あなたにはオフィスの仕事を理解するために18ヶ月あります、$1 億のCEOが言います。でも、それはなくならない

シリコンバレーの人工知能（AI）ブームは、人間の労働の未来について広範な不安を引き起こしており、この瞬間をAI幹部のマット・シューマーがウイルス性のエッセイで表現したように、ホワイトカラーの仕事においても2020年2月、パンデミックがアメリカの生活を壊す前の時期に例えられている。

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シューマーは、ホワイトカラーの労働者は今すぐにプランBを考えなければならないと警告している。なぜなら、コビッドのような絶滅イベントがホワイトカラーの仕事に迫っているからだ。ほぼ同時に、マイクロソフトのAI責任者ムスタファ・スレイマンは、これから18ヶ月以内に、コンピューターを仕事にしている人はその期間内に仕事を失うだろうと予測した。これは、2025年前半を特徴づけた終末論的予測の一種の復活であり、その後は不気味に沈黙している。例えば、Anthropicのダリオ・アモデイは、AIがすべてのエントリーレベルのホワイトカラー職の半分を排除すると予測し、フォードのジム・ファーリーCEOは、ホワイトカラーの仕事の半分を一掃すると断言した。

タンマイ・ゴパールは、これらの悲観的な予測はシリコンバレーの自己投影、ひいては自己愛の典型例だと指摘している。PromptQLの共同創設者兼CEOであり、AI導入を支援する10億ドル超のユニコーン企業のゴパールは、最近のインタビューで、「AIの終末論的予測には確かに一理あるが、過大評価もされている」と述べた。「これは、ハイプサイクルにいる人々が多くいるという現実の一部だ。」とゴパールは言う。彼のコミュニティは「このAIの素晴らしさを感じている」一方で、「実際には理解していない領域にそれを投影している」とも付け加えた。

「これは、地球上の70億人の問題だと思っているから、私はシリコンバレーにいるから、当然自分が最善だと知っている、という感じだよね？」とゴパールは述べた。また、懐疑論者たちも一理あるとし、これらの終末論的予測は、多くのAIスタートアップが未上場のまま次の数十億ドル規模の資金調達ラウンドを迎えるタイミングと重なっていることに言及した。これらの予測は明確な資金調達の根拠を提供しているが、実際にはそうならない可能性もある。彼は一般的に、「技術者たちは…これが自分に影響すると思っている。だから、それは皆に影響するだろう」と付け加えた。

実際のところ、ゴパールはそれは単なる誤解だと述べている。しかし、コーダー、特にシニアソフトウェアエンジニアに関しては、今利用可能なAIツールの「素晴らしさ」に触れている人々は、パラダイムシフトに直面していると指摘した。

真の仕事の破壊は、内部から起きている

ゴパールは、数週間前に「SaaSpocalypse」がソフトウェア・アズ・ア・サービスの評価額から2兆ドルを吹き飛ばした後、_Fortune_に語った。投資家たちは、バンク・オブ・アメリカの調査が最近指摘したように、AIは「両刃の剣」であり、純粋な上昇のためのものではないと気づき始めている。AIは、多くの企業を「食いつぶす」可能性が非常に高いとBofAは述べている。例えば、AIが自らコードを書き進めるほど進化したソフトウェアなどだ。

経済学者たちは、過去1年ほどの非常にノイズの多いデータに頭を悩ませている。米国経済は、雇用創出がほぼ横ばいのまま、関税コストの上昇や移民の流入減少に直面している。スタンフォード大学のエリック・ブリニョルフソンなどのAIの思想リーダーたちは、データを詳細に分析し、2025年に生産性が本格的に上昇し始めると見ている。_Financial Times_の寄稿記事で、ブリニョルフソンは、最新の雇用統計が2025年の雇用増をわずか18万1千人に修正した一方で、自身の計算では、その年の生産性は2.7％に達すると予測し、過去10年の平均1.4％を上回った。もちろん、これはAIによる置換理論に重みを与えるものであり、連邦準備制度理事会のマイケル・バール総裁も、近い将来何百万もの人々が「ほぼ雇用不能」になる可能性を警告している。

