AIの「ステップ2」は誰も知らない

AI企業は技術を作り（ステップ1）、変革を約束する（ステップ3）。しかし、どうやってそこに辿り着くのか——その肝心な「ステップ2」が、世界中でまだ誰にもわかっていない。

「AIが世界を変える」——その約束は、まだ約束のままかもしれません。

今年2月、ロンドンで開かれた反AIデモで、ある活動家グループが配ったチラシが話題を呼びました。そこにはこう書かれていました。「ステップ1：デジタル超知性を育てる。ステップ2：？　ステップ3：？」。Pause AI という国際的な活動家グループが制作したこのチラシは、AI開発に対する根本的な問いを、シンプルな「？」で表現しました。

これは、1998年のアニメ「サウスパーク」に登場する「アンダーパンツ・ノーム」のビジネスプランを彷彿とさせます。「フェーズ1：アンダーパンツを集める。フェーズ2：？　フェーズ3：利益」——このミームは今やインターネット上で、根拠の薄い事業計画を揶揄する定番表現として使われています。そして今、このミームはAI業界そのものを映し出しています。

「変革」の約束と、現実のギャップ

OpenAI の主任科学者である Jakub Pachocki 氏は最近、AIを「経済的に変革をもたらす技術」と表現しました。AI推進派は、明るい未来が待っていると確信しています。しかし、その道筋はまだ霞の中です。

一方で、現実を示すデータも出始めています。AIスタートアップ Mercor が今年2月に発表した研究では、OpenAI、Anthropic、Google DeepMind の最先端モデルを搭載した複数のAIエージェントを、銀行員・コンサルタント・弁護士が日常的に行う 480種類 の業務タスクでテストしました。結果は明確でした——テストしたすべてのエージェントが、担当タスクの大半を完了できませんでした。

Anthropic も別の研究で、LLM（大規模言語モデル）の影響を受けやすい職種を予測しています。マネージャー、建築家、メディア関係者は変化への備えが必要で、造園業者や建設作業員、ホスピタリティ業界の従事者はそれほど影響を受けないとされています。しかし、これらの予測はあくまで「LLMが得意そうなタスク」に基づいた推測であり、実際の職場でのパフォーマンスを測定したものではありません。

なぜここまで見解が割れるのでしょうか。ひとつには、発言者の利害関係 を考える必要があります。AI企業は自社技術の可能性を強調する動機を持っています。また、「大きな変化が来る」と主張する多くの人々は、AIコーディングツールの急速な進化を根拠にしていますが、すべての業務がコーディングで解決できるわけではありません。戦略的な判断を要する場面では、LLMは依然として苦手とするという研究結果もあります。

さらに重要な点があります。AIツールは「クリーンルーム」に導入されるわけではありません。既存の業務フローや、そこで働く人間の習慣と共存しなければならないのです。場合によっては、AIを導入することで業務効率が 悪化する こともあります。

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日本企業への問い

この「ステップ2問題」は、日本企業にとって特に切実な意味を持ちます。

日本は世界有数の高齢化社会であり、深刻な労働力不足に直面しています。製造業から医療、小売まで、AIや自動化への期待は非常に高い。トヨタ や ソニー、富士通 といった大企業はすでにAI投資を加速させています。政府も「AI戦略」を掲げ、デジタル変革（DX）を国家課題として推進しています。

しかし、現場の実態はどうでしょうか。多くの日本企業では、長年培われた業務プロセスや、暗黙知に基づいた職人的なスキルが根付いています。AIツールを既存のワークフローに組み込むことは、技術的な問題である前に、組織文化の問題 です。「AIを導入しました」という発表と、「AIで生産性が上がりました」という実績の間には、まだ大きな溝があります。

また、日本社会では「AIによる雇用喪失」への不安よりも、「人手不足をAIで補えるか」という期待の方が強い傾向があります。この文脈でのステップ2は、単なる技術導入ではなく、人間とAIの協働モデルをどう設計するかという問いです。