人工知能の専門家は、人間がAIエージェントを「デジタル労働者」として管理する未来を予測しています。
では、AIと協働する管理職にはどのようなスキルセットが必要になるのでしょうか。
プロンプトの作成から信頼、トレーニングからソフトスキルまで、3人の専門家が見解を語ります。
「ごく近いうちに、優れた管理職を評価する基準は、『何人のデジタル労働者を管理できるか』になると思います。それはこれまでとは異なるスキルセットです。エージェントに最善の仕事をしてもらうため、どうプロンプトを出すかが重要になります。」
そう語るのは、Laiyeの会長兼CEO、王冠春氏です。同社は中国企業で、見込み客の獲得や候補者の選考などの業務を行うAIエージェント、つまり「デジタル労働者」を開発しています。
同氏は、世界経済フォーラムの「サマーダボス」中国開催イベントで、エージェント型経済の構築に関するセッションに登壇しました。
生成AIを使う点は同じですが、AIエージェントは単に何かを生成するのではなく、実際にタスクを実行できるという点で異なります。
例えば、AIエージェントはコードを書いたり、次の休暇を予約したりできます―― 旅行会社のAIエージェントとやりとりして、最もお得なプランを確保するのです。
将来は「マルチエージェントシステム」が連携し、コミュニケーションを取りながらタスクを遂行できるようになるでしょう。また、「身体性を備えたエージェント」も登場するかもしれません。
Nvidiaのジェンスン・フアンCEOは2024年10月、いつか同社が5万人を雇用し、1億のエージェントと協働することを望んでいると述べました。
「AIが問題を解決するために別のAIを採用するようになります。AI同士、そして人間とAIがSlackのチャンネルでやりとりするようになるでしょう」とフアン氏は語りました。「いわば、私たちは大きな従業員集団になるのです。その一部はデジタルでAI、一部は生物としての人間です。」
すでにAIエージェントやシステムを管理する時代に入りつつあるとすれば、私たちにはどのようなスキルが必要になるのでしょうか。
その答えを探るため、3人の専門家に話を聞きました。
世界経済フォーラムは、人工知能に関するガードレールをどのように構築しているのでしょうか。
「AIエクセレンス・センターは、人工知能の急速な進化と、それが経済や社会にもたらす影響を理解するため、さまざまな分野のリーダーをつなぎます。AI導入に伴う機会、リスク、トレードオフについて、十分な情報に基づく対話を支援しています。
信頼できる対話の場や協働の取り組みを通じて、同センターはパートナー間の共通理解を深め、AIのイノベーションと活用に責任ある形で取り組めるよう後押ししています。
プロンプトの後に確認することが不可欠
Women in Tech Globalの創設者兼CEO、アユミ・ムーア・アオキ氏は、プロンプトの作成こそAIを管理する中核スキルだと述べます。つまり、相手が容易に理解できる形で質問を定義することです。
「しかし何より大切なのは、答えを検証することです。提示されたものを何でも真実として受け入れてはいけません。回答を確認し、その回答の根拠となったデータも調べてください。大変な作業だとは分かっていますが、本当に重要なことです。」
ムーア・アオキ氏によると、自身の研究でもAIツールがハルシネーションを起こすことがあるといいます。
「私は『この分野の主要な学術論文と参考文献を教えてください』と頼むでしょう。でも、そのリンクをクリックしてデータを調べても、実際には存在しません。でっち上げだったのです。」
「だから、あらゆる段階を確認しなければなりません……私はデータの出典を探し、自分で解釈するようにしています。データが不完全で、さまざまなことを言わせられる場合もあります。だからこそ、核心を見極め、自分で判断し、自分なりに考察することが非常に重要です。」
出典を確認しないことには大きなリスクがあると、同氏は付け加えます。
「誤った情報に基づいて判断すれば、深刻な結果につながりかねません。物事が悪い方向に進む可能性があります。」
信頼の境界を学ぶ
CognizantのAI担当CTO、ババク・ホジャット氏。同社は最近、企業が協働型エージェントネットワークを拡大できるよう、The Neuro AI Multi-Agent Acceleratorをオープンソース化しました。
「最も重要なスキルは、恐れを乗り越え、これらのシステムに何を期待するのかを伝えられるようになること、そして信頼の境界を学ぶことだと思います。つまり、どれほどの範囲で、どのようなときに、これらのシステムを信頼できるのかということです。」
「システムの性能が向上するほど、私たちは過度に信頼してしまうかもしれません。それが、私たち自身が学び、子どもたちにも教えなければならないスキルの一つです。信頼の境界はどこにあるのか、ということです。」
さらに広い視点では、こうしたシステムの定義にも細心の注意を払わなければなりません。「エージェントが自律的に判断することをどの程度まで許容できるか、また、どこからは許容できないか、その基準をどこに設定するかです」とホジャット氏は説明しました。
「また、安全策を講じ、システムを適切に統治する必要があります。未知の状況で稼働する際にも監視でき、期待どおりに動作していること、私たちの価値観に沿っていることを確かめられるようにするためです。」
エージェントの性能はトレーニング次第
AIエージェントは本質的には「コードの一片」にすぎないと語るのは、AIを活用した労働プラットフォームWorkWhileのCEO兼共同創業者、ジャラ・ユーストン氏です。同社は現場で働く人々とシフトをつなぎます。
「エージェントには、支援する相手と同じ理解力や共感力が備わっているとは限りません。組織内の力学や、周囲の人々の恐れ、懸念、抱負を認識できるとも限りません。」
「だから管理職は、エージェントの性能は訓練の質に左右されると認識する必要があります。人間の監督なしに稼働できるエージェントを実現するには、まだ時間がかかると思います。」
「管理職としては、AIを活用して自分やチームの生産性を高めたいでしょう。しかし、ツールの能力を最大限に引き出すには、常に確認し、反復し、訓練を続けなければなりません。」
AIエージェントへの注意が不十分だと 逆効果になることもあると、同氏は警告します。「ツールが効果的でなければ、人々は使わなくなります。最大のリスクは、組織がエージェントやAIを信頼できる、役に立つと考えなくなり、生産性が低下することです。」
「忍耐も必要です。そして変化を続け、試行し、テストし、改善を繰り返さなければなりません。」
ソフトスキルの重要性はさらに高まる
世界経済フォーラムの「仕事の未来レポート2025」によると、雇用主は、AI管理を含め、2030年までに労働市場で求められる主要スキルの39%が変化すると予想しています。
今後5年間で、技術スキルは他のすべてのスキル分野を上回るペースで重要性を増すと予想されています。先頭に立つのはAIとビッグデータで、続いてネットワーク、サイバーセキュリティ、そして全般的な技術リテラシーが挙げられます。
創造的思考、レジリエンス、柔軟性、適応力といった、いわゆる「ソフトスキル」も重要性が高まっています。好奇心や生涯にわたる学びも同様です。
Women in Techのムーア・アオキ氏によると、共感力はAIエージェントには身につけられないスキルの一つであり、それが女性にとって強みになるといいます。
「AIは予測にすぎず、機械の背後に幽霊がいるわけではありません。予測のための数式にすぎないのです。どのような結果が出ても、その答えが倫理的か、社会を真に反映しているか、会社の文化や価値観を反映しているかを人間が判断しなければなりません。」
「こうした見極めや意思決定ができるのは人間だけですよね。そして、女性は共感力があるため、こうした判断を下すのが得意だと思います。」
