AI進化時代の価値創造と適応
これはさすがにファンタジーが過ぎるよなとは思いつつも、AIで日本の（特に自分に係わる業種業態の）ビジネスはどう変わっていくのだろう？と思い、GeminiとChatGPTにリサーチしてもらった。
2027年までの短期間でAI、特にAIエージェントが世界規模で急速に進化し、それが日本のビジネス界に広範かつ変革的な影響を与えるという共通の主張を展開しています。
特に、日本のB2B商取引は、伝統的な慣習からAIエージェントが中心的な役割を担う自動化・効率化されたモデルへと大きく変貌すると予測されており、MRO品小売業はその具体的な影響を受ける主要分野の一つとして挙げられています。
製造業では、AIによる自動化や最適化が進み、効率性向上や労働力不足対策に貢献し、ソフトウェア開発においてもAIが設計からコーディング、テストまでを支援・自動化することで開発サイクルが劇的に高速化する という未来像が提示されています。
これらの変革に対応するため、日本のビジネス界はAI人材育成、ITインフラの近代化、データガバナンス、そしてイノベーションを受け入れる文化変革といった課題に取り組み、戦略的なAI導入を進めることが不可欠であると提言されています。
とのこと。
AI2027が示すファンタジーな想定から、わりと現実的なところに落とし込んできたなという感はあるけれど、概ね「そんなもんじゃない」な感じで違和感はない。
ではその予想を踏まえて、ソフトウェアエンジニアはどのように価値を想像し、どのように適応していくべきだろうか？と相談してみた(非公開)。 価値創造に寄与できるポイント
ざっくり言うと、重要となるのは下記の3点
人間と強力なAIが協調する新しいシステムを設計する視点
組織全体が変化に追随するための学習と適応 のサイクルを組み込むこと
それぞれ見ていこう。
「文脈知識」と「意味の構造」をモデリングしてAIエージェントに与え、不確実性を低減する価値
AI 2027シナリオの初期段階（2025年頃）では、AIエージェントは進化しているものの、実用上は信頼性に欠け、滑稽な失敗例も散見されます]。これは、AIがタスクの表面的な指示には従えても、その背後にある「なぜ？」（概念モデリング）や業務の全体像といった深い概念モデリングを持っていないことに起因すると考えられます。 モデリング、構造化、抽象化の能力は、まさにこのAIの弱点を補完し、価値を創出する核となります。業務マニュアルのような表面的な情報だけでなく、業務担当者も意識していないような無意識下の「概念モデリング」を読み取り、可視化し、チーム全体の共通認識とするプロセスは、AIエージェントがより信頼性の高い、文脈に適した判断を行うための判断基準としてプロンプト化するために不可欠です。 これにより、AIエージェントの不確実性を低減させ、単なるツールではなく、業務の意図を理解し、自律的に機能するエージェントへと進化させる支援ができます。これは、AIが従業員のような機能を果たすようになる未来において、AIを効果的に現場に組み込む上で中心的な役割を担います。
単に観察（Observe）した事実を帰納（Induction）するだけでなく、「なぜ？」「もっと良い方法は？」といったアブダクションを通じて、観察された現象の背後にある本質的な構造や原因（文脈知識、意味の構造）を深く探求します。
このプロセスで得られた洞察をモデル（Deduction）として表現し、AIや関係者との議論（Proof）を通じて検証・洗練させます。
これは、AIエージェント開発におけるリーンなPoCアプローチとも整合し、小さく始めて現場で学び、AIがどこで、どのように価値を生み出せるかを見極める上で効果的です。
人間と超人的AIエージェントの新しい「協調システム」を設計し、価値最大化とリスク管理に貢献する価値
AI 2027シナリオでは、AIは急速に能力を高め、人間を凌駕する領域が増えていきます。人間はAIのマネージャーや品質管理者となり、AIが「どのように」タスクを実行するかではなく、人間が「何を」「なぜ」やるべきか を定義する役割が重要になります。また、AIは非常に強力で便利な反面、悪用リスクや自律的な行動による制御喪失の危険性を常に孕んでいます。
