもしれない。

車の運転に少し似ている。

説明書を100ページ読んでも、一年間運転した人と同じにはならない。

乗る。

失敗する。

癖を知る。

危ないところを覚える。

そして、考えなくても身体が反応するようになる。

AIにも、そんな成熟が始まっているのではないか。

AIだけが学習していたわけではない

この数年間、私たちはずっと、

「AIはどこまで賢くなるのか」

を見てきた。

でも、そろそろ別の問いも面白い。

AIを使い続けた人間は、どう変わるのか。

AIが学習している。

モデルが進歩している。

それは間違いない。

でもその横で、人間も失敗し、試し、覚え、適応している。

AIの進歩は、たしかにすごい。

でも一年ほど付き合ってみて思う。

人間も、まんざらでもない。