著者:
Tyler Cowen
George Mason University経済学部Holbert L. Harris記念教授、兼Mercatus Center所長
Tyler Cowenは、ニューヨークタイムズのベストセラー作家で、フリープレスのコラムニストであり、オンライン経済教育プロジェクトMRU.orgの共同創設者です。
2025年7月29日 | 所要時間: 6分
先月、同僚が2時間足らずで10ページの研究概要を作成しましたが、そのアシスタントはOpenAIのo3モデルでした。
Google、Anthropic、Xなどの同様のシステムでも、高品質の医療診断、法的問題の分析、経営コンサルティングなど、さまざまなタスクを実行できます。職場が永久に変わったことを認識するうえで、これらのアウトプットが完璧である、または完全に使用できる状態であると考える必要はありません。
しかし、企業はどのように対応すべきでしょうか?私たちは未知の領域にいますが、いくつかの一般的な原則が適用されます。最も重要なのは、AIシステムはその使い方を知っている個人の生産力を増強できることです。
かつては1日がかりだった仕事が、今では1時間で済みます。誰かが大規模言語モデルに指示し、別の人が最終成果が許容できるかどうかを確認します。しかし、その間の多くの日常的な作業は、現在、AIによって行われています。私自身のポッドキャスト作成を含むいくつかの仕事においても、今では1エピソードを以前の半分の時間で準備できるようになりました。適切なプロンプトがあれば、たくさんの本を読んだり、記事やPDFをGoogleで検索したりしなくても、話している相手の背景情報を要約できます。
つまり、人間のアシスタントのニーズが減っているのです。
結果として、多くの人が生産性をはるかに高めることができます。AIの操作方法を知っていれば、実質的に無制限の作業補助ツールを利用できることを意味します。その作業の質は取り組むタスクによって異なりますが、AIシステムは、たとえ仕事で必要とされる現実世界のインタラクティブなタスクのほとんどは実行できずとも、すでに多くの知識領域で人間を上回っています。あなたのAIアシスタントは指示と評価を必要としますが、あなたよりも賢く、知識が豊富なのです。
今後、一人または少人数のチームが50人分の仕事をこなすシナリオがますます増えていくでしょう。もちろん、編集チェックの監督、最終的な承認、製品への責任、会議への出席、他の人間とのネットワーク構築には、依然として人間が必要です。
留意すべき点として、これらの機能の一部は、さらに多くのAIの適用によって管理できることが挙げられます。それぞれのAIシステムは不完全ですが、あるAIに別のAIの作業をチェックするよう依頼することができます。OpenAIのCEOであるSam Altman氏は、近い将来、創業者兼CEOであるたった1人の従業員だけで、数十億ドル規模の企業が誕生するだろうと予測しました。その人物は、製品を生み出すAIチームを統括することになります。たとえば、企業向けのマーケティングコピーをAIを活用して制作する企業では、お客様への連絡、企業のソーシャルメディアフィードの運用、カスタマーサービスの対応、納税申告書の作成といった作業の多くもAIが行うでしょう。これらすべてが実現するのは数年先のことかもしれませんが、もはやSFの世界ではありません。
私のビジョンはSam Altman氏ほど広大ではありません。なぜなら、そのような企業には2人か3人、場合によっては5人の人間が必要になると考えているからです。とはいえ、企業の数は増えることになり、その多くは給与の面でははるかに小規模ながら、売上の面ではそうではないかもしれません。
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今後、一人または少人数のチームが50人分の仕事をこなすシナリオがますます増えていくでしょう。
AIは、より多くの企業とはるかに効率的な企業の両方を生み出す可能性があります。こうした企業の中には、AIを多用することを目的として設立された新しい企業もあります。しかし、例えば労働人口の減少を許容し、定型業務の多くを徐々にAIに委ねることで、企業がこのような形態に進化する場合もあります。
企業が増えると、プロジェクトが増え、新しいアイデアも増えます。また、これは起業家が他者からの大規模な協力や資金を調達することなく、新しいアイデアを試す機会を得られることも意味します。私たちの経済はより革新的になり、より実験的になるでしょう。より多くの人々が自分の夢を実現しようとする機会を得るでしょう。これらの理由から、強力なAIシステムの出現は、大量失業にはつながりません。経済全体で新たなプロジェクトが生まれ、それらすべてに人間の参加が必要となるのです。AIのプロンプト、指示、監査は、ほぼすべての仕事に浸透するでしょう。
将来の新しい仕事には、新たに発見された医薬品の臨床試験への実施および参加、データセンターの増大するニーズを満たすためのエネルギー部門の拡大、他の人々を楽しませること、または私たちが試みるすべての新しいプロジェクトのために熟練した大工や庭師になることが含まれるかもしれません。AIシステムの構築とテストは、すでにそうであるように、もう一つの仕事の成長分野になるでしょう。また、多くの仕事では、人間とのやり取りを好むかもしれません。レストランの客は、テーブルに置かれたiPadで注文するよりも、ウェイターに注文を受けてもらうことを好むことが多いからです。iPadでの注文がすでにうまく機能しているのにかかわらずです。
とはいえ、こうした役割の多くは、給与水準の低い企業内に置かれることになるでしょう。
今後、創業者になったり従業員として働くつもりがあるならば、人生のどの段階であっても、自らそうしたスキルを学ぶべきです。今こそ、一握りのパートナーとともに、大量のデジタルアシスタントを指揮する大企業になるかどうかを検討する時です。