AI時代、専門家はもう古い？今、最も価値ある「ジェネラリスト」という新常識

AIの進化が仕事のルールを根底から変えています。専門知識よりも、学び、適応する「ジェネラリスト」がなぜ今、最も価値ある人材なのでしょうか。EliseAIのCTOが解説します。

PRISM Insight: 「ジェネラリストの台頭」は、単なる採用トレンドの変化ではありません。それは、AI時代における企業の組織構造そのものの進化を促す、より大きな地殻変動の兆候です。専門知識をサイロ化させた旧来の組織は、俊敏性を失い、変化の速い市場で立ち行かなくなるでしょう。AIの真の破壊力は個々のタスクの自動化ではなく、知識を「深く掘る」専門家モデルから、知識を「繋ぎ、統合する」ジェネラリストモデルへの移行を強制する点にあります。これからの競争優位は「何を知っているか」ではなく、「いかに速く学び、応用できるか」で決まるのです。

2010年代、テクノロジー企業が追い求めたのは、バックエンドエンジニア、データサイエンティストといった特定の分野を極めた「専門家」でした。技術の進化が比較的緩やかだった時代には、そのモデルは有効でした。しかし、AIが社会のメインストリームになって以来、その常識は覆されつつあります。

AI技術開発企業EliseAIの共同創業者兼CTOであるトニー・ストヤノフ氏は、現代が求める人材像は大きく変化したと指摘します。変化のペースは爆発的に加速し、新しい技術が1年足らずで登場し、成熟する時代になりました。「AIエージェントを5年間構築してきた人材」を雇うことは不可能です。なぜなら、その技術は5年前には存在すらしなかったからです。今、活躍しているのは、長い経歴を持つ人ではなく、速く学び、速く適応し、指示を待たずに行動できる人材なのです。

AIが書き換える「専門性」のルール

ストヤノフ氏によると、AIは複雑な技術的作業への参入障壁を下げた一方で、「真の専門性」に求められる期待値を引き上げました。マッキンゼーの推計では、2030年までに米国の労働時間の最大30%が自動化され、1200万人が根本的な役割の転換を迫られる可能性があるとされています。

もちろん、技術的な深さが不要になったわけではありません。しかしAI時代に重宝されるのは、未知の課題に直面した際に、その場で解決策を導き出せる人材です。

「私の会社では、この変化を日々目の当たりにしています」とストヤノフ氏は語ります。「これまでフロントエンドのコードに触れたことのなかったエンジニアがUIを構築し、逆にフロントエンド開発者がバックエンドの作業に進出しています。技術の利用は容易になる一方、問題はより多くの分野にまたがるため、かえって複雑化しているのです」。

このような環境では、一つのことに秀でているだけでは不十分です。エンジニアリング、製品、運用といった領域を繋ぎ、不完全な情報の中でも迅速に的確な意思決定を下す能力こそが重要になります。

優れたジェネラリストが持つ「6つの資質」

多くの企業は、まだAIの活用方法を模索している段階です。調査によれば、AI活用が真に成熟していると自己評価する企業はわずか1%に過ぎません。多くは、 rigidな役割分担や専門家への過度な依存といった、変化の遅い時代のために作られた組織構造に縛られています。

では、これからの時代に求められる「優れたジェネラリスト」とは、どのような人物なのでしょうか。彼らは深さを失うことなく、知識の幅を広げます。1つか2つの領域で深い専門性を持ちながら、多くの分野に精通しているのです。デイビッド・エプスタインが著書『RANGE（レンジ）知識の「幅」が最強の武器になる』で指摘したように、真の専門性とは、単に情報を集めることではなく、点と点を繋いで意味を見出す能力から生まれます。

ストヤノフ氏は、優れたジェネラリストが共通して持つ資質として、以下の6つを挙げています。