AIにはない「やりたい」が人間の価値になる。けんすうさんに聞く、AI時代の生き方

まず、私自身の働き方は、もう以前とは別物ですね。

たとえば今、ポッドキャストを文字起こしして記事化するサービスを作っているのですが、以前なら5人くらい必要だった仕事が、今は私とエンジニアの2人で進められています。ワイヤーフレームを描いたりデザインを考えたりといった工程の多くも、自分でできるようになりました。

記事化するときも単に文字起こしをAIがして、記事を作るのではなくて、AIが文字起こしのデータから中間ファイルのようなものを作り、それを元に記事にして、それを別のAIが内容をチェックして編集するような仕組みにしています。

その過程で生成される中間ファイルの仕様は、人間にはあまり理解ができません。もちろん、頑張れば読めるかもしれないですが、良い記事が作れている以上、それを理解するのに3時間かけるよりも、その時間で別の開発をした方がいい、という状態になっています。

だから、最近は「よくわからないけれど、動いているならそれでいい」と考える場面が増えています。
私だけではありません。エンジニアも、中間ファイルを完全に理解することより、まず動くものを素早く作ることを優先しています。

そうしないと、もうスピード感についていけないというか...。

自分たちより理解力の高い存在が現れた以上、人間がすべてを理解しようとする意味は薄くなっていると感じています。

だからこれからは、「理解すること」よりも、「AIで何ができるのか」を知ることに集中したほうがいいと思っています。

いいと思いますね。たとえば、福岡へ行くなら新幹線に乗ったほうが圧倒的に早いですよね。

でも、「どう筋肉を鍛えたら福岡に早く着けるだろう」と考えてトレーニングする人はいないじゃないですか。100％新幹線のほうが速いので。今は、それと同じ状態だと思っています。

そうなんです。新幹線があるのに、「半年トレーニングして頑張って走ろう」とはならないですよね。

だから、人間がすべてを理解する必要はありません。大事なのは、「AIで何ができるのか」を知ることです。そうでないと、AIに適切な指示が出せないので。

つまり、知的労働の定義そのものが変わってしまったんだと思います。

そうですね。もちろん新しい機能を追いかけることもありますが、「この仕組みなら、この先こういうこともできそうだな」と、一段上の視点から考えることも大事ですね。
個別の技術ではなく、全体の流れを見る感覚です。

たぶん、これは産業革命と同じなんです。

産業革命の前は、動力の多くが人か動物の筋肉だったので、当然人間の労働力は重要だったわけですが、現在のホワイトカラーでは、仕事をするときに筋肉の鍛え方なんて考えませんよね。

たとえば、物を運ぶなら、自分で運ぶより車を使いますし。

AIも同じです。これからは、「自分の頭をどれだけ使うか」より、「AIをどう使うか」を考えることのほうが重要になると思っています。

「そんなことをしたら思考力や理解力が落ちるのではないか」と思う人もいると思いますが、当然落ちると思います。
電車や車での移動が多い僕は、明らかに江戸時代の人よりも脚力は落ちていますし、運動不足です。それと同じです。

それは僕自身も難しかったです。ずっと自分で考えて働いてきましたから。
でも、Claude（Anthropic）の新しいモデルを触ったときに、「もうこれはAIに聞いたほうが早いな」と感じたんです。

それまでは自分が指示を出す側でしたが、今は「自分は何をすべきですか？」とAIに聞くことも増えました。

AIのほうが圧倒的に頭がいいなら、まずAIに考えてもらって、「ここは人間がやったほうが早い」「ここはAIがやるべき」と役割を決めればいい。その感覚に変わってきています。

一番簡単なのは、AIに「このプロジェクトを進めたいので、必要な情報を全部質問してください」とお願いすることです。AIが20個くらい質問してくるので、それに答えると、「ではこう進めましょう」というプランを作ってくれます。

