AIBR プレミアム
拓海先生、お時間いただきありがとうございます。最近、若手から「AIを使えばプログラミングが楽になる」と聞くのですが、ウチの現場で本当に使えるか不安でして。要するに投資に見合う効果があるのか、現場で何が起きるのかを端的に教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。今回の論文は「ジェネレーティブAI（Generative AI）を使うと、できる人はますます速く進み、苦手な人は見かけ上進んだ気になるが実は差が広がる」という話です。要点を3つにまとめると、利点の即効性、メタ認知の欠如、そしてデジタル格差の拡大です。
利点の即効性というのは、いわゆる時間短縮みたいなものでしょうか。うちの若手は「AIに聞けば答えが出る」と言って楽をしようとしていますが、それで技術が身につくのかが心配です。
その不安は的を射ていますよ。ここで大切なのは「生成型AI（Generative AI）」が解を提示する速さと、利用者がその解をどう検証するかは別物だという点です。例えるならば、自動車で高速道路を使うのは速いが、道理を知らない人が降り口を見落とすと目的地に着いても困る、という話です。
なるほど。で、具体的にどんな「間違い」や「落とし穴」が現場で起きるのですか。例えば、AIのコードをそのまま使って不具合だらけになったりとか？
そうです。論文では初心者が直面するメタ認知の欠如、つまり自分の理解度を正しく評価できないことが問題として挙げられています。AIが正解っぽいコードを出すと「動いた＝理解した」と錯覚しやすいのです。これが長期的な学習や問題解決能力の阻害につながる可能性があります。
これって要するに、有能な人はAIで効率化できるが、そうでない人は「できた気になる」だけで実力が追いつかないということ？
その通りです！素晴らしい整理ですね。要するに、生産性の差がそのまま能力差に転化してしまうリスクがあるのです。ただし対策もあります。1) AIの出力を検証する習慣を制度化する、2) 学習の評価を結果だけでなくプロセスで見る、3) トレーニングを段階的に設計する。これらを組み合わせれば投資対効果は高められますよ。
検証の制度化というのは現場でどうやってやればいいですか。手間が増えて生産性が落ちるのでは投資に疑問が出ます。
良い質問ですね。ここでのポイントはゼロトラスト式のまなざしを現場に定着させることです。具体的にはAIが出したコードを必ずペアレビューする、出力の根拠をコメントさせる、学習ログを残して進捗を評価する。最初は手間でも、長期的には不具合削減やスキル定着で回収できますよ。
投資対効果の説明、ありがとうございます。では最後に、社内で説明するときに使える簡潔な要点を教えてください。会議で話せる3点が欲しいです。
いいですね、忙しい経営者向けに3点にまとめます。1) 短期的効果は明確だが長期的能力を損なうリスクがある、2) 出力の検証と学習プロセスの可視化が必須である、3) 初期コストはかかるが不具合削減とスキル定着で回収可能である。これを基に短い社内説明資料を作れば説得力が出ますよ。
わかりました。自分の言葉で整理しますと、「AIは優れた道具だが、道具だけで技能は育たない。出力を評価し続ける仕組みを入れなければ、社内でできる人とできない人の差が広がる」ということですね。これで会議に臨みます、ありがとうございました。
