私のようなスペイン語を話すことができない人でも、メキシコに1週間旅行する場合、翻訳アプリがあれば何とかなります。しかし、メキシコに移住するとしたらどうでしょうか？常にアプリに頼らなくとも流暢にコミュニケーションとれることを目指したいでしょう。
休暇中の翻訳アプリのように、AIツールは仕事でいつでもあなたを助けてくれます。質問に答えたり、提案をしてくれたり、仕事の一部を代行してくれたりもします。
職場で「ジャスト・イン・タイム」に助けを得ることができるため、重要な仕事を前もって学ぶ必要はないと思うかもしれません。あるいは、「万が一」のことのために仕事を覚える労力は割に合わないかもしれません。
AIが仕事の進め方を変えるのは事実です。しかし、このような変化の中にあっても、シンプルで長年の経験で培われたワークライフの事実は変わらないと私は信じています。従業員はテクノロジーの力を借りずに、スキルや専門知識を活用する必要があります。私はこれをスキルの流暢さ（skill fluency）と呼んでいます。
AIアシスタントは賢くなっている
OpenAI、マイクロソフト、アップルは、AIアシスタントがまもなくコンテキスト（文脈）を理解できるようになると発表しました。つまり、私たちがデジタルデバイスやアプリケーション上で何をしているかを「見る」ことができるようになり、私たちが行うデジタル作業をアシストしてもらうことができるようになるのです。
まだご覧になっていない方は、OpenAIのデモビデオをご覧ください。このビデオは、GPT-4oがあなたのスクリーンを見ることができるとき、GPT-4oとどのようなインタラクションができるかを示しています。
また、Googleによる下記のビデオでは、AIがカメラを使って物理的な空間をナビゲートするのをどのようにアシストするかをご覧いただけます。
AIは翻訳アプリ、スキルは流暢な語学力
上記のビデオのようなAIのデモは、私たちを驚かせ、私たちが能力開発に時間を費やすべきスキルを再考させることがあります。同様に、OpenAIが5月にライブ翻訳機能をデモしたとき、無料の言語学習アプリであるDuolingoの株価は3.5％下落しました。市場は、「どこに行ってもリアルタイムの言語翻訳が使えるなら、人々は言語を学ぶ必要がまだあるのか？」という疑問と格闘していました。
その後、株価は回復しました。おそらく、翻訳は間違いなく便利ですが、実際の語学の流暢さに取って代わることはないという認識に基づいたのでしょう。流暢さが必要なのは、メキシコに移住した場合だけではありません。
どこにいても、日常生活には流暢さが必要です。あなたは1日に約16,000語もの量を話します。最も重要で基本的なコミュニケーションを外部に委託することはできません。スピード、協調性、親密さが重要な交流や人間関係においては、流暢さが必要なのです。
職場におけるスキルの流暢さ
仕事においても流暢なスキルが必要です。「自分の仕事は日常的なコミュニケーションのようなものなのか、それとも短い休暇の旅行のようなものなのか？」と自問してください。
確かに、それぞれのアプローチには実用的な使用例があります。あまり頻繁に行わない仕事（短い休暇）には、情報を調べる能力が重要です。Excelでvlookup関数を書く方法を覚えている必要があるようには私は思えません。必要なときはいつでも検索していますが、AIはそのプロセスをシームレスにします。
しかし、私の仕事の核となる部分（日常的なコミュニケーション）には、常に頼っているツールやプロセスがあります。私はこれらのツールを使って摩擦を起こしたくありません。スキルの流暢さが欲しいのです。
この流暢さ（日常的な使用）と翻訳（使用頻度の低さ）の類似性は、AI使用の重要なダイナミックに対応しています。しかし、それだけではありません。AIは新しいタスクや稀なタスクの手助けをすることもできますし、繰り返しの多い平凡な日常業務を引き受けることもできます。AIはまた、あなたが仕事を始めたり、障害を克服したり、新しい視点を得るのを助けることもできます。
そしてそのすべてを通じて、1つのことが真実であることに変わりはありません。AIがどのようにあなたを支援しようとも、あなた自身の能力がプロセスの核となる重要な要素であることに変わりはありません。あなたの核が大きく強ければ強いほど、あなたとAIの相互作用はより良いものとなり、あなたはより良い結果を得ることができるのです。
コアとなる専門分野のスキルの流暢さを高める5つの理由
1. スピードと連想思考
内面化された知識は、思考を速め、簡単にアイデアを結びつけ、常に情報を探すことなくパターンを見出すのに役立ちます。仕事におけるスピードの重要性を強調するために、コンピュータ科学者はよくフルートに例えます。フルートを吹いて音を聞くまでに1秒の遅れがあるとします。遅延があると、練習や演奏が難しくなりますよね？
