AI人材育成とボトムアップ組織論 ― 完全自動化時代に「学ぶ意味」

本記事は、自然言語処理・大規模言語モデルを専門とする岡崎直観先生（東京科学大学 教授／エッジテクノロジー技術顧問）にご寄稿いただいた論考です。AIによる自動化が急速に進むいま、私たちはなぜ学び、何を育てるべきなのか――「AI人材育成」と「組織のあり方」、そして「働く意味」について論じていただきました。

本記事の執筆者

岡崎 直観（おかざき　なおあき）

エッジテクノロジー株式会社 技術顧問

• 東京科学大学 情報理工学院 情報工学系 教授
• 日本ディープラーニング協会 理事

専門分野：大規模言語モデル、自然言語処理

経歴：東京大学大学院情報理工学系研究科 特任研究員、東北大学大学院情報科学研究科 准教授を経て、2017年8月より現職

受賞歴：平成28年度 科学技術分野の文部科学大臣表彰 若手科学者賞／第15回 船井学術賞／2016年度 マイクロソフト情報学研究賞

著書：『自然言語処理の基礎』

「道具」から「自ら考える知能」へ

近年の人工知能（AI）、特に大規模言語モデル（LLM）やAIエージェントの進歩は、私たちの仕事や人材育成のあり方に根本的な問いを投げかけています。かつて、コンピュータは人間が与えた手順に沿って計算を実行する道具でした。 しかし現在では、AI自身が計画を立て、複雑な課題を自律的に解決する方向へと急速に進化しています。

その変化は様々な場面に表れています。例えば、数学の証明を生成するAIエージェントと、その正しさを自動的に検証する定理証明系による枠組みが成功を収めています。 一方で、もっともらしく見えても誤った議論をAIが生み出す危険性や、人間が理解できない証明を自動的に導出することの意義などについて、数学者たちは議論を始めています。

また、AIエージェントが自律的に処理できるタスクの複雑さも急速に増大しており、人間が担当しても長時間を要する知的作業をAIが代替できるようになっています。

自動化の波は、AIをつくる側にも及ぶ

高性能なAIの台頭により、世界ではホワイトカラーの職業を中心に雇用不安が生まれています。AIエンジニアやデータサイエンティストなど、AIを作る側・使う側の人材も例外ではありません。

ソフトウェア開発の様々な工程でAIが活用され、人間がソフトウェア開発に費やす時間は減っています。データ分析も同様で、データの前処理、分析、可視化、レポート作成といった作業の多くをAIが担えるようになっています。

このような状況を目の当たりにすると、プログラミングやデータ分析、さらにはAIそのものを人間が学ぶ必要はなくなるようにも思えます。AIがコードを書き、データを分析し、レポートまで作成してくれるのであれば、人間は結果だけを利用すればよいように思えるからです。

それでも、「学ぶ意味」は失われない

しかし、私はそうは考えていません。

AIを活用する場合には、その結果に対する責任を人間が最終的に負わなければなりません。研究や企業活動において、AIが生成したコードや分析結果をそのまま鵜呑みにすると様々な問題を生じますので、人間がその妥当性を判断し、責任を負う必要があります。 しかし、それ以上に重要なのは、原理を理解している人間こそが新しい価値を生み出せるという点です。

革新は現場から生まれる ― ボトムアップの系譜

技術革新の歴史を振り返ると、大きな変化は必ずしも上から与えられたものではありませんでした。インターネット、オープンソース・ソフトウェア、ウェブサービスなど、多くの革新は、現場の技術者や研究者が自ら問題を発見し、試行錯誤を繰り返す中から生まれてきました。新しいアイデアは、既存の知識や原理を深く理解した人々の創意工夫によって生み出されてきたのです。

AI時代においては、この傾向は一層強まると考えられます。

AIが汎用的で誰でも利用できる技術になると、単純な知識や作業そのものの価値は低下します。 一方で、新しい問題を発見し、その問題に対してどのような価値を生み出すべきかを考え、新しい方法を試行錯誤する能力の重要性はむしろ高まります。

変化の激しい時代においては、現場から遠い経営者や管理職が未来を予測し、組織全体を導いていくことは困難です。現場にいる人間がAIを活用しながら課題を発見し、自ら解決し、組織の価値を高めていくことが必要です。AI時代にも必要なのは、トップダウンだけに依存した組織ではなく、個々の主体性や創造性を引き出すボトムアップ型の組織です。

AI人材育成の本質とは何か

ゆえに、AI人材育成とは、単にプログラミング言語や機械学習の知識を教えることではありません。本質は、自ら学び、自ら考え、試行錯誤し、新しい価値を創造できる人材を育てることにあります。

知識を覚えることだけが目的ではなく、知識を使って問いを立て、他者と協力しながら新しいものを生み出せる力を育むことが重要になります。この力を身につけるのは簡単ではなく、実際の現場で実務経験を積む必要があります。これは、研究という営みを通じ、情報科学を専攻する学生に大学が提供している教育そのものです。

完全自動化時代に問い直す「働く意味」

また、AIによる完全自動化が進んだとき、人間が「働く意味」を見つめなおすことになるでしょう。これまで、仕事は生活の糧を得るための手段でした。 もし、AIによって社会の生産活動の多くが自動化されるならば、人間は「何をしたいのか」「何を面白いと思うのか」「社会にどのように貢献するのか」という問いに、より向き合うことになるでしょう。

学び、創造し、他者と協力し、新しい価値を社会にもたらすことの喜びは、AIによる完全自動化が進んでも、変わりません。

未踏領域に挑む人材が、AIの未来を拓く

生成AIの登場によって、AIは誰もが利用できる身近な技術になりました。 しかし、その能力や効率にはまだ多くの改良の余地が残されています。マルチモーダルAI、フィジカルAI、AI for Scienceなど、人間社会に真に役立つAIを実現するためには、未知の課題に挑戦し、新しい技術を切り拓いていく人材が欠かせません。

私の歩みと、生成AIがもたらす「質的な転換」

私自身、小学生の頃にMSX-BASICでプログラミングを始め、その後、機械語やC言語を学び、現在はPythonを主に使うようになりました。振り返ってみると、技術の進歩によってプログラミング言語や計算機環境は大きく変化しました。 しかし、その変化は抽象化や処理速度の向上によるところが多く、人間が自ら考え、プログラムを書くという営みそのものは変わりませんでした。

ところが、生成AIがもたらす変化は、それとは質的に異なります。AIは単に人間を助ける道具ではなく、プログラムを書くことや問題を解決することそのものを自動化します。これは、低級言語から高級言語への移行のような抽象度の変化とは比べ物にならない大きな転換です。

歴史的転換点を、ワクワクしながら

だからこそ、今という時代に機械学習やAI、プログラミングを学べることは幸せなことなのだと思います。それは、仕事を失わないために仕方なく勉強するということではありません。 人類が「知能とは何か」という根源的な問いに挑み、人工的な知能を創り出そうとしている歴史的な転換点に立ち会い、その技術を理解し、さらには自ら新しい価値を生み出す側に参加できるからです。

AIが切り拓く未来を自ら作る側に回り、歴史的な転換点をワクワクしながら見届けましょう。

AI drops 編集部

AIを仕事にするためのキャリアノウハウ、機械学習・AIに関するTopics、フリーランス向けお役立ち情報を投稿します。

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