結論から言います。AIの使いこなし差は、ツールの差ではありません。視座の差です。
コスト削減プロジェクトに参画して、このことをはっきりと感じました。ぼく自身もまだ途上ですが、見えてきたことを整理しておきます。
AIで差がつく人、つかない人#
差が生まれていることは、肌で感じています。同じツールを使っているのに、アウトプットの質と速さに雲泥の差が出ます。
「いいAIを使えば成果が出る」という前提が、どうやら正しくないようです。
プロンプトに5分の人と、永遠に終わらない人#
コスト削減の文脈でよく使うのが、ゼロベース分析という手法です。「何にいくらかかっていて、ターゲットをいくらにしたいか」を構造的に整理するフレームワークで、コンサルの現場ではごく標準的な考え方になっています。
このフレームをすでに頭の中に持っている人がAIを使うと、プロンプトの設計に5分とかかりません。「現状コストの内訳を整理して、削減余地が大きい順にランキングしてほしい」という入力が、瞬時に組み上がるからです。
一方、特定分野のオペレーション業務だけを経験してきた人がAIを使うと、何をどう入力したらいいかが分かりません。ビフォーアフターのイメージが持てないまま書いてしまうから、永遠に価値にたどり着けません。同じ場所をぐるぐるします。
差の正体は、ツールではなかった#
差の正体は、問いの質の差です。AIはどこまでも従順で、良い問いを渡せば良いアウトプットを返し、曖昧な問いを渡せばご丁寧に曖昧なアウトプットを返してくれます。
問いの質を決めるのは、その人が持っているフレームワーク——つまり視座です。
視座が先、AIが後#
良いアウトプットのためには、良いインプットと、それをつなぐプロセスの設計が必要です。そして、その設計ができるかどうかは、視座の高さで決まります。
ゼロベース分析のフレームを持っているかどうか#
コスト削減プロジェクトに戻ります。「何にいくらかかっていて、どこをターゲットにするか」というフレームを持っていると、次のような問いが自然に立ちます。
- コストの構成要素は何か
- それぞれの削減余地はどこにあるか
- 削減すると何が困るか（トレードオフの整理）
このフレームをAIへの入力に変換するのは簡単です。でも、フレームがなければ変換する「元ネタ」がありません。「コスト削減の方法を教えてほしい」とAIに聞いても、一般論しか返ってきません。
課題が設定できなければ、AIは入力口でしかない#
整理すると、こうなります。AIはどこまでいっても道具です。道具は、使う人の課題設定を超えることができません。
視座のある人が高性能のAIを使うと、すぐに価値が出ます。視座のない人が同じAIを使うと、ダメなアウトプットしか出ないし、問いも立てられないから、同じ場所をぐるぐるするだけです。ツールの差がゼロになった世界で残るのは、課題設定の差だけです。
ぼくもまだ途中#
「視座が大事」と書きながら、自分がその視座を十分に持っているとは思っていません。ぼくより視座の高い人からすれば、ぼくも同じ印象を持たれているはずです。
だから、ここで「視座を上げましょう」と言うつもりはありません。精神論になるし、ぼく自身がまだ実践の途中です。
ただ、数字として出ていることがあります。AIを使い始めてから、担当できるクライアント数が2社から7社に増えました。時間あたりで生み出せる価値は、体感で3〜4倍になっています。（正直に言うと、仕事が楽になったわけではありません。これはまた別の記事で書きます。）
この3〜4倍に至れたのも、「何を並列化すべきか」を判断できる視座があったからだと、今は思っています。視座が先にあったから、AIを道具として正しく使えました。その順番だったのだと思っています。
AIディバイドは、視座の断絶から始まる#
視座のある一部の人が高性能のAIをぶん回すと、すぐに価値が出ます。そしてその差は、これから先、どんどん広がっていくとぼくは思っています。
AIが民主化されればされるほど、ツールの差はゼロに近づきます。残るのは視座の差だけです。「AIを使える人と使えない人」という断絶より、「AIで何をどう問えるかの差」がより本質的な断絶になっていくのではないでしょうか。
あなたのまわりには、同じツールを使っているのに差がついている場面はありますか。その差の正体は、ツールではないかもしれません。
まとめ：視座が先、AIが後#
AIの使いこなし差はツールではなく視座の差です。課題設定能力（視座）がなければ、AIは高性能な空回りマシンになります。ツールの差がゼロになった世界で残るのは、何をどう問えるかの差だけです。