ほとんどの人は、その通りに進めるだけでうまくいくと思います。専門分野であれば自分の方が上だなと思うこともありますが、それ以外だと、まずはそこそこ高得点を出すAIのいう通りにした方がいいなと感じることが多いです。

そうですね。AIは「答え」を出すのは得意ですが、「問い」を立てるのはまだ人間のほうが得意だと思っています。

その違いが一番表れるのは、「何を解決したいのか」を考える場面です。

今日は、「フォーム入力中に励ましてくれるUIを作れないか」と考えていろいろ試していたんですが、そもそもその発想は、「長文を書くと途中で飽きてしまう人が多い」という自分の体験から生まれています。

そういう「どんな課題があるのか」「何を解決したいのか」という問いは、今のAIにはまだ難しい。

そうですね。たとえば、インターネット業界で長く仕事をしてきた人だから気付ける課題はあると思います。でもAIに「世の中の課題は何ですか」と聞いても、そういうものはなかなか出てきません。

それに、人間にはまだAIには代替しにくい役割があります。たとえば責任です。
最終的な判断の責任を引き受けることや、「あの人が言うなら信じられる」という信頼関係、現場感覚、ケアする力。

それから、美意識や意味付けもそうです。
「この世界観にしたい」「あえて王様口調にしたほうが面白い」といった判断は、人間のほうが得意だと思っています。

近づくものはあると思います。
たとえば身体性も、人間そっくりのロボットができれば近づくでしょう。

でも、「責任」は違う気がします。

たとえばAI社長が失敗したとして、「誰の責任ですか」となったら、結局はAIを導入した人に責任を問いますよね。
その意味では、「責任を引き受ける」という役割は、人間に残り続けるんじゃないかと思っています。

人間同士の摩擦って、仕事の中でも一番大変だったりするんですよね。

でも、AIには「もう少しこうして」「違う、そうじゃない」と何度でも言えます。
人なら2週間かかるような修正も、AIなら10分で試せる。
だからストレスも少ないし、生産性も高い。そういう方向には進んでいくと思います。

一方で、その結果として必要な人の数は減っていきます。
「20人でやっていた仕事が3人でできる」
そんなことは、もう実際に起き始めています。

正直に言うと、人間の労働需要は縮小していくと思っています。
AIは人間より安く、速く、しかも24時間働けます。その流れ自体は止められないでしょう。

問題は、「誰が残るのか」ですが、それは僕にもまだわかりません。

一方で、計算資源を持つ企業は今まで以上に強くなっていく可能性があります。ただ、その先には失業者が増え、消費者も減るという社会全体の課題もあります。
しかも、これは個人の努力だけで解決できる話ではなく、社会全体で向き合わなければならない課題でもあると思います。

それは、かなり現実味がありますね。

実際、ある大手新聞社では、記者は「記事を書く人」ではなく、「会話を引き出す人」へシフトしようという動きがあります。
たとえば、ポッドキャストで信頼関係を築き、生の会話を残すなどです。
記事にまとめるのはAIのほうが得意なので、人間はインタビューに集中しようという考え方ですね。

ライターも同じです。たとえば、今まで1日1本しか書けなかった人が、AIを使えば3本書けるようになる。そうなると、理論上はライターの数は3分の1で済むかもしれない。
実際に、仕事が一気に増えた人もいれば、ゼロになった人もいます。

怖いですよね（笑）。

でも、その中でも残っている人には共通点があります。

それは「感じがいい人」とか、「一緒に仕事をしたいと思われる人」です。
逆に、クオリティーは高くても、淡々と仕事だけをしている人は、「AIでも代替できるかもしれない」と思われやすくなっている印象があります。

