まず、AI は素晴らしいです。コーディング、記述、分析、博士レベルの研究の実施などを行います。開発者がよりクリーンなコードを書くのを助け、マーケティング担当者が無限のコンテンツバリエーションを生み出し、アナリストが新たな洞察とスケールで数字を分析するのを助けます。しかし、GPT-5 が自分の職種に導入されるかどうか不安に思いながら LinkedIn を更新しているのであれば、それは間違った方向を見ています。心配すべきなのは AI ではなく、AI ネイティブなのです。
ご存知のとおり、オートコンプリート以前の生活を覚えていない人たちです。ChatGPT に学習ガイドを依頼し、その結果を Notion に入力して、自動的にタグ付けして要約する人たちです。パンデミック中に卒業し、プロのようにプロンプトを独学し、今では GPT と AI コパイロットを単なる別のブラウザタブとして扱っている人たちです。彼らは、キックオフミーティングをスケジュールするよりも早く卒業し、オンボードし、コードの展開を開始します。彼らは AI を学んでいるのではなく、AI を使って考えているのです。
そして、ここが気になるところです。行動科学がそれを裏付けています。識字研究から認知心理学研究まで、何十年にもわたる研究が同じことを示しています。年齢を重ねるにつれて学習は難しくなります。神経の可塑性は低下します。習慣の変化に対する抵抗は増大します。要約: 新しい AI ツールに飛びつかないのはあなたのせいではありません。しかし、それはあなたの問題なのです。
私たちのほとんどは変化を嫌っているのではなく、変化に必要な努力を嫌っているのです。ツールやワークフローの変更には時間がかかり、レガシー システムや企業の官僚主義に対処したり、次のスプリントを終わらせようとしたりしているときには、時間は不足しています。一方、AI ネイティブは反復作業を行っています。彼らは 2 人の人間と AI 搭載ツールのスタックを使って MVP 全体を構築しています。彼らはすべてを知る必要はありません。適切な質問をする方法を知っていればよいのです。
ソフトウェア エンジニアリングに焦点を絞ってみましょう。Google は最近、コード生成の約 20% に AI が役立っていると述べました。ちょっと考えてみてください。5 行に 1 行が機械によって書かれたか、機械によって支援されています。これは誇大宣伝ではありません。インフラストラクチャの問題です。これは効率性のわずかな向上ではなく、根本的な変化です。しかし、レガシー企業の多くの上級エンジニアは、古いコードベースをいまだに監視したり、Copilot に懐疑的だったり、Jira チケットに深く入り込んで新しい作業方法を模索したりしています。
肝心なのは、AI に追いつく必要はありません。AI の使い方を知っている人が必要なだけです。AI ネイティブ ツールのトレーニングを受けたジュニア エンジニアにレガシー スタックへのアクセスを与えれば、次のスタンドアップの前に最適化、リファクタリング、デプロイが行われます。なぜでしょうか。それは、彼らが「これまでずっとやってきた方法」という聖域に縛られていないからです。彼らは AI をオプションとは見なしていません。AI を基本と見なしています。タイプライターの代わりに Google ドキュメントを使用することに疑問を持たないのと同じです。
彼らは、Codeium、Replit、Cursor、さらにはカスタムトレーニングされた LLM などのツールを使用して、自動ドキュメント化、自動テスト、自動デプロイ、さらにはアーキテクチャの変更の提案を行っています。彼らは物事を壊すことを恐れていません。彼らは、特に AI アシスタントが背後を監視している場合は、すべてが修正可能であると想定しています。また、彼らは、AI に飛び込まないための言い訳としてよくある「しかし」にこだわっていません。つまり、AI はオープンソースではない、バックエンドでは動作しない、幻覚を起こす、新しすぎる、リスクが大きすぎる、証明されていない、といったものです。もちろん、これらの懸念は正当なものです。しかし、どれも決定的なものではありません。AI ネイティブはそれを知っています。彼らは障害ではなく、回避策を見ています。
このパターンはソフトウェアに限ったことではありません。知識ベースのあらゆる業界で起こっています。マーケティングでは、AI ネイティブが生成ツールを使用して、パーソナライズされたコンテンツを大規模に作成し、A/B テストをより迅速に実行し、リアルタイムでシグナルに適応しています。法律では、AI を使用して契約書を作成し、規制書類を解析し、いくつかのスマートなプロンプトでケース ブリーフを準備しています。医療では、新人医師が最新の医学文献でトレーニングされた法学修士号を使用して診断を相互参照する方法を学んでいます。金融でも、ジュニア アナリストが AI の助けを借りて反復的なモデリングを自動化し、研究サイクルを加速しています。
AI ツールは、ドメイン専門知識の価値を再定義しています。組織知識はかつては防御壁でしたが、今では足かせになっています。経験は依然として重要ですが、適応力と組み合わせた場合に限ります。物事がかつてどのように機能していたかを知るだけではもはや十分ではありません。物事が現在どのように機能するかを理解する必要があります。競争上の優位性は、蓄積された知識から、新しいツールを統合する敏捷性へと移行しました。
AI に関する大騒ぎのほとんどは失業に関するものですが、真実はもっと微妙です。私たちは AI の終末に向かっているわけではありません。私たちは、AI の活用方法を知っている人が知らない人よりも優れた成果を上げる、加速的な置き換えの段階に突入しています。適切なスタックを備えた小規模チームが、惰性で動いている大規模チームよりも優れた成果を上げるのです。AI が仕事を奪うのではなく、AI に精通した人が 5 人分の仕事をこなすのです。
AI が仕事を奪うのではないかと心配しているなら、あなたはすでに数歩遅れています。本当の脅威は、寝ている間にプロンプトエンジニアリングをし、趣味でカスタム GPT を立ち上げ、週末に自動化を構築し、スタックに 12 個の AI ツールがなければ仕事がどのように機能していたか覚えていない Gen-Z の卒業生です。現時点で唯一の防御策は、彼らのほとんどがまだ Windows PC の使い方を知らないことです。
これは人間対機械ではありません。古い習慣対新しい力です。そして今、力は急速に増大しています。AI を使用する人と使用しない人の間のギャップは広がるばかりではなく、溝になりつつあります。
AI ネイティブは待っていません。構築、最適化、出荷を行っています。
それに応じて適応してください。そうしないと、取り残されてしまいます。