ゴパールは、技術業界が無意識のうちに自動化を進め、「ベビーAGI」（人工汎用知能）の時代に突入しているのは事実だと述べた。最新のAIモデルは、「平均的なシニアソフトウェアエンジニア」の判断力と嗜好を持ち合わせているとゴパールは説明した。標準的なソフトウェアエンジニアリングは、既存のビジネスコンテキストを技術的なコードに変換することに大きく依存しており、AIはこの変換に長けているため、コーディングは最初の大きなドミノ倒しになった。

「かつては、ホワイトカラーの象徴とされていたのは高品質なソフトウェアエンジニアリングだった」とゴパールは指摘した。「それが過去30年間の流行だったし、それがなくなるのを見るのは楽しみだ」とも。彼の興奮は、ロボットがすでに行い始めている仕事のロボット化と、フォーチュン500企業向けにAIツールやエージェントを構築している彼の会社の最前線で見ていることに由来している。

「私たちがこの1年でやってきたのは…まさにその交差点で働いてきた」とゴパールは述べた。そして、ほとんどの場合、「AIは役に立たない」と感じている。なぜなら、AIが効果的であるためには多くのビジネスコンテキストが必要だからだ。「人々はこれを技術的な問題だと思い続けているが、実際には、AIが人の頭の中にあるビジネスコンテキストにアクセスできず、それがデータに翻訳されていない、あるいは永遠に翻訳されないという難しい事実に直面している」と述べた。「『これはセマンティックレイヤーとデータの問題で、データを整えて動かすだけだ』と思っている人もいるが、実際の問題は、AIが必要とする最も有用な情報のデータが存在しないことだ。『誰もそれを書き留めていない』。書き留めていなければ、AIはそれを学習できない。」

逆説的に、AI幹部のゴパールは、多くの企業はAIに訓練できないと考えていると述べた。なぜなら、「これは実生活のビジネスであり、動いているから」だ。会話をし続け、ビジネスのコンテキストを絶えず更新する実在の人間は、常に機械より一歩先を行くと説明した。「その一人の会話のために再訓練するのか？それとも、ビジネスのコンテキストが変わるたびに再訓練するのか？」と問いかけた。

ゴパールは、ジャーナリズムは自動化に抵抗できる職業の一例だと同意した。読者は人間の洞察、深い情報源、将来展望の分析に関心があるため、AIが簡単に再現できない、あるいは再現できても難しいと考えているからだ。彼はまた、営業、マーケティング、オペレーションスタッフも例として挙げた。リアルタイムの意思決定を行う現場の人々は、本質的に保護されていると考えている。

ゴパールは、AIの運用には人間の展開が必要だと認識している唯一の幹部ではない。元SalesforceおよびAmazon Web Servicesの幹部であり、現在はスタートアップWayfound.AIを通じてAIエージェントの監視を提供しているタチアナ・マムートは、_Fortune_に対し、「AIをツールのように語るのはやめる必要がある」と述べた。「それはツールではない。ハンマーのようなものだ」と。むしろ、彼女は「自分で考え、家を設計し、建てることができるハンマーのようなものだ」と主張した。ただし、建築計画を見せる必要がある。

ビジネスコンテキストについて、マムートは「本当に理解している人はごくわずかだ」と考えている。「そのためには、実際のツールや仕組みを使って、そのコンテキスト学習を捉える必要がある」と述べた。異なるブランドやシステム、プロセスを持つ企業は、それぞれ異なるコンテキストをAIに捉えさせる必要があり、彼女は、優れたSaaS企業はこの領域に pivot すると予測している。ソフトウェア・アズ・ア・サービスの代わりに、専門的なサービスがエージェントを通じて適切なコンテキストを捉えながら提供されるだろう。

ゴパールは、このコンテキストの捕捉には限界があると悲観的に見ており、AIを有用にするための努力の70％は、人間の頭の中にしか存在しない未記録のビジネスコンテキストに依存していると推測している。「この流動的な日常の現実に基づいてシステムを訓練することは、根本的に不可能だ」と述べた。実生活のビジネスは、個々の会話や人間の交流に基づいて絶えず変化しているからだ。AIは、コーディングの最上層と物理的ロボットの最下層のタスクを自動化できるが、その中間の知識作業には人間のコンテキストが必要だと指摘した。

エド・マイアーコードは、Extreme Networksで10年以上にわたり機械学習プロセスを導入してきた。彼は最近の_Fortune_のインタビューで、ゴパールと似たダイナミクスを運用側で見ていると語った。彼のチームはすでにエージェントを使ってネットワークを設計し、故障を未然に検知し、ServiceNowのようなシステム内で他のエージェントと通信させているが、重要なインフラの場面では常に人間が最終確認を行うと断言した。

