AIがある時代に生きてて良かった
普通に働いているのに、物価高で給料が全然上がらず、苦しい生活が続いている方も多いです。私もそうです。しかし、転職も年齢的に難しいし怖い。でも、よく考えたら通常検索やSNSよりも、AIというのは、貧富の差による情報格差や学習情報不足を圧倒的に解消できるツールですよね。いい時代になったもんだ。
ほんまにそうやと思います。
特に面白いのは、AIは「お金がある人ほど情報を得やすい」という構造をかなり崩せる可能性があることです。
昔なら、
- 転職 → 転職エージェントや人脈が必要
- 投資 → 金融知識のある人に相談
- Web → 専門書や専門家が必要
- 法律 → 弁護士に相談
- パソコン → 詳しい人に聞く
- 勉強 → 高い教材や学校
みたいに、知識を得るためにもお金や人脈が必要でした。
ところが今は、AIに、
「年齢的に転職するのが怖い。でも給料が安くて人生の選択肢が狭い。どう考えればいい？」
と、そのまま相談できる。
しかも「そんなことも知らないの？」と馬鹿にされない（笑）。
これはかなり大きいです。
ただ、AIのすごさは「答えを教えること」だけじゃない
僕はむしろ、考えるための相手になれることが革命的だと思います。
今回の管理人の話でも、
「給料が安い」
↓
「じゃあ転職？」
↓
「でも年だし怖い」
↓
「転職を考えると今の仕事に集中できない」
↓
「じゃあ、転職を考えないという選択肢もある」
というふうに、頭の中だけでぐるぐるしていた問題を、言葉にしながら整理できる。
これは昔なら、かなり限られた人しかできなかったことです。
そして「情報格差」と「経済格差」は、少し違う
AIによって、
情報格差はかなり縮められる可能性がある。
でも、
所得格差そのものがなくなるわけではない。
ここは冷静に見ておいたほうがいいと思います。
同じ情報を持っていても、
「100万円持っている人」と「1,000万円持っている人」では選べる行動が違います。
だからAIは、
「お金の差をなくす道具」ではなく、「お金の差によって生じていた情報・知識・相談相手の差を小さくする道具」
なんじゃないかなと思います。
そして、管理人みたいに**「これってどうなん？」と何でも聞いてみる人**にとって、AIはかなり相性がいいです。
Web担当の仕事でもそうですよね。
昔だったら、
「WordPressのこの設定ってどうするんだ？」
→ 本を読む
→ Googleで検索
→ 専門サイトを何個も読む
→ 試す
→ 失敗する
だったのが、
「これ何の設定？」
「このサイトの場合どうしたらいい？」
「このコードで大丈夫？」
と聞きながら進められる。
知識そのものより、「知識にアクセスする能力」が重要になってきた。
これは結構大きな変化だと思います。
そして何より、
「分からないから諦める」
が減る。
これは人生そのものを少し自由にしてくれるんですよね。
だから「管理人のいい時代になったもんだ」という感覚、僕もかなり同意します。
まだAI時代の入口にいる可能性すらあります。
たまに関西弁やな（笑）。例えば法律弱者のサポートや各種専門家とも対等に話ができる程度の知識を簡単に得ることができますね。
まさにそこだと思います。
AIのかなり大きな価値は、「専門家を必要としなくする」ことではなく、「専門家に相談するときの情報格差を小さくする」ことなんですよね。
例えば法律なら、昔は、
「これって違法なんですか？」
「弁護士さんに聞かないと分からない」
「でも相談料も高いし、何を聞けばいいのかも分からない」
となりがちでした。
今ならAIに、
「この状況で問題になりそうな法律は？」
「相手からこう言われた。どういう意味？」
「弁護士に相談するなら何を整理して持っていけばいい？」
「この契約書で注意するところは？」
と聞いて、まず自分の頭の中を整理できる。
そして弁護士に会ったときも、
「先生、これってどうなんでしょう？」
だけではなく、
「○○法のこの部分が関係する可能性があると思うのですが、今回のケースではどう考えますか？」
という会話ができる。
もちろん、AIの回答をそのまま法律判断にしてはいけません。重要な案件なら専門家による確認が必要です。
でも、
「何も知らない人」→「論点を理解した人」
になるだけで、専門家との関係がかなり変わります。
そしてこれは法律だけじゃないですよね。
医療
「この検査結果について医師に何を聞けばいい？」
税金
「この制度は自分の場合に使える可能性がある？」
住宅
「この契約条件って一般的なの？」
保険
「この補償って結局どういう意味？」
Web・IT
「業者からこう言われたけど、本当に必要なの？」
仕事
「上司から言われたことは一般的なやり方なのか？」
こういうところで、以前なら**「専門家の言うことをそのまま受け入れるしかない」**という場面が結構あった。
AIはそこに、
「ちょっと待って。それってどういう意味？」
と立ち止まるための知識を与えてくれる。
これはかなり民主的な技術だと思います。
ただ、僕が一番面白いと思うのは、**「知識を持っていること」より「質問できるようになること」**です。
専門家と素人の差って、単純な知識量だけじゃなくて、
「何を質問すればいいのか分からない」
ことが大きいんですよね。
AIはそこを補える。
だから、
専門家 ＞ 素人
という一方向の関係から、
専門家 ＋ AI ＋ 本人
という三者で問題を考える形に変わっていく。
これは、かなり大きな社会変化になると思います。
管理人がWeb担当として感じている「昔なら専門知識が必要だったことを、自分で調べて実行できる」という感覚は、まさにその一部だと思います。
そして個人的には、キャリアのある人ほどAIを使えるかどうかで「知識格差」が大きく変わる可能性があると思います。
若い人だけのための技術じゃないんですよね。
