今のAIは格差拡張機、今後はどうなる？カオナビ平松×Third Intelligence草深が語り合う、差を分ける環境と、本人の好奇心

平松以前は、「あれ、こんなにAPI利用料がかかってしまうのか。まあ、効率化が進んでいるのなら、いいか」と楽観的に見ていました。ただ、ピンと来る読者もだんだん増えていると思いますが、そう単純な話ではないとわかってきます。そもそもきちんと業務改善ができていれば、効率化どころか、なくていい無駄なプロセスだった。そう気づかされるんです。

AIはどんどん賢くなっていて、今や「全部お任せ」と指示するだけで、目の前の業務の自動化なんてすぐに実現できます。でも、コンテキストを上手に与えていないと、遠回りでのお任せになる。渋谷から新宿に行きたいだけなのに、山手線を逆回りするようなことが起きるんです。

草深AIが個々人の業務やキャリアに与える影響は、これまでに存在したどの技術よりも大きなものになると思います。すでに、Googleのベイエリアで「最強の称号」でもあったソフトウェアエンジニア職の人たちが、レイオフの対象に最初に選ばれている。これが最もわかりやすいエピソードだと感じています。

草深AIの影響を受けない職種、受ける職種という議論には、あまり意味がないと思っています。これからは、どんな職種の人にとっても、AIを使うのが当たり前になっていく。大事なのは、AIによる変化をどう受け止めて、自分なりの使い方を探し続けられるか。そして、その変化を自分の成長やキャリアにどうつなげていくか。誰もがそう考えてAIと向き合う時期に来ていると思います。

平松本当にそうですよね。どっぷりと行けるか行けないかで、仕事の進め方の話が合わなくなったり、組織になじめなくなったり、といったことすら起こるかもしれない。

草深AIによって仕事そのものが影響を受けるというより、仕事における価値の基準が変わり始めていると思っているんですよね。これまでは、手を動かして素早くアウトプットを出せる人が、「仕事が早いね」と評価されてきました。どんな職種でも、スピードは褒められるものだった。でも、AIを使えば、これまで時間がかかっていた作業も短時間でできてしまいますよね。そうなると、アウトプットが早いだけでは差がつかなくなって、かなり平たくなったと思いませんか。

むしろ、「AIを使えば、このくらいはできるよね」という期待が先に来るようになっている。AIを使うことを前提に、仕事の価値や成果が評価されるようになりつつあると感じています。

草深私自身、キャリアはずっと人事領域で、エンジニアリングのバックグラウンドは全くありません。それでも今は、Claude CodeをはじめとするAIエージェントを使って、自分でちょっとしたコードを書いたり、業務に必要なツールをつくったりが、普通にできてしまうんですよね（笑）。

以前なら、エンジニアのメンバーに「こういう仕組みをGASなどでつくってもらえませんか？」とお願いして、「1週間ぐらいでやっておきますね」と言われて、完成を待っていた。それが今では、自分で30分ほどでできてしまう。専門的なスキルがなくても、自分のアイデアをすぐに形にできるようになったんです。

草深これは、凄まじい変化だなと思っています。というのも、以前は、エンジニアの貴重な時間を使って何かをつくってもらう以上、それなりの理由が要りましたよね。だから私自身も、「本当に必要なのか」「依頼するだけの価値があるのか」をじっくり考えていたんです。

でも今は、その必要性を考え込むより先に、まず自分でつくれてしまう。そして、実際に動かしてみると新しい発見があって、そこから改善や新しい実装を繰り返していける。誰かの貴重な時間を借りることもない。しかも、その試行錯誤を通じて、自分自身が成長している実感まで得られるんです。

平松アウトカムを見ていると、AIがないときの「有能・能力」の高い低い、そのギザギザは同じで、かつ、差はより強調されているような感じさえあります。

これは「格差拡張機」だなと、僕は感じています。

草深そうですね。AIを上手に使える人は、やはり思考の筋がいい。ただ、それは今のAIの能力に限界があるということでもあるんです。こちらが適切な指示を出さないと、期待した結果を返してくれないということですよね。

