AI対話と企業の命運 ── 答えのない問いをAI対話で解く力は、個人と企業の命運をどう分けるか

「AIの使い方として、答えがある作業に近いものを大量にこなしていくという用途と、作業ではなく、答えがないところの答えを探っていかなくちゃいけないという用途に、大きく分かれてきたんだろうなと思っています。今日はどちらかというと、答えのない問いを解く側にフォーカスしたい。」

「最上位のモデルがものすごく賢くなったという話がある一方で、あまり大きなニュースにはならないけれど、GPT-6 Lunaが100万トークンあたり0.1ドルというものすごく安い価格で提供され出して、対抗してAnthropicもClaude Haiku 5.5を同じくらいの価格で出してきた。相当大量のデータを処理できるようになってきた、ということもこの1か月の大きな技術的ニュースです。」

「20ドルか30ドル払えば最上位のモデルも使える。昔だったら何千万円も払ってコンサルタントを雇わないと手に入らなかった頭脳が、もう皆の手元にある。ある種フェアな競争のように見えて、でも多くの企業の経営陣と話していて、AI時代の未来展望が見えているかというと全然見えていない。めちゃくちゃ賢いAIを皆持っているはずなのに、それによって戦略構想がものすごくレベルアップしているようにはあまり感じられない。」

「見た目はものすごく綺麗になっていて、完璧な資料が出てきている。でも、それはどうも表面的で横滑りしていて、企業の競争力につながっていない。それをどう乗り越えていくことが可能なのか。それこそがAI時代の企業の命運に、実は大きく関わっているんじゃないか。」

「そもそも我々の脳とAIを紐付けながら、本当に考えていけるのかというところに大きな課題感がある。しかも、それがどうも相当に個人差がある。単純に頭がいいだけでもなく、情報処理力というわけでもなく、経験なのか ― 今までよくわからなかった差が、どうもつきつつある時代なんだろうと思っています。」

「第5回では、昔なら数千万円払って買っていたような資料が1回70円、100円で手に入ってしまうという話をした。そこはもう完全にフラットになって、でも別のところでものすごい差がどうも生まれていくんじゃないか。それが1日、1週間、1か月、1年、2年と経っていくと、その差はどんどん蓄積していく。何年か経ったあとに、相当取り返しのつかない差がつくんじゃないか。」

「自社版AIというのはどこの会社も作りたがるんですよね。自社独自のノウハウを載せたいとどこの会社もおっしゃるわけですけど、それができたところで、みんながAIに従っていき、AIの案になっていく。そして他社も結局同じものを使えてしまうので、他社と差異のないものになっていく。」

「横並び：AIがなかった頃と比べて、AIを使うと皆の答えは似通うのか。AI任せ：AIだけで考え続けさせる結論と、人がAIと対話してたどり着く結論に大差はないのか。初手：差は最初の指示文で決まるのか、その後の更問いで決まるのか。学習：AI対話の力は、人から学んで伸ばせるのか。」

「今の事業をAIで磨き込むか、AIで別の土俵を作るか。誰もが使えるAIと公開の情報で速く広くか、自分たちにしかない現場・データ・関係で深くか。AIに任せて多く速く試すか、人が熟考して少なく深く決めるか。全員の底上げか、尖りを作るか。自分で手を動かしAIを使い倒すか、人を動かしAIを使う組織を作るか。型にして広げるか、個人の技として磨くか。」

「A社は、組織として問いの深さを上げ続ける仕組みと文化があり、判断の根拠は『どう考え、構想が動いたか』。B社は、AIと深く考える人が数人いてスーパースター扱いされるが、洞察がその人たちの中に閉じていて、根拠が人に張り付く ―『あの人が言った』。C社は、AIの答えをそのまま採用した整った資料が会議を埋め、根拠が人から消える ―『AIがそう言った』。」

「僕の周りではもう最近ちょっとCになりかけている。特に最上位のモデルに資料を作らせると、もう最初から圧倒的な出来のものが出てくるので、それをどう読み取るかに、だんだん仕事が移っていっているということも感じます。」

「真ん中の線というのは、AIに何回か『もっと考えて、もっと考えて』とAIだけでやらせた線です。AIにごり押しさせて考えたらこの線だ、というので、これを超えていると、何かしら人間ならではのものがさらに加わっているだろう、という線です。」

「これはAIと人間の対話全てを評価するようにしているので、AIにたくさん考えさせると結構高スコアになるのかもしれない。ただ、そのスピードを人間が理解できるのかっていう、別の問題もまた出てきますよね。」