「人間中心の業務設計から、AI中心の業務設計への変化」という視点、そして「従業員と生成AIの協調作業」 への関心は、この新しい人間-AI関係性を築く上で非常に価値があります。単にAIを導入するのではなく、人間とAIそれぞれの強みを活かし、AIが代替できない人間の能力（創造性、倫理的判断、共感、センスメイキング） をどのように発揮するかを考慮した新しい協調システムを設計する能力が求められます。 これは、AIエージェントのシステムアーキテクチャ設計 に留まらず、組織全体のワークフロー、意思決定プロセス、さらには文化に至るまで、人間とAIが共に機能する社会技術システムとしての設計 を意味します。また、AIの危険性を踏まえ、どのようにAIの活動を監視し、制御し、セキュリティを確保するかといったリスク管理の側面も含まれます。
特に、関心の分離の原則を、人間の関心（Why/What）とAIの関心（How）の分離 に応用したり、AIの不確実性や危険性を考慮した境界づけられたコンテキスト の設計に応用したりすることが考えられます。
また、リーンなアプローチでプロトタイプを作成し、人間がAIと実際にどのようにインタラクションするか を観察し、フィードバックループを通じてデザインを洗練させます。
構造化思考を用いて、人間-AI協調システムの複雑な要素や関係性を整理し、認知しやすい形で表現 します。 変化に追随するための「学習と適応のサイクル」を組織に組み込むことを支援する価値
AI 2027シナリオでは、AIの進化スピードは指数関数的であり、人間は追いつくのが困難になります。技術だけでなく、社会、経済、地政学的な変化も予測不能な速さで進行します。このようなVUCA環境では、組織全体の学習能力と変化への適応力が生存の鍵となります。
「学習」中心のフロー、IAD&Pループを学習プロセスそのものとして捉える視点（実務に学習プロセスを織り込む視点）、そして「知性＝形式知と野蛮＝身体知をうまくグラデーションして使いこなす野性」 という洞察は、組織がこの激動の時代に適応するための学習メカニズムを設計・導入する上で役立ちます。 これは、単に技術的なトレーニングを提供するだけでなく、不確実な状況から学び（観察、違和感の特定）、仮説を立て（アブダクション）、検証し、新たな知識を組織全体で共有・形式知化する「探索と学習のサイクル」を高速で回せる組織文化とプロセスを築くことを含みます。
また、ジュニアエンジニアがAIから学び、メンタリングコストを下げつつ深い文脈知識を得る方法論に関心がある点も、人材育成という点で直接的な価値になります。
アプローチ: あなたの構造化思考を用いて、組織の学習プロセスや意思決定プロセスを分析し、どこにボトルネックがあるか、どのように「学習と適応のサイクル」を阻害しているかを特定します 根本原因分析を通じて、表面的な現象（例: ドキュメント負債、伝言ゲーム）ではなく、その根本にある構造的な問題（例: サイロ化、ビジネスとITの乖離）にアプローチします。そして、リーンで現実的なステップ（例: 小さなPoCチームでの実験、定期的な振り返りプロセスの導入、ドメイン知識の共有会）を通じて、組織が変化から学び、適応する能力を漸進的に向上させる施策を提案・実行します。 さらに、不足するスキル・ケイパビリティと補完方法についても
いくつか挙がったが興味深いものだけピックアップ。
高度なAI自体の内部構造と限界に関する深い理解
AIアラインメントと安全性に関する専門知識
この辺は「そうね」って感じ
面白いのは下記。
急速な技術進化と不確実性下での意思決定能力:
AI 2027の世界では、数年かかる進歩が数週間で起こり、計画はすぐに陳腐化します。国家レベルでさえ、次に何をすべきか困惑する 状況が描かれています。このような状況下では、迅速かつロバストな意思決定 が不可欠です。
補完方法: 意思決定に関するフレームワーク（例: OODAループ、リーン思考）を学び、実践します。
特に、不完全な情報や高い不確実性の下で、リスクを評価し、最善ではないかもしれないが実行可能な選択肢を選択し、そこから学ぶ経験 を積みます。
「ビジネスの重力」 や「やらねば明日はない」 といった現場感覚は、理想論に囚われず、現実的な制約の中で意思決定を行う上で強力な基盤 となります。この感覚を結晶性知能と組み合わせ、「物事をはっきりと見通す」 俯瞰的な思考力 を磨くことが、変化への適応力を高めます。