草深私たちThird Intelligenceが目指しているのは、「遍在型AGI」というAIのあり方です。イメージとしては、一人ひとりに、自分だけのドラえもんがいるような世界ですね。

草深自分のことをとてもよく理解してくれて、いつもそばにいて、一緒に考えてくれる。しかも、すごく賢い。

そんな存在が当たり前にいる世界になったとき、人間は何ができるようになるんだろう、と考えるんです。たぶん、それはまだ誰も経験したことのない頭の使い方になるはずなんですよ。

そうしたAIがあることを前提に育って、ものすごくクリエイティブに使いこなす人たちが増えていく。その人たちが、AI活用の水準をどんどん押し上げていくはずです。その中で、これまでの仕事の進め方に慣れている人たちや組織が、どう変わっていけるのか。最初からAIがある前提で組織をつくるのか、既存の組織をAIネイティブへ変えていくのか。そこには大きな違いがあると思っています。ゼロからつくるか、後から変えるか。結局、その分かれ目が難しいところなのかなというのは、前提として感じています。

平松事業推進の速度を出したいのなら、やはり小さいチームのほうが有利です。実際、僕の周りにも、独立して個人事業に振り切って、AIで徹底的に効率化しようとしている人がかなりいます。

ただ、それをやっていく中で、ある種の行き詰まりを感じるみたいです。コンテキストの質や量が、効果に現れるというのです。なるほどなと思いました。

たしかに、我々の会社には、データやナレッジとして多くの蓄積があります。これらをコンテキストとしてはさまざまに活用できる。若いスタートアップや個人事業主にはできないような試行錯誤を、数多くやっていけるわけで、このこと自体に今もワクワクしています。

平松個人でもAIは使えます。でも、材料の質・量は全く異なるものになる。

平松当社でも新しいプロダクトであれば、バイブコーディングでの開発を進めやすい。実際にAI生成のコードも多くあります。

既存プロダクトになると、多岐にわたるソースや、これまでのナレッジの蓄積など、さまざまなコンテキストがあるので、そこを全部安全に見るとなると、かなり不安が残ると思います。新規はそこが少ないので、当社でもかなり具体的な実践を進めることができています。

平松一人ひとりが、自分のクセやバイアスについてできるだけ細かく自己開示をして、AIの使い方も含め、お互いに見られるようにしようとしています。一人で抱えてしまうスタンスだと、それぞれが別の脳みそを持ったようになっていって、コラボレーションが起きにくくなってしまう。これは非常にもったいないことになると思っているからです。

平松この点は最近、強く意識するようになりました。

平松仮に僕が会社の中で一番職位が高い人間だとしても、メンバー全員に1つのやり方を押しつけるのは、絶対に違うと思っています。

草深さんのドラえもんの話と同じで、一人ひとりに最適な使い方があると思います。そういう考えなので、職種ごとに使い方を決めるようなこともしたくなくて、いまやっているんですよ。

その人に合ったチューニングが大事だというのは、僕はとても伝えたいんです。

「全社で統一した方針をください」と社員から言われることがあるんですけど、その統一方針を持たないこと自体が方針なんです。

平松うちの「AIアンバサダー」も、役職ではありません。各グループで、我こそがAIを牽引していく、徹底的に調べて家でもやっている、そういう人でないと無理なんです。

最初はアクセル全開できるように、AIツールの利用料も予算として取りました。AIアンバサダーとして認められた人には、無料版で様子を見るのではなく、最初から上位プランを渡しています。

草深開発速度がもう、異常なんですよ。

経験豊富なエンジニアたちが、AI活用を前提に、少数精鋭のチームで驚くほどのスピードで開発を進めているんですね。1つのプロダクトのモックをつくる速度も、従来の開発プロセスではまず考えられないレベルです。エンジニア自身もAIを活用してつくっていると公言していますし、むしろAIを使わなければこのスピードは出せないと、わかりきっているんです。

