オープニングと本日のテーマ紹介
こんにちは、三宅です。
はったけ こんにちは、はったけです。
ゆるテクは、ゆるく技術の話をするポッドキャストです。よろしくお願いします。
はったけ よろしくお願いします。
というわけで、久々に収録やっていきましょう。
はったけ 結構、経ちましたね。
そうですよね。多分、2週くらい空いてる気がしますよね。
はったけ 言ってますかね。そうですね。2週前も別に収録せず、喋ってたんで。
確かに。期間空きすぎて、冒頭の挨拶の提携文間違えて、さっき2回目になりましたもんね。
はったけ 今、言わなきゃ分かんないのに。2テイク目です。
2テイク目ですね。というわけで、今日も何かネタを持って話せればかなって思ってます。
今日、どんなネタがあるかなって思って、色々調べてたんですけど、ちょうどいつだったかな。
最近、デブサミが確かあって。
はったけ デブサミが。あったっぽいことは分かっているが、追ってなかったです。
そこで、2月18から20か。
はったけ そうですね。
デブサミがあって、結構発表されたスライドとか、キャッチアップしてたんですけど、
その中で、ひろきないちさんのスライドを今日のネタとして持ってこさせていただきました。
タイトルが、なぜAIで生産性が上がっていると錯覚してしまうのかっていうスライドです。
はったけ もう上がってないことが前提みたいなタイトルですね。
デブサミ そうです。めちゃめちゃこれは、最近に限った話じゃないんですけど、
AI使って良くしていこうぜって思っている人たちに刺さるタイトルなんだろうなって思ったので、これを選んでもってきてます。
はったけ 面白そう。
AIによる生産性向上の錯覚：体感速度と価値の乖離
デブサミ 結構、スライド自体はすごくボリュームがあるので、
今日のお二人の話の中で、こと細かに全てに対してフォーカスして話すのは結構難しいかなと思うので、
なんとなく僕がちょっと、そういうことなんだなとか、ここをはったけさんと話してみたいなみたいなところをいくつか勝手にピックアップしてきてます。
はったけ 話せればいいですが、はい。
デブサミ えっ?不安になる言い方。
はったけ あんまり使い込んでないから、何か意見も自分は持ってないなと思って。
デブサミ はいはい、なるほどなるほど。僕もそんなにすごく使い込んでるわけではないんですけど、
身近にどんどんAIエージェントが入ってきて、自分でも当たり前のように使い始めてっていうところの体感というか感覚で全然聞いてもらったりとか話してもらったりできればかなって思ってるんですけど、
僕はこのスライド全体を通していくと、言いたいキーワードって、僕的にはAIツールによって作業自体はすごく早く終わるようになったっていうのはみんな感じてるよね。
でも、その終わった作業によって価値喪失、いわゆるアウトカムがちゃんと増加してるかどうかっていうと、その限りじゃないよねっていうことを訴えかけてるように僕は感じてます。
はっはっは。
よくないものをどんだけ早く作ったところでっていうよく聞くやつですかね。
そうですね。価値探索正しくされてないものをどれだけ早く作っても大物だし、あとはそもそも価値の低い作