原典は[こちら](https://hbr.org/2015/06/beyond-automation) ## AI時代における拡張的思考の重要性 AIとロボティクスの急速な発展により、多くの職業が自動化のリスクに直面している。しかし、ダベンポートとカービーが提唱するように、単なる「自動化（Automation）」ではなく「拡張（Augmentation）」の視点で考えることが重要である。[[AIの活用は代替と拡張の2極に分かれ、各々コスト削減と価値増幅をもたらす]]が、持続的な競争優位を築くには、人間の能力を増幅させる拡張的アプローチが不可欠である。 拡張的思考では、AIを単に人間の代替として見るのではなく、人間とAIが相互に補完し合う関係を構築する。これにより、[[AIとの共創は人間単独のアウトプットを超える価値を生み出す]]ことが可能となる。この考え方は、「Don't automate, augment（自動化するな、拡張せよ）」というメッセージに集約されている。 ## 5つのステップの詳細 AIの台頭に直面する個人が取るべきキャリア戦略として、ダベンポートとカービーは5つのアプローチを提案している。これらのステップは、人間とAIの協働において人間がどのような立ち位置を取るかを示している。 ### 1. Step Up（ステップアップ）：俯瞰的視点の獲得 Step Upは、AIが出した結果を俯瞰し、どの領域を自動化すべきか判断する上位職へ移行するアプローチである。このアプローチでは、[[AI時代を乗り切るために必要なスキルセット]]のうち、特にビッグピクチャーを描く能力が重要となる。 具体的には、経営層やエグゼクティブの視点で、AIテクノロジーの活用範囲や方針を決定する役割を担う。このポジションでは、テクノロジーの理解だけでなく、ビジネス戦略、組織変革、倫理的考慮など、多角的な視点が求められる。[[デジタルプロダクト]]開発においては、そのビジョンや方向性を決定するリーダー的役割となる。 Step Upのアプローチは、[[リーダーシップの効果的な発揮には3つの集中の形態が不可欠である]]という考え方とも一致しており、戦略的思考、人材育成、組織文化の醸成に焦点を当てる。 ### 2. Step Aside（横にステップ）：人間らしさの強化 Step Asideは、共感・対人関係・創造的問題設定など、AIが苦手なヒューマンスキルに軸足を置くアプローチである。[[EQ]]や対人コミュニケーション能力、創造性など、現在のAIが模倣困難なスキルを活かす戦略だ。 この領域で活躍する職種には、カウンセラー、ソーシャルワーカー、クリエイティブディレクター、教育者などがある。[[コミュニケーションデザイナー]]や[[UXデザイン]]専門家のように、人間の感情や体験を深く理解し形にする仕事も、Step Asideの好例である。 [[AIの仕事への浸透により、人間の創造性と判断力に基づく中身の質がより重要になる]]ことから、このアプローチは今後も価値を保ち続けるだろう。特に[[AI時代におけるデザイナーよりクリエイターとしての思考と能力が生存競争の鍵となる]]という観点からも、創造的思考能力の重要性が高まっている。 ### 3. Step In（介入する）：AIの監督者となる Step Inは、AIシステムを深く理解し、監視・チューニング・改善を行う「アルゴリズムの番人」になるアプローチである。AIの出力を評価し、必要に応じて修正や調整を行うことで、AIシステムの質を高める役割を担う。 このアプローチでは、[[AIの使いどころは自分の脳を整えることで深まる]]ことを理解し、AIの限界や盲点を把握した上で、適切な介入ポイントを見極める能力が求められる。また、[[AIを効果的に活用するためには、一般知識が必要なタスクと特殊知識が必要なタスクでその使い方を適切に分けることが重要]]という原則に基づき、どのタスクをAIに任せ、どこで人間が介入すべきかを判断する。 具体的な役割としては、プロンプトエンジニア、AIトレーナー、機械学習エンジニア、AIエシックス専門家などが挙げられる。[[AI時代のアートディレクション]]のように、生成AIの出力をキュレーションし、品質を担保する役割も重要性を増している。 ### 4. Step Narrowly（狭く専門化する）：ニッチの極み Step Narrowlyは、機械化が割に合わないほど狭い専門ニッチを極めるアプローチである。AIによる自動化が経済的・技術的に困難な特殊領域に特化することで、独自の価値を維持する戦略だ。 [[専門性に立脚した仕事はニーズが局所的であり、組織構造や人材戦略に重要な影響を与える]]ため、市場ニーズと自身の専門性を慎重に分析することが重要となる。このアプローチは、[[職業の公共性、世論の影響、および解像度の低い世論]]の影響を受けにくいニッチ領域において特に有効である。 具体例としては、特定の業界や技術に特化したコンサルタント、伝統工芸の匠、希少言語の通訳者、特殊医療の専門医などが挙げられる。[[デザイナーの専門性]]を極めることも、このアプローチの一例である。 ### 5. Step Forward（前に進む）：AIの創造者となる Step Forwardは、次世代のAIやデータプラットフォームそのものを設計・構築する道を選ぶアプローチである。AIテクノロジーの開発者や革新者として、技術の最前線で活躍する戦略だ。 このアプローチでは、[[LLMプロダクト開発は従来の開発手法とは異なるアプローチが必要である]]という認識のもと、新しい技術パラダイムを理解し創造することが求められる。[[AI時代に起業するということ]]に関心を持ち、テクノロジーを活用した新たなビジネスモデルを構築することもこのカテゴリーに含まれる。 具体的な職種としては、AIリサーチャー、機械学習アルゴリズム開発者、AIスタートアップ起業家、AIインフラストラクチャ設計者などがある。