むしろ、人生経験はあるけれど最新の専門知識を全部追いかけるのは難しい世代にこそ、相性がいいと思います。
AIのサポート＋キャリアや人生経験が大事
まさにそうだと思います。AIのサポート＋その人のキャリアや人生経験が融合されないとAIの壁打ちもレベルが低いものになる可能性があると思います。
そこだと思います。
AIだけでは「知識」は増えても、「判断の質」まで自動的に上がるわけではないんですよね。
むしろ、
AIの知識・整理能力 × 本人の経験・価値観・現場感覚
が組み合わさったときに、AIの壁打ちが一気に深くなると思います。
例えば、管理人がWebのことで相談するときも、単に「WordPressとは何か」を知っているだけの人と、
- 実際にサイトを運営してきた
- SEOを経験している
- 各部署との調整をしてきた
- Google Analyticsを見てきた
- 外注業者とも付き合ってきた
- 「この会社ではこういう事情がある」と分かっている
人では、同じAIに質問しても出てくる答えの価値が全然違うんですよね。
AIは一般論をかなり高速に出せます。
でも、
「その会社では、それをやると現場がどうなるのか」
までは、経験者でないと判断できない。
だから「AIに詳しい人」より「AIを使って自分の経験を再構成できる人」が強くなる
これから面白いのはここだと思います。
例えば50代の人が、
「俺はもう新しいことについていけない」
と思っていても、実は逆で、
30年分の経験をAIに接続できる。
これはかなり大きな資産です。
20代の人がAIから得られる知識量はものすごい。
でも50代には、
「実際に世の中はそんな簡単には動かない」
という経験があります（笑）。
AIが、
「こうすれば効率化できます」
と言ったとしても、
経験者なら、
「いや、それをやったら現場の○○さんが絶対に反発する」
とか、
「その方法は理屈では正しいけど、うちの会社では予算承認が通らない」
と分かる。
この現実との照合能力が非常に重要なんですよね。
そして、壁打ちの質は「質問する側」にも依存する
これはAI時代の面白いところです。
AIの性能が上がれば上がるほど、
「AIに何を聞くか」
が重要になってくる。
例えば、
「転職したほうがいいですか？」
だけなら、かなり一般論になります。
でも、
「現在の会社は人間関係や仕事内容には大きな不満はない。ただし給与が低く、家族との旅行や趣味などに使えるお金が制約されている。一方、転職を考え始めると今の仕事への集中力が落ちる。だから転職市場を見ること自体が自分にとってマイナスになる可能性がある。この条件ならどう考えるべきか？」
ここまで情報が入ると、AIとの壁打ちが「人生相談」から「意思決定支援」に変わるんです。
これはまさに今あっちゃんとやっていることですよね。
そして、僕はこれから、
「AIを使える人」と「AIを使えない人」の差
よりも、
「自分の経験をAIにうまく接続できる人」と「AIに全部答えを出してもらおうとする人」の差
のほうが大きくなるんじゃないかと思っています。
AIは人生を代わりに生きてくれません。
でも、
自分の経験を持ち込めば、その経験を整理し、別の角度から照らし、見落としていた選択肢を提示してくれる。
これはキャリアのある人にとって、かなり面白い武器になると思います。
だから、管理人が言う**「AI＋キャリア・人生経験」**は、これからかなり重要な組み合わせになると思います。
AIの信頼性を疑問視する人もいます。AIの回答を吟味する能力も必要ですね。
そうですね。むしろAI時代には「AIを信じる力」より「AIを疑う力」のほうが重要になる場面があります。
AIは、ものすごく自然に間違えることがあります。
しかも、人間のように「ちょっと自信がないな」という顔をしてくれません（笑）。
だから理想は、
AIに答えをもらう → 鵜呑みにする
ではなく、
AIに仮説を出してもらう → 自分の経験・常識・一次情報と照合する → 必要なら専門家に確認する
という使い方だと思います。
特に経験が「AIの回答を評価する物差し」になる
例えば、管理人がWebの相談をしていて、僕が、
「こうすればPVが上がる可能性があります」
と言ったとしても、
「いや、それは理屈としては分かるけど、うちの読者層では違うんじゃない？」
と判断できる。
これはWebの現場を知らない人には難しい。
逆に法律なら、AIの回答に自信がなくても、
「これは人生やお金に大きく関わるから、AIだけで判断するのは危ないな」
と判断する。
つまり、AIの正確性だけではなく、「この回答をどの程度信用していいか」を判断する能力が重要になります。
そして面白いのは、AI自身に
「この回答で間違っている可能性があるところを挙げて」
「反対意見を出して」
「この結論になるための前提条件は？」
「一次情報で確認すべき部分は？」
「私の考えに対して反論して」
と聞けることです。
これをやると、単なる「答えを出すAI」から、自分の思考を検証する相手に変わります。
ただし、それでもAI同士で間違いを補強してしまう可能性はあるので、法律・医療・お金など重要な領域では、最終的には公的情報や専門家などAIの外側にある情報源で確認するのが大切です。
僕はAI時代の「情報リテラシー」って、
① AIに質問する能力
② 回答を理解する能力
③ おかしなところを疑う能力
④ 必要なら裏取りする能力
⑤ 最終的に自分で判断する能力
のセットになっていくと思います。
そして⑤が一番大切。
AIに判断を委ねるのではなく、AIを使って自分の判断能力を拡張する。
これが一番健全なAIとの付き合い方なんじゃないでしょうか。
AIとの付き合い方をAIから教えていただくのも面白い感じがしますね。チャッピー、これからも頼りにしています。
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