「AIのきれいな回答だけでは解けないトレードオフを、そこで与えることによって、無茶ぶりで出てくるものがあるのかもしれないですね。」

「さりげないように見えて、でもそのさりげない一言の違いによって、うまく引き出せる何かがあるのかもしれないですよね。そうすると、これを社内で共有するとか、AIから考えを引き出すノウハウを他の人に教えるって、そう簡単には共有できないのかもしれない。ただ、ちょっとした問いの立て方は人によって違って、それがAIに何を考えさせるかの向きを変えているんだということですよね。」

「上位の皆さんを見ていても、ほんの50字か100字ぐらいだったというのが、僕からするとちょっとした驚きだったんです。もっと連発型の人と熟考型の人に分かれるかなと思っていたんですけど、その50字ぐらいに何を書くかが、折れ線グラフの分かれ具合からすると人によって違ったんだろうなと。何かしら方向感を与えたり、トレードオフの関係を与えたり、AIがきれいな答えだけで終わってしまうところに対して、です。」

「今日もこれだけ差があった。この差がある中で、方向性を持ち込むというプロセスをどれくらいできるか。いくつか違う観点に振ってみるといった発想がどのくらいあるかが、差を生んでいるのかもしれない。それが3年、5年、そういう人が多い会社、それが当たり前になる会社と、AIが作ったものをそのまま受け取るだけになってしまう会社とで、命運が変わってくるんだろうと。」

「今日1回目と2回目をやったのはやっぱり良かったですよね。2回目で多くの人が技を盗めた。1周目のあとにコメントを言葉で伺って、テキストだけでは分からなかったところが肌感覚でわかって、それで2周目に多くの人が取り込んで成長できた。逆に言うと、あまり会話のない会社、お互いにノウハウを共有するのが当たり前じゃない会社だと、それが起きない。」

「前回やった産業転換シナリオみたいなものに比べるとやや地味な気もしつつ、でも企業競争力の一番根幹のところに、これから1年2年かけて効いてくるんじゃないか、とも思えます。」

「スコアリングってとても難しいですよね。評価軸が入った瞬間に、人はその評価軸に対して行動してしまって壊れていくものだ、というのが昔から言われていますけど、その100点を目指すための行動が、本当にAIからいい答えを出す行動と同じだったのかどうかは難しい。読まない方が有利になってしまうところは、完璧なツールではないなと思いました。」

「ニュースの分析をGeminiで動かしていたのを、候補のモデルを並べて、Claude・Gemini・GPTに判定させて、3分の2の評価が高かったClaude Sonnetに切り替えました。AIでものを動かしていくとき、モデルが常に更新され続けるので、それをいつメンテナンスするかという手間は、AIならではですね。」

「メンバーかどうかの入口はコントロールしなくちゃいけないので、メールアドレスだけの認証にして、パスワードは一切受け取らない。それが一番安全です。作っているものは全部Claude Codeで網羅的にチェックさせていて、簡単に破られても、そこから先メールアドレスが流出しないといった対策を今月たくさんやっています。」

「このAI対話は、やったところで持って帰れないと意味がないと思っているので、終わった後に自分でも使えるものを作りました。Colabのノートブックを動かせばほぼ似たような体験ができるものと、Googleのシステムの許諾を得るのが難しい人のために、一人一人が手元のAIを使いながらそれを持ち寄るパターン。昔だったら何か月もかかったようなシステム開発が、ほんの数日でできてしまう。」

「AIにシステムを開発してもらうことが登場したのはとても重要なターニングポイントです。単に作れましただけではなく、誰もが作れるようになったことが産業や企業の意思決定にどう影響を与えていくのか。Claude CodeやCodexが大きなブームになった今年前半から、もう飽き始めて作るものがない人と、作るものが溢れ出している人に分かれている。そして企業でも、SaaSがなくても自社で作れると言っていた今年前半に比べ、実は自社で作ろうとすると相当大変 ― プロトタイプの簡単な機能までは作れるけれど、管理機能だとか認証だとかセキュリティだとか、そう簡単に内製はうまくいかないということに多くの会社が気づいている。作れるようになったとき、何を作りたいかを考えることの方に重要性が移っていく。」

「地理的な配置の最適化や顧客のクラスタリングは、昔ならデータサイエンスの専門家に数千万円払ってようやく出来上がるものだった。それがほんの100円、200円でできてしまう。大企業の役員に教えると『じゃあ私でもできますね』と言われる。でも、ほとんどの会社が最高のデータサイエンティストを抱えたデータ駆動カンパニーになれているかというと、全然なれていない。皆ができるようになっているはずなのに、できている会社とできていない会社に分かれていく ― 今日のAI対話の話と似た構図が、どこでも出てくる。」