[[AIツールの特性は探索スタイルと資料の種類によって4象限マトリクスで整理できる]]といった知見を活かし、新たなAIツール開発に取り組むことも可能だ。 ## 5つのステップの選択と適用 ### 個人特性と適性の分析 5つのステップのうちどれを選択するかは、個人の適性、興味、キャリア目標、現在のスキルセットによって異なる。[[個人の自由と社会的制限の必要性]]を考慮しながら、自分に合ったアプローチを見極めることが重要である。 自己分析においては、[[仕事における自信は好きという感情から生まれ、それが持続的な成長を支える]]という観点から、自分が本質的に興味を持ち、長期的に取り組める領域を特定することが重要だ。また、[[探究型キャリアステージモデルは長期的な自己実現と社会貢献のための効果的な指針である]]ことを踏まえ、キャリアの長期的展望の中で5つのステップを位置づける視点も有用である。 ### 複数アプローチの組み合わせ 実際には、これらのアプローチは相互排他的ではなく、キャリアの異なる段階や局面で複数のアプローチを組み合わせることも可能である。例えば、初期キャリアではStep Inでスキルを獲得し、中期ではStep Asideで独自の価値を確立、その後Step Upへと移行するといった段階的アプローチも考えられる。 [[キャリアステージの移行において最も重要なポイントは、心理的な調整と自己認識の向上]]であるため、アプローチの転換期には適切な自己評価と準備が必要となる。[[キャリアパスの方向性：川下り型と山登り型]]の概念を参考に、自分のキャリア志向に合ったステップの組み合わせを検討することも有効だ。 ## 組織による支援と実装 ### 人材戦略としての5ステップ 組織の視点からは、これら5つのステップを人材戦略として取り入れることで、AIの導入に伴う人材の再配置や育成を効果的に行うことができる。[[人材マネジメントは6つの要素から構成され、効果的な運用が組織の成功につながる]]という原則に基づき、各ステップに適した人材の配置と育成システムを構築することが重要である。 具体的には、従業員の特性や強みを評価し、5つのステップのどれに適性があるかを見極め、それに応じた育成プログラムや配置転換を行う。[[人的資本経営]]の観点からも、AIとの協働において最大の成果を生み出すために、人材の潜在能力を最大限に引き出す戦略が求められる。 ### 教育と再スキリング 組織は従業員が上記の5つのステップにシフトできるよう、再教育と時間的余裕を提供することが不可欠である。[[デジタル時代におけるデザイナーのキャリア形成]]に見られるように、テクノロジーの進化に合わせたスキルの再構築を支援する体制を整えることが重要だ。 特に、STEM教育やコンピュータサイエンスはStep InやStep Forwardの人材を、アートや対人コミュニケーション教育はStep Asideの人材を育てるため、多様な教育プログラムの提供が必要となる。[[AI時代の仕事の本質はAI出力のディレクション力にあり、人間には創造性と批判的思考が不可欠となる]]という認識のもと、これらのスキルを強化する教育投資が求められる。 ## AI時代の雇用変動への対応と展望 ### 政策と社会的サポート AIによる雇用喪失に対する懸念は根強いが、「仕事の代替」ではなく「仕事の再定義」という視点が重要である。[[AI時代において人間には高次の思考と判断力が不可欠となり、これらのスキルが競争力の源泉となる]]という理解に基づき、社会全体でのスキル再構築を支援する政策が不可欠だ。 政府や教育機関は、[[テクノロジーの進展が人間と社会に与える影響：歴史的観点から]]学びつつ、長期的視点での人材育成政策を展開する必要がある。特に、[[AIの進展により既存の社会経済契約は根本的な再構築を必要としている]]という認識のもと、雇用保障や社会保障制度の再設計も検討すべき課題となる。 ### 将来展望：新たな職業の創出 AI時代の到来により、既存の職業が変容するだけでなく、全く新しい職業も創出される。[[AIの進化速度は前例のない社会変革をもたらし、人間の適応能力を超えている]]ため、常に新しい可能性に目を向け、柔軟に適応する姿勢が重要である。 新たな職業の創出においては、[[予測モデルの複雑性は変数の増加とともに指数関数的に上昇し、その理解と制御が人工知能発展の鍵となる]]という視点から、AIの進化と人間社会の複雑な相互作用を理解し予測することで、未来のキャリア機会を先取りする戦略的思考が求められる。 ## まとめ：5ステップを通じた持続的価値創出 AIとの協働時代において、個人が持続的に価値を生み出すためには、単に技術に対応するだけでなく、人間ならではの強みを活かすアプローチが不可欠である。ダベンポートとカービーが提案する5つのステップは、AIとの関係性において人間がどのような立ち位置を取るべきかの指針を提供している。 Step Up（俯瞰的視点の獲得）、Step Aside（人間らしさの強化）、Step In（AIの監督者となる）、Step Narrowly（ニッチの極み）、Step Forward（AIの創造者となる）という5つのアプローチは、それぞれ異なる特性や強みを持つ個人に適した戦略を提供する。 最終的には、[[AIを活用することで、アイデアの具現化と仕事の効率化が飛躍的に向上する]]という認識のもと、AIを脅威としてではなく、人間の能力を拡張するパートナーとして捉える思考の転換が重要である。「Don't automate, augment（自動化するな、拡張せよ）」というメッセージには、AI時代における人間の役割と価値の本質が集約されている。 5つのステップのいずれを選択するにせよ、変化に適応し継続的に学び続ける姿勢が、AI時代を生き抜くための基本的な心構えとなるだろう。[[成長し続けないと死ぬ、という資本主義の呪縛]]を超えて、AIとの共存による新たな価値創造の可能性を探求することが、未来のキャリア成功の鍵となる。