AIで仕事が速くなる人、ならない人。海外3つの研究でわかった差

昔なら、人に頼んでいた仕事です。 それを今は、一人で、しかも段違いに速く終えています。

たとえば私は、東京で自転車移動をする前に、スマホでAIに調べ物を投げてから漕ぎ出します。着くころには、たたき台ができている。以前ならリサーチだけで半日、人に頼めば数日かかっていた作業が、移動のついでに片づいてしまう。

この感覚は、単なる「時短」とは少し違う気がしています。仕事の「形」そのものが、静かに変わりはじめている。今日は私の体験をきっかけに、海外の面白い研究を3つ紹介しながら、その変化の正体を考えてみます。

研究1：AIは「経験の浅い人」を大きく底上げする

一つ目は、いちばん驚いた研究です。

スタンフォードとMITのブリニョルフソンらは、あるコールセンターのサポート担当者5,000人超を対象に、生成AIの支援ツールを導入した効果を調べました。結果、1時間あたりに解決できる件数は平均で約15%増えました。ところが、その伸びは均等ではありません。経験の浅い・スキルの低い担当者では約3割も伸びた一方、最も熟練した層はほとんど変わらず、むしろ品質がわずかに下がったのです。

象徴的なのは、AIを使った勤続2か月の新人が、AIなしの勤続半年以上のベテランと同じくらいの成績を出した、という所見です。AIは、できる人の「暗黙知」を吸い上げて、新人に配って回る。知識がなかった人ほど、恩恵が大きいわけです。

研究2：人の仕事は「下書き」から「アイデアと編集」へ移る

二つ目は、私たちの仕事に近い、文章の研究です。

ノイとチャンがScience誌に発表した実験では、大学教育を受けた専門職453人に、プレスリリースや報告書といった実務的な文章を書かせました。半数にChatGPTを使わせたところ、作業時間は平均40%短縮し、成果物の質は18%上がりました。ここでも、もともと書くのが得意でなかった人ほど大きく伸びています。

私が面白いと思ったのは、その先です。この実験では、人の仕事の重心が「ゼロから下書きする」ことから、「アイデアを出す」ことと「AIの文章を整える」ことへ移った、と報告されています。書く力そのものより、何を書くかを考える力と、仕上げる目が問われるようになる。アイデアを持っている人が、それを形にしやすくなった、とも言えます。

研究3：ただし、AIは万能ではない（ギザギザの最前線）

三つ目は、少し水を差す、けれど大事な研究です。

ハーバードとBCGが、コンサルタント758人にGPT-4を使わせた実験があります。AIが得意な範囲の18の課題では、AIを使った人は質が40%以上向上し、こなせる量も約12%増え、時間も25%ほど短くなりました。ところが、あえてAIの能力の「外側」に設定した課題では、AIを使った人のほうが、使わなかった人より成績が落ちたのです。

研究チームは、AIの能力を「ギザギザの最前線」と呼びました。一見似た難しさの仕事でも、AIが得意な内側と、苦手な外側がある。しかもその境目は、見た目ではわかりません。だから、AIを信じて任せてよい仕事と、自分で握るべき仕事を見分けられるかどうかで、結果が分かれます。

念のため付け加えると、これらは2023年前後の研究で、当時のモデルが対象です。AIの最前線はその後も動いているので、細かい数字より、背後にある傾向として読んでいただければと思います。

3つの研究が、同じ方向を指している

整理すると、こうなります。

三つの研究は、別々の職種を扱いながら、同じ方向を指しています。AIは、知識や経験の差をならし、人の仕事をアイデアと判断の側へ押し上げる。ただし、どこで使うかを見分けられる人だけが、その恩恵をきちんと受け取れる。

私はここに、産業革命に近い地殻変動を感じます。かつて人に任せなければ回らなかった仕事が、一人で回せるようになる。組織の大きさよりも、アイデアを持ち、それを出し続けられるかどうかが、成果を分けるようになる。だからこそ、量を出したいのに知識が足りなくて動けなかった人にとって、今はまたとない時期だと思われます。

では、どう使えばいいのか？──AIに渡すのは「下書きまで」

AIに任せるのは、下調べと下書きまで。自分の時間は、「何を伝えるかを考えること」と「最後に整えること」に使う。私自身は、この線引きで運用するようになってから、AIとの分業がぐっと楽になりました。

研究が示すように、AIは下書きを肩代わりするのが得意で、人の価値はアイデアと編集に移っています。そして、最終的な判断や、独自の一次情報の裏取りは、AIの最前線の「外側」に置いておく。ここまで手放すと、研究3のように足をすくわれます。役割を分けると、こうなります。

この線引きさえ持っておけば、AIに振り回されずに、量も質も上げられます。

私自身は、この流れをただ眺めるのではなく、乗りにいく側でありたいと思っています。AIを使って仕事の量と質を上げ、その分だけ生活の質を上げる。そのお手伝いをするのが、今の私の仕事です。

検索順位だけでなく、顧客の頭の中にポジションを作る。そのために必要なのは、アイデアを出し続け、形にし続けることです。Webメディアを、会社の中に育てる。その営みは、この新しい働き方と、驚くほど相性がいいのではないでしょうか。

なお、生成AIの分野は現在も急速に変化しています。ここで紹介した研究は2023年前後のもので、内容は現時点における方向性の一つの判断材料としてお読みいただければと思います。