「AI時代、誰が淘汰されるのか？」ハーバードやコンサルティング会社マッキンゼーの校友であるBradleyとHarveyの二人が、「別の次元の意思決定の世界で、正確さを追求することは無意味かもしれない」という動画の中でこのテーマについて語った。
Bradleyはまず、AIは全く「空気を読む」ことができないと指摘したが、これこそが物事を実現させるための鍵であると述べた。コンサルティング業界において、最も時間を要するのは何を盛り込むかを検討することである。例えば、「この言葉遣いは特定の人の感情反応を引き起こす可能性があるか？」といった問題は、AIには判断が難しく、現場の状況を把握する人間の感覚が求められる。
Harveyは、訓練を受け、すでに目利きのある人にとっては、AIはまさに「虎の威を借る狐」のようなものであると述べた。なぜなら、彼らは何が「良い」かを知っており、AIが出した結果をより良く修正できるからだ。しかし、新社会人は何が良いかを知らず、AIが出した答えをそのまま受け入れてしまう。将来的には、AIを使って80点を出し、それをさらに磨き上げて100点に仕上げることが求められる。しかし、判断力のない人は、最初から80点をそのまま提出してしまう。どれだけAIが手助けしても、最後の仕上げは自分が行う必要がある。その前提として、自分が何と何が違うのかを理解していることが重要だ。
AIは空気を読むことはできないが、それこそがビジネスを実現させるための重要なポイントである。
Bradleyは、「AIは全く空気を読むことができない」と述べ、現状のAIは人々の感情反応を本当に理解することはできていないと指摘した。しかし、「何かを本当に実現させる」ためには、これが非常に重要な要素であると強調した。実際に座って人と対話し、微妙なニュアンスを理解することが必要だ。ビジネスの場面では、これが最も重要であり、かつ最も差別化できる学びのポイントとなる。
AIの登場以降、データ分析は徐々にAIに取って代わられることは避けられない流れだ。しかし、最終的には、「これらの分析済みのデータをもとに良い判断を下し、チーム全体の合意を形成し、前進し続けること」が最も重要になる。
これこそが最も難しい部分だ。多くの判断は、最終的には人間が解釈しなければならない。
筆者補足：大型言語モデルは、その名の通り、膨大なデータを学習させることで、次に最も出現しやすい単語やフレーズを予測する仕組みだ。大量のデータベースを利用して前後の文脈を理解し、その情報をもとに出力を行う。例えば、「リンゴが落ちる」というフレーズは頻繁に出現することは知っているが、重力の概念は理解していない。同様に、「空気を読む」といった抽象的な状況も理解しにくい。しかし、データ分析の分野では、モデルの効率性が差となる。
AIを使ってレポート作成？本当に重要なのは判断力
Bradleyはプレゼンテーションの例を挙げて説明した。かつて学術界では、多くの時間をかけてフォーマット調整や分析を行い、内容を整理してから発表し、議論を重ねていた。しかし、コンサルティング会社では、実際に時間をかけるのは「何を盛り込むかを検討すること」と、「同じ言葉をどう伝えるか」だ。
Harveyはさらに、「この言葉を使うと、現場の特定の人にとって敏感な反応を引き起こす可能性はあるか？」「直感的に感情的な反応を誘発しないか？」といった点を考慮する必要があると述べた。なぜなら、相手の扁桃体が刺激されると、その人の耳はほぼ閉じてしまうからだ。
AIは本質的に制約を受けており、「この言葉遣いは感情反応を引き起こすかどうか」といった抽象的で主観的な判断は苦手だ。たとえAIが効率化に役立ったとしても、最も重要なのは「人」が全体の状況を判断することだ。
ここでの「判断力」がキーワードだ。Harveyは、「こうした判断を下せる人は、その場にいる人々や背景、彼らの考えていることを一定程度理解している証拠だ」と述べた。
だからこそ、「AIがプレゼンテーションもできるようになった。コンサルタントは不要になるのでは？」という声に対して、Harveyはこう答える。もし分析レポートだけを提出することが目的なら、AIは確かに代替できる。しかし、「変化を促す」ことが目的のプレゼンテーションなら、判断力が鍵となる。もしAIにすべてを任せてしまえば、その価値判断もあなたの判断とみなされてしまうリスクがある。問題は、AIの価値判断とは一体何なのかということだ。ある意味、AIは未だにブラックボックスの側面を持つ。
PowerPointの本質は「ポイントを伝えること」
Harveyは重要なポイントを指摘した。プレゼンテーションは「提出物」ではなく、「ポイントを伝えるためのツール」だということだ。PowerPointという名前は、「Power（力）」と「Point（ポイント）」を掛け合わせたものであり、観点や意見を伝えるためのツールである。プレゼン資料は、あなたの意見を伝えるために必要だが、それだけでは不十分であり、他のスキルも必要だ。
彼は、マネージャーの役割は、ある意味でこの視点を借りて、「何が良いのか」「どうやってやり直すべきか」「人の扱い方」などを判断することだと述べた。これこそがリーダーシップの最も重要な能力だ。
目利きのある人はAIを味方につけるが、判断力のない人はただ従うだけ
Harveyは、「訓練を受け、目利きのある人にとっては、AIはまさに虎の威を借る狐のようなものだ」と述べた。彼らは何が「良い」かを理解しており、AIが出した結果をより良く修正できる。一方、新社会人は何が良いかを知らず、AIが出した答えをそのまま受け入れてしまう。これが最も危険だ。
真に優れた人は、AIを使って80点を出し、それをさらに磨き上げて100点に仕上げる。一方、判断力のない人は、最初から80点を提出してしまう。そして今の時代、80点は価値がない。なぜなら、AIは1分もあれば同じ結果を出せるからだ。市場は100点を求めている。AIがどれだけ手助けしても、最後の仕上げは自分が行う必要がある。そのためには、自分の差を理解していることが前提だ。
未来の職場で求められる力：積極的に判断し、修正し、自分の基準をアップデートすること
Harveyは、自分にとって指導や修正をしてくれる人がいたことに感謝していると述べた。叱られることで、判断力は養われてきた。今は違う。以前は人に頼るしかなかったことも、今やAIが代替できる時代だ。では、新人育成にわざわざ時間をかける必要はあるのか？
ここで彼は重要な判断を示した。今後の組織は、「100点を目指して努力する人」をより多く残す傾向になるだろう。80点しか出せない人は、AIに取って代わられる。意思決定の金額や範囲が大きくなるほど、上層部の判断力が求められる。
個人の性格や感情の起伏、内向的・外向的といったことは重要ではない。重要なのは「目利き」だ。どの一歩一歩も意味があり、叱られたり修正されたりすることも、今振り返れば貴重な経験だ。しかし、今の問題は、もう誰もあなたに教える義務を負っていないことだ。彼は、新人には積極的にフィードバックを求めるよう促している。以前は待って叱られるのを待つだけだったが、今は自ら人に叱ってもらう時代だ。どうすればもっと良くなるか、何を改善できるかを積極的に尋ねることだ。
今や皆、「100点を取れる人」を求めている。だからこそ、未来の職場で必要な能力は、「積極的に判断し、修正し、自分の基準をアップデートすること」だ。
これらを身につければ、もう誰もあなたの代わりにやってくれなくなる。
この記事は、AIは80点しかできず、100点を取れない人は淘汰されると警告している。マッキンゼーやハーバードの校友たちが、新人に向けてこうすべきだとアドバイスしている。
