AI時代の仕事--消えゆく職務と新たに生まれる役割
「これらの役割は、AIの根幹であるデータに大きく重点を置きつつ、AIの倫理的な使用を確実にする。AIトレーナーはテクノロジーモデルの準備と調整を担当し、AI監査人とAI倫理学者は、組織のデータの精度や信頼性を保証するだけでなく、AIの完全性を強化して企業全体に拡大する」 ただし、ITの開発と管理に関連する多数の低レベルのタスクがAIに奪われつつあるという点を考慮することも重要だ。興味深いことに、Ghrist氏はこのトレンドを歓迎すべきだと述べている。「人員削減は誰も望んでいないが、AIが低レベルのタスクを奪っているのは朗報だ。私はAIによって多くのタスクが不要になると信じているし、そうなることを望んでいる。まずは、非常に退屈で繰り返しが多い低レベルのタスクからだろう」とGhrist氏。「その例には、低レベルのコーディング、レガシーコードのアップデート、SDKの実装などがある」 Ghrist氏は仕事を始めたばかりの頃に「メインフレームコンピューターの磁気テープのライブラリーで働いていたが、その仕事がもうないことを非常に嬉しく思う」と振り返る。「今では15ドルの軽量のフラッシュドライブで、当時とは比べ物にならない速さで同じ仕事を処理できる」 すでに明らかになっているのは、AIによって多様な開発タスクの簡素化と自動化が見込まれる一方で、才能ある人材にとって新たな機会が生まれるということだ。「ソフトウェアエンジニアリングは、開発者が一からコードを書いていた時代から、『Stack Overflow』の時代を経て、今ではAIがコード全体を生成する時代へと移っている」とLee氏は述べた。「だが、この過程において優秀な人材に対する需要は高まるばかりだ。AIが機械的な作業をもっと引き受けるようになっても、この需要が縮小するとは思わない」 Lee氏によると、需要の多い重要な職種は、「データの分析とLLMの訓練ができるスキルを持つ人材」であるという。「技術的なタスクの自動化が進むにつれて、人間がデータの訓練を監視して、テクノロジーが複雑なタスクを継続的に完了できるようにすることが極めて重要になるだろう」 SogetiのRoss氏は、データ分析、機械学習、人間中心の設計などのスキルについて、次のように予測する。「労働力を補完するAIの開発において特に重要になる。技術的な専門知識と、ビジネスの全体像に対する理解(人、プロセス、組織の課題)を組み合わせれば、変化を管理するうえで大いに役立つだろう」 ソフトウェアエンジニアリング、サイバーセキュリティ、クラウドアーキテクチャー、プロジェクト管理などの基本的なスキルセットは依然として需要が高い、とRoss氏は付け加えた。「新技術がビジネスモデルに深く統合されていく中で、デジタルソリューションの開発、ITシステムの総合的な管理、変革の取り組みの主導といったスキルが、引き続き重要になる」と同氏は予測する。 未来学者のBernard Golden氏は先頃、AIに関連して登場する可能性の高い新しいタイプの仕事として、以下のものを挙げた。 生成デザインスペシャリスト:「この役割は、建築、製品設計、エンジニアリングなどの分野で人気が高まるだろう。生成AIを使えば、無限と言っていいほど多種多様なデザインを作成できるため、専門家がAIを誘導して、出力を解釈し、最適なデザインを完成させる必要がある」 AI入出力マネージャー:この戦略的な役割は、「企業がデータプライバシーや著作権、AIの説明可能性、AIバイアスといった考慮事項に対処する中で、重要度が増していく」 AIコンテンツレビューアー/コンテンツ監査人:「AI生成コンテンツの品質、正確さ、適切さを評価する人間のレビューアーが必要になる」 AIトレーナー:「これはAIモデルの教育と改良を担当とする専門家だ」 AIメンテナンスエンジニア:AIモデルのアップデートを監督して、「システムを効率的に稼働させ、問題をトラブルシューティングする」 AIセキュリティスペシャリスト:システムの防御を監督して、「AIの悪意ある使用に備える。場合によっては、AIを活用して脅威を軽減する」 AIインストラクター/AIリテラシー教育者:「AIの仕組み、利点、新たな課題についての個人への教育」を支援する。 AI倫理学者/AI倫理責任者:「組織のAIシステムの倫理的かつ安全な使用を管理するガイドラインの作成と施行」を担当する。 AIコンプライアンスマネージャー/AIコンプライアンス責任者:「企業が法的な枠組みの中で運営される」ことを確実にする。 AIパーソナリティーデザイナー:「生成AIツールという存在の魅力的で好感の持てる『パーソナリティー』の作成に取り組む」ことで、「生成AIツールとのやりとりをより人間らしく感じさせる」