ChatGPTによる変革
データサイエンティストはAIのモデル形成には不可欠な役割を担っている。大量のデータの中から統計学やパターン認識を使って法則性や関連性を見出し、仮説を立てる。AIのモデルは統計モデルと関連があるため、使用した統計モデルからAIモデルを導き出し、用途によってモデルを使い分ける。どのような訓練データをどのように学習させれば、AIの精度向上につながるかを見極めるのも、データサイエンティストの腕の見せどころとなっている。
ところが、ChatGPTはこうした用途に応じた学習を行わなくても、様々な問題を解くことができる。ChatGPTの学習では、人間の作業や工夫を必要とする部分は圧倒的に少ない。膨大な人手作業の代わりに、計算資源を大量に投入することで精度を向上させている。つまり、学習に必要なリソースが人力から計算資源へとシフトしたのだ。その結果、データサイエンティストたちは、これまで培ってきたスキルや専門家としての優位性を失いつつある。
このような変化はデータサイエンティストに限った話ではない。プログラマー、マーケター、クリエイター、さらには法務や人事といった伝統的なホワイトカラーにも、生成AIによる業務革新の波が押し寄せている。これまで人間にしかできないと考えられていた判断や創造的な作業の一部を生成AIに委ねることが可能になってきた。
変革の波は、さらに広範な領域へと確実に広がっていくだろう。AIは人間の知的労働の本質を理解し、それを代替・拡張できるレベルにまで進化している。今後、ホワイトカラーを含めたすべての職業において、AIを使わない業務スタイルはなくなるだろう。この革新的な技術をいち早く取り入れ、組織のあり方を根本から見直す企業と、従来の方法に固執する企業との間で、大きな差が生まれることは確実だ。その差はかつての産業革命以上に、急速かつ決定的なものになるだろう。
企業そのものを変える
ChatGPTは自然言語だけでなく、人工言語であるプログラミングコードの生成も可能だ。ここで重要なのは、その本質的な価値は単なるコード生成能力にあるのではなく、人間の自然言語による要求を理解し、適切なプログラムに変換する能力にあることだ。つまり、人間とシステムとの間の「翻訳係」として機能し、システム開発の効率を劇的に向上させる点に大きな価値がある。これにより、専門知識を持たなくてもシステム開発を進めることが可能になる。
最も重要な特徴として、自律エージェントへの進化の可能性が挙げられる。ChatGPTは単なる文書生成AIではない。高度な現状把握能力とタスク設計能力を持ち、複雑な業務の流れを理解して、必要なステップを適切に設計・実行することができる。また、様々なシステムやツールと連携し、それらを橋渡しする役割も担える。将来的にChatGPTにより自律的なエージェントとして進化し、人間の指示を理解して独立して業務を遂行できるようになる可能性を秘めている。既に、複数の情報源からのデータ収集と分析、業務フローの最適化提案、異なるシステム間のデータ連携、複雑な意思決定のサポートといった高度な業務支援が可能になりつつある。
ChatGPTの能力は、従来の業務プロセスや組織構造に大きな変革をもたらすことになるだろう。その可能性は単なる業務効率化のツールを超え、企業活動のあり方自体を変えるほどの影響力を持っている。人的資本経営の重要性は変わらないが、人間を中心に設計されてきた現在のプロセスは、ChatGPTが担う領域の広がりとともに、計算機を中心としたものにシフトしていくだろう。
特にベースとなるデータ部分は、計算機が読むのに適した形式に整備していかなければならない。これが企業競争力に歴然とした差を生むことになるだろう。
AI時代に人間に求められる役割
AIがますます高度化し、人間の知的活動を多く代替できるようになるほど、人間は独自の価値を発揮し、AIが担えない役割を受け持つ必要がある。中でも重要な役割の1つが「目的設定」である。AIは膨大なデータを解析し、迅速かつ正確に答えを導き出すが「目的」が適切でなければ、正しい答えを得られない。真の目的設定とは、曖昧で複雑な状況の中から、何が本当に重要な課題であるかを見極め、それを的確にAIに伝えることを指す。
AIと共に働く時代において、人間が果たすべき最も重要な役割は「何をしたいか」をはっきりさせることである。目的、背景、方針、優先順位、制約条件などをAIに伝えれば、あとの実行はAIが自律的に行なってくれる。
私たち人間の役割は「作業者」から「指示者」へ、「担当者」から「責任者」へと変わっていく。何を実現したいのかを考え、その実現のためにAIを使いこなす力が問われる時代になっている。