思考力や問題解決力は、気が散ることなく自分の知識にアクセスできるときに最もよく働きます。脳のワーキングメモリーの研究から、専門知識には推論能力を高める複雑な認知チャンクが含まれていることが明らかになっています。これらのチャンクは積み木のようなもので、より深い理解と創造性を引き出す能力を高めてくれます。
2. 自動化のパラドックス
自動化のパラドックス（自己矛盾）はこうです。機械を使って仕事を代替する場合、その機械も設置、維持、管理する必要があり、その結果、仕事の種類が増えます。ルーティンワークを置き換えることで、複雑なシステムを維持し、例外を管理するために必要な専門知識への依存度が高まります。
私たちはこの傾向を飛行機で見てきました。あなたは最近、飛行機のコックピットを覗いたことがありますか？複雑なシステムです。
ハドソン川に飛行機を着陸させたことで有名になったChelsey Sullenberg機長は、『高度に自動化された飛行機を操縦するには、より多くの訓練と経験が必要です。』と言いました。AIに関しては、一人ひとりがAIシステムを監督・管理するために必要な専門知識を維持する必要があります。
3. 信頼できないGPS
私はどこに行くにもGPSを使っています。つまり、特に新しい都市や国を横断するとき、人の補助なしでどこにでも行けるという能力を持つということです。「GPSの準備ができるまで、スーパーの駐車場から車を出すのを拒否する」くらいひどいです。
調査によると、ロンドンのタクシー運転手は、ロンドンの街の複雑で曲がりくねった道路地図を法的にも記憶しなければならないため、他の人たちよりも脳の海馬が大きいそうです。しかし、私たちのほとんどは生活のために車を運転するわけではないので、GPSに頼ることは利便性とナビゲーションの器用さの間の合理的なトレードオフです。
本当の課題は、AIが信頼性の低いGPSであるという事実から生まれます。もしGPSが10％の確率であなたをランダムな間違った場所に導くとしたら？さらに悪いことに、手遅れになるまでコースから外れていることを知る術がなかったとしたら？
何か間違っている過程の問題点は、手遅れになるまで、正しい過程とまったく同じに感じられることです。AIに専門知識をアウトソーシングすることは、予測不可能なトレードオフです。
4. 最後の真の競争優位
AIツールが誰の手にも渡るようになったとき、他と差をつけるためにはAI以外の何かが必要になります。私たちは、職場での地位を維持するために、過去の経験や大学の学位といった伝統的な「価値基準」に頼ることに慣れています。
今、AIは偉大なイコライザー（等しくするもの）です。もしあなたが仕事のほとんどをAIに頼っているのであれば、同じAIツールにアクセスできる他の誰にでも簡単に取って代わられることになります。つまり、常に学び続けることが、自分自身を際立たせ、個人的な競争優位性を維持するための新しい方法になっているのです。
5. 価値観と職人技
すべてが短期的な経済性であるべきではありません。私は、自分の仕事について学び、（少なくともほんの一瞬は）良い仕事をすることに大きな喜びと満足感を感じます。テクノロジーが私たちの日常生活に食い込むにつれて、私たちは意義の危機に向かっているのかもしれません（まだそうなっていないとしても）。
喜びや意義を増幅させるような仕事をデザインすることは、短期的なROIの向上にはつながらないかもしれませんが、長期的には重要だと思います。AIによって、平凡な仕事や製品を作ることはかつてないほど容易になっています。しかし、人々は職人技を大切にする企業に引き寄せられるのではないでしょうか？
専門知識への投資を止めない
AIの新機能がL&Dのトレンドを形成し、オンデマンドのパフォーマンス支援を進化させ続けることが予想されます。これらのテクノロジーによって生産性が大きく向上することは間違いありません。
しかし、スキルの流暢さとそれを能力開発するプロセスの必要性を見捨てることはできません。会社組織や経営層は、基盤となるスキルや能力への投資を継続する必要性を軽視することはできません。AIを使用する経験の浅い従業員が、社内の専門家と同等の能力を持っているとは決して思わないでください。
将来は、単にAIによる近道に頼るのではなく、専門知識を能力開発し続ける人や企業が劇的に報われるようになると思います。本当に重要なことであれば、スキルの流暢性を目指してください。
(そして、Duolingoのような毎日のトレーニングをまだ終わらせないようにしましょう）
By Taylor Blake, June 27, 2024
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