それはあると思います。今までは「論理的に考えられることが強み」という人も多かったと思います。

でもそこをAIが担うことによってアウトプットの差が小さくなるなら、最後に残るのは「一緒にいると楽しい人」とか、「話していると元気になる人」かもしれません。

そうですね。この前、あるビジネスコンテストの審査員をやったんですが、一番印象に残ったのは学生さんのアイデアでした。
プレゼンも資料づくりも経験が少ない。でも、「これが欲しい」という強い思いがあった。そしてAIを使って資料やデータを補った結果、その企画が一番良かったんです。
逆に、社会人が「AIを使って何かできそう」という発想だけで作ったものは、その企画に勝てませんでした。

だから、「やりたいこと」はある。でも経験やスキルが足りない。そんな人ほど、AIによって可能性を広げられるんじゃないかと思っています。

孫正義さんも「のび太力」と言っていますが「これをやりたい」という強い欲望を持っている人は強い。

会社員だと、その欲望を出しづらい環境もあるので、そこが難しいところですよね。でも、だからこそ、その気持ちは大事にしたほうがいいと思います。
僕自身も毎日アプリを作っていますが、やっぱり自分の欲望から生まれたものは反応がいいんです。

昔なら5人で数カ月かかったものが、今は1日で形になります。だから、「これを試してみたい」がすぐ実現できる。

その意味では、AIは人のクリエイティビティをすごく拡張してくれていると感じています。
思いついたことを、とりあえず形にして「これをやったらどうなるんだろう」と遊びながら作れる。そこがAIの一番面白いところですね。

そうですね。
ちなみに、今の仕事の流れの一部だけをAIに置き換えようとすると、実はあまりうまくいきません。

たとえばライターなら、「文字起こしだけAIにやらせよう」と考えがちですが、そうではなく最初からAI前提で仕事の流れを組み直したら何ができるかを考えたほうがやりやすいと思います。

それは考えなくていいと思います。
たとえば昔なら、眼鏡がなければ遠くが見えなくて生きていけなかった人もいたはずです。でも今は、「眼鏡なしで生きられるかな」とは考えませんよね。
福岡へ行くのも同じです。歩くより新幹線に乗りますよね。

自分で2時間かけて書くより、5秒で100倍いいものが出てくるなら、そちらを使う。
AIも、それと同じです。

ファッションデザイナーで考えるともっとわかりやすいかもしれません。
デザイナーが服をデザインして、パターンを作り、実際に縫製するのは工場です。
それでも、その服は「そのデザイナーの作品」ですよね。

昔は「手で作っていないものには思いがない」と言われた時代もあったかもしれません。
でも今は、誰もそうは思わない。
AIとの関係も、きっとそれに近いものになっていくんじゃないでしょうか。

そう思います。
歴史を見ても、技術革新が起きると、働き方だけではなく、社会の仕組みそのものが変わってきました。
だからAIだけが例外ということはないはずです。

たとえば、会社員という働き方も歴史的に見ればそれほど長いものではありません。今のように会社へ行って給料をもらうことが当たり前という時代も、これから変わっていく可能性は十分あると思います。

AIが仕事の多くを担うようになれば、人は判断や意思決定に集中する働き方へ変わっていくと思います。

これからは、人間が作ったものだからこそ価値がある、という場面が増えていくと思います。
ライブもそうですし、コミュニティもそう。スポーツだって、ロボット同士が試合をしても最初は面白いけれど、そのうち飽きますよね。

「誰が作ったのか」「誰と働くのか」。そういう、人間らしい部分に価値が移っていく気がしています。

今までは、生産能力が高ければ評価される時代でした。でも、AIがその役割を担うようになるなら、人間は人間らしさを取り戻していけばいい。
そんな時代になる可能性もあると思っています。

そう思います。
「生活のためだから仕方なくやる仕事」が減っていけば、「この人を助けたい」「この人と仕事がしたい」という気持ちで働ける人も増えていくかもしれません。

そして最後に一番大事なのは、「これをやりたい」という気持ちです。

AIには、「こうしたい」「こうなってほしい」という欲望はありません。
だからこそ、人間が持つその思いを実現するためにAIを使う。
そんな関係が、一番いいんじゃないかと思っています。