はじめに
AI を使って、目の前の作業をどんどん楽になってきたかなと思ってます。コードもドキュメントも調べものも速くなって、たしかに便利になりました。
ただ、「自分の仕事に AI を乗せただけ」で、もっと広い視野で作り直さないといけないんじゃないか、という感覚があります。自戒を込めて、何が足りないのか整理してみようとおもいます。
「+AI」と「AI+ （AIファースト）」
EV が最初は「エンジンをモーターに替えただけのガソリン車」だったのと同じで、今の AI も「既存の仕事に AI を乗せただけ」の段階だと思っています。
テスラが強かったのは、エンジンがない前提で車を一から設計し直したからでした。いくつかの会社が言っている AIファーストもそれと同じで、置き換えではなく、AI 前提での作り直しのようです。
いくつか記事や本をよむと、そのために必要な条件が、3 つありそうです。
AIファーストに進むための 3 つ
- 形式知 — 業務のフロー・正解・例外を、AI に渡せる形にする。「ベテランはこう判断する」「この案件はここが勘所」という頭の中の暗黙知を、AI が読んで再現できる文書やルールに書き出す
- ガードレール — 権限・監査・責任を設計して、安心して任せられる状態にする。ブラウザとかコマンドとかの操作をまかせっぱなしにするとたまに危険な動作をするので、組織で使う場合はちゃんと設計しないと危険です
- 組織の力学 — 組織のコアを保ちながら、壊れずに新しいパラダイムへ適応し続ける。個人で AI を使うのは早いのに、組織だと止まる、というのはここが効いている気がします
そのときの人の役割 3 つ
AI に任せる範囲が増えても、人の仕事は以下のような内容が増えていきそうです。
- 問う — 何を解くべきかを決める。メタ認知
- 決める — トレードオフを判断して責任を引き受ける
- 動かす — 人と組織と AI を動かして実現する
おわりに
一文にすると、AIファーストとは「業務を形式知・ガードレール・組織の力学を整理し、人は問う・決める・動かすに集中し続ける状態」かなと思っています。
まだ自分の中でも整理しきれていないので、違う見方があればぜひ教えてください。2 x 3つに整理してみましたが他にもあるのかもです。