「ネットワークは重要なインフラだから、正確でなければならない」とマイアーコードは述べた。彼は、プラットフォームにエージェントを組み込むことで、「非常に高い精度を実現できた」と付け加えた。正確さが最優先されるため、「常に人間をループに入れ、すべての作業を見せる」ことを望んでいる。

ゴパールと同様に、マイアーコードも、AIが「私たちの仕事を奪う」ことは単純にはあり得ないと考えている。人間の役割は、すべてのタスクを手作業で行うことから、エージェントを調整し、適切なコンテキストを収集し、問題を機械に向けることにシフトしている。彼のCEOとしての役割は、多くの点で、「私よりもはるかに賢い専門家たち」を囲い込み、AIを超高速のチームメイトとして活用することだと述べた。

一方、AIによって自動化できるものはすでに脆弱であるとゴパールは指摘した。市場の「SaaSpocalypse」がソフトウェア・アズ・ア・サービス株、保険、資産運用、カスタマーサービスを厳しく叩いている。彼は、年末までには、ロボットがビジネスコンテキストを必要としない仕事を吸収し、企業の評価もさらに下がるだろうと予測している。彼が興奮しているのは、これが仕事にとって何を意味するのかだ。

ホワイトカラー労働者の未来

この、人間の労働者がビジネスコンテキストを持ち、AIはより速く、より賢く働けるが入力を持たないという共生関係こそが、シューマーが警告したホワイトカラーの仕事の未来を形作ると、ゴパールは予測している。「コンテキストを選び取り、常にそれを取り続ける必要がある。これが、平均的なホワイトカラー労働者にとっての本当の変化だと思う」と。

ゴパールは、自身のチームのエピソードを語り、AIコーディングツールを手に入れた今、平凡なソフトウェアエンジニアに対して苛立ちを感じていると述べた。「『お前と話すより、自分でやった方が安上がりだ』って感じだ。必要なものを説明するのに時間をかけるより、AIにサクッとやらせた方が早い」と。平凡なエンジニアと話す時間を、AIの出力を管理する時間に充てる方が効率的だと彼は例えた。これを、すべての従業員が常に個人の技術的共同創設者を持ち、20倍の仕事を生み出せる状態に例えた。

マイアーコードも同意し、コンピュータサイエンスの新卒者は以前ほどのスキルセットを必要としなくなると述べたが、「異なるスキルセットは必要になる」とも。彼は、すでに新たなスキルセットが出現し始めていると見ており、必ずしも深く批判的思考を持つリベラルアーツの卒業生だけではなく、「私たちの開発を手伝う人々」が必要だと語った。彼は、AIエージェントに仕事を委任し、対話し、その成果を検証し、ワークフローを監督できる人材を求めている。これは、ゴパールの予測と非常に似ている。

ゴパールは、ビジネスを推進するために適切な入力をAIエージェントに提供する人間の役割は進化すべきだと予測し、その役割に名前を付けた。「私たち人間の仕事は、もはや単なる労働者ではなく、コンテキスト収集者だ」と。これまで多くの人は、AIエージェントと共に働く環境がなかったため、これを当然と考えてこなかったと述べた。「私たちの仕事の良さ、昇進の理由、より影響力を持つ理由は、実はこのコンテキストを集める能力にある」と。

ゴパールが警告するのは、「成長を拒む」人々だけだ。彼らがこの新しい現実を受け入れなければ、技術を理解している少数の者に経済的権力が集中し、ディストピア的な富の格差が生まれる可能性がある。しかし、適応を厭わない者にとって、未来は非常に明るい。「AIが私たちの仕事を奪うなんてことは、あり得ない」とゴパールは言った。「そんなことは、そもそも不可能だ」。

マイアーコードは、自社の成長は続いており、AIによる雇用喪失の物語は全体像を見失っていると主張した。「一方では、少ないリソースで多くを成し遂げられるし、同じ人数でより多くのこともできる。あるいは、少しだけ増やしてより多くのこともできる」と。適切なコンテキスト収集者を雇えば、ビジネスは本当に拡大できると付け加えた。「何を達成したいのかを考えることが重要だ。私たちはもっと多くをやりたい」。

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