草深「AIをうまく使えているね、良かったね」という話にすらならないんです。開発メンバーがAIを前提に仕事をしているのだから、それはそうだよね、という感覚ですね。AIを使っていること自体が特別なのではなく、そういう働き方が組織の前提になっているんです。

草深今日お話ししたかったことの1つが、「AIネイティブとは何なのか」ということです。私たち自身も、まだ網羅的に定義できているわけではありません。ただ、その中でとても大事だと思っているのが、AIを使う側と、その成果を評価する側の両方に、AIを前提にした共通の認識があることなんです。「自分がどれだけAIを使いこなせているか」という目線だけでは足りない。アウトプットを受け取る側も、「これはAIでできているよね」とわかっている。そういう共通の前提があってはじめて、組織全体としてAIネイティブな働き方が成り立つんだと思います。

草深AIがつくったプレゼン資料って、独特の言葉遣いやデザインがあって、いかにもAIらしい仕上がりになることがありますよね。見れば「あ、AIでつくったんだな」とわかる。ただ、私たちの組織では、AIで生成されたという理由だけで「なんだこれは」と言う人はいないんです。もちろん、内容がしっかりレビューされていることは前提です。そのうえで、「今回は敢えてスピードを優先しているんだな」という意図をお互いにわかっていて、目的と状況に応じて受け止められる。だから、議論もスムーズに進むんです。

以前、人と人との関係性を考えるうえで「心理的安全性」という言葉が広く使われるようになりましたよね。今は、その関係性の中にAIも含めて考えるべき場面が出てきていると思います。これも、AIネイティブな組織を考えるうえで、大事な観点の1つなのかなと思っています。

平松おもしろいですね。でも、そのアウトプットの質をちゃんと理解しているのか、とか、その後にしっかりAIを使いこなして非の打ちどころのないアウトプットを出せるのか、とか、そういった点を他者から正確に評価するのって難しいじゃないですか。会社としてはそうした評価や判断もできていないといけない、みたいに考えてしまいます。

草深わかります。最近は、トークンの利用量をAI活用の1つのものさしにしている企業も増えていますね。ただ、それだけでアウトプットの質を担保できるとは言い切れませんよね。

平松良い使い方とされるものの答えがまだないので、私たちもなんとか指標をつくって評価はしているんですけど、判断の基準がまだまだ固まっていかないというのが率直なところですね。

平松基本的な指標は、投資対効果と生産性向上になるはずだとは思っています。そうなると、AIの効果が、かなり旧来的なKPIになってしまう。

例えば営業だと、提案書をつくる時間があります。その提案書をつくるところは、AI化できると思っています。

時間をショートにした、ではなく、それによってアポ数が増えた、と見る。これ、昔ながらのKPIじゃないですか。そういう指標を報告すると「すごいね」という話になってしまう。もちろん、良いことであることは間違いありませんが、もっと突き詰めたい（笑）。

平松本当に、絶賛悩んでいます。でも明らかに産業革命的なものではあると思っていて、適用しない選択肢はない。それはすべきですが、AIが事業をつくってくれるわけではないと思います。

草深本当にそうですね。変化のスピードが尋常ではないので、AIを使いこなせない人が、あらゆる場面で取り残されてしまう。そんな未来もあり得そうなくらいです。だから、AIを自分なりに使って変化に適応していけるかどうかは、これからの採用でも大事な要件の1つになっていくと思います。

平松そうですね。理想は、AIの責任者を一人立てて中央集権的になるのではなく、全員がVP of AIとして振る舞うような組織だと思います。草深さんの話は、その思想の先を行かれているんだろうなと思いました。

草深これまで「優秀」とされてきた人たちも、あくまでその時代の経済の仕組みの中で、高く評価される能力を持っていた、ということですよね。だから、AIによって社会や仕事のあり方が変わるのであれば、「優秀」の定義そのものを変えていかなければならない、という感じですかね。

実際、ChatGPTが登場した4年前の時点で高い能力を持っていたエンジニアが、今ではAIを活用して、さらに高いパフォーマンスを発揮している。それ自体は驚くことではないと思います。

ただ、それと同時に、例えば高校生ぐらいの、これまでコーディングに触れたことのない若い人が、AIを活用したバイブコーディングで短期間にアプリを開発して、大企業へ売却できてしまう時代になっています。しかも、それはごく一部の天才だけの話ではなく、より多くの人に開かれつつある。専門的なスキルを持つ人に限られていたことが、経験のない人にもできるようになる。これはもう、新しい経済の仕組みが生まれていると言えると思います。

だから、やはり「優秀」の定義は変わっていかざるを得ない、という感覚を持っています。

草深AIによって個人の能力の「ギザギザ」がより際立つようになると、今まで見向きもされなかった、あるいはマイナスに評価されていたような特性や偏りからも、意外な価値が出てくるかもしれません。

これからは、クリエイティビティやオリジナリティが、これまで以上に大きな価値を持ちそうです。「その人らしさ」こそが、他者との違いを生む最たるものになるわけです。

「なぜ自分がこれをやるのか」「なぜこの人に任せるのか」。そういう問いに対して、自分なりの考えや軸を持っている人を、組織として大事にしていくべきなのだと思うんです。Third Intelligenceでも、一人ひとりの個性や独自性を尊重して、それぞれの強みが発揮される組織を目指していきたいですね。

草深AIが私たちの身の回りに当たり前に存在するようになれば、これまで人間に求められてきた「課題解決」の多くは、AIが担うようになると思います。そうなると、重要になるのは「何のためにそれを解きたいんだっけ」という問いです。その人ならではの価値観や意思、ある種の「エゴ」が、これまで以上に大きな差を生むようになる。そうした個人固有のものが、組織づくりや採用においても、きわめて重要になっていくと考えています。

人の内側にあるポテンシャルやモチベーション、何かを実現したいというエネルギー。そうしたものが、むき出しの価値として出てくるのだと思っているんです。

草深人や組織のあり方については、これまでさまざまな研究が積み重ねられてきました。例えば、コンピテンシーという観点では、ハイパフォーマーたちがどのような行動特性を持っているのかについて、さまざまな研究が進んでいます。成果につながる行動特性も、数十項目にわたって整理されているんですよね。

つまり、集団の中で高いパフォーマンスを発揮する人には、どんな共通点があるのか。その議論は、もう、し尽くされているんです。

草深このモデルでは、人間のポテンシャルを測るうえで、4つの資質が大事だと言っています。好奇心、洞察力、人を巻き込む力、そして最後が、これが僕は1番好きなんですけど、「胆力」なんですよね。最後までやり抜く根性というか。こういう「気合い系」の要素が入っているのも、個人的にはすごくしっくりくるんですよね。

平松確かに。これ間違いないですね（笑）。

草深AI時代になっても、こうした資質の重要性は変わらないと思っています。変わるのは、その力を発揮する対象や手段なんですよね。AIが生まれたからといって、人間がまったく新しい資質を身につけなければならないわけではない。好奇心や洞察力、人を巻き込む力、やり抜く力といった資質を、何に対して、どう発揮するかが変わっていくのだと思います。むしろ、AIでできることが増えていくからこそ、こうした資質を持っているかどうかが、これまで以上に問われる。この4つを持っていないと、かなり厳しいと思います。

そのうえで、自分の資質を発揮する手段としてのAIの能力が高まっていけば、それだけ生み出せるインパクトも大きくなっていく。

平松とはいえ、AIって疲れるんですよね。

コンテキストでやっていると、最初はこちらが命令している感じなんです。ループになると、だんだん「なんか俺、命令されてんな」となってくる。で、もう嫌だとなって、自己研鑽して、ループに負けないようにしよう、と。

論理的な最適解を突き詰めていって、10秒を1秒に、1秒を0.1秒に、ということをやっていく。凄まじい速度で進みます。そしてたびたび、私に確認・判断を求める。それが5時間に1回ぐらいですよ。次の5時間のための。

草深純粋な好奇心からの質問なんですけど、平松さんは、5時間に1回、AIからの鋭い質問を投げかけられることに、ある種の疲労を感じていらっしゃるということですよね。もし、その質問をしてくるのがAIではなく、きわめて優秀な人間の部下だったとしたら、同じような感覚になりますか？

平松いや、どうなんだろうな。多分、部下だったら「おもろ！」とポジティブに感じるんじゃないかと思いますね。

草深その違いって、何なんでしょうね。なぜAIから同じような問いを投げかけられると、人間はそれを認知負荷として感じてしまうのか。

平松AIと言っても、その仕組みは自分でつくったという実感があるからじゃないかなと思いました。

外部の人だったら、膨大な人生経験があって、非連続な刺激で「その発想はなかったわ」となる。

ただ、今のAIだと、所詮はハーネスを自分でかけて、ループさせた中から出てくるだけ。これでは、自分の身の一部ぐらいのものしか出てこない。自分で自分を食っている気持ち悪さ、みたいなイメージですね。

草深僕も、AIとのやりとりに、なんとなく負荷を感じることがあるんです。普段はAIを仲間の1人と捉えていて、「ありがとう」と声をかけながら仕事しています。それでも、なぜか疲れを感じる瞬間があるんですよね。例えば、AIに何かタスクを任せて、2〜3分ほど経ってからその進捗に少し目を通すと、すでに答えが出ている。でも、読み進めるうちに「なんか違うんだよな」と感じてしまう。同じことを人間の部下がやってくれたとしたら、多分、そこまで違和感を覚えない気がするんです。

平松なるほど……。でも、「疲れてもやりたい」とか、「この苦しさを乗り越えても実現したいものがある」とか、そういうのがあれば気にならないものな気もするんですけどね（笑）。先ほどの胆力とか好奇心とかの話と同じで、前に進めていこうとするエネルギーで、ロジカルな根拠のないものが、たまにあるじゃないですか（笑）。そういうものが原動力となり、価値になる、そういう話なのかなと改めて感じました。

これまでAIは、「能力×AI」という掛け合わせで、大きな価値が生まれるという考え方が一般的だったと思います。この文脈だと、若い人は経験値の少なさから能力が低くて、大きな価値を生み出しにくいということになる。でも実際の世の中は、そんな単純な話ではありません。

その説明として、胆力とか好奇心とか、そういうものが価値になるのかなと、すごく腑に落ちました。

草深まさに、その通りだと思います。弊社にも、非常に経験豊富なシニアエンジニアがいるんですが、バイタリティーもピカイチなんですよ。「これ、ちょっとやってみよう」となったら、2週間くらい集中して、自分の専門外の領域にもAIをパートナーにして挑戦する。バイブコーディングも駆使して、本当につくってしまうんです。

こうした、何歳になっても新しいことを面倒がらずに試してみようと思える姿勢こそが、これから長く活躍できる一番の要素なんじゃないかなと思いますね。技術の変遷を見ても、結局、自分で手を動かしてつくりたいというエネルギーがある人が、最後に残っている。

平松当社では以前から、メンバー一人ひとりに対してさまざまな情報をオープンにしており、AIに絡めてさまざまな活用が可能です。そんな環境だからこそ得られる知見・経験も多くあるのではないかとは思うんです。

草深それは良いですね。そうした各社ならではの情報やナレッジが溜まっていること、そしてAIを積極的に使うカルチャーがあることは、「自分は今、どこに身を置くべきか」を考えるうえで、大きな判断材料になると思います。

私たちThird Intelligenceは、日本発で、新たなAIモデルの研究開発に挑戦するという、大きな目標を掲げて立ち上がった会社です。その挑戦自体が、働く場所としての大きな魅力になると考えています。

AIを活用してAIプロダクトをつくりながら、その基盤となるAIモデル自体の研究開発にも取り組んでいる。だから日々の仕事の中で、自分自身のAI活用も突き詰めていけるんです。AIモデルの基礎的な研究開発から、実際のプロダクト開発、ユーザーに届ける具体的なユースケースまで、一連の領域に触れられる。グローバルに見ても、これほど幅広い領域に取り組める企業は、決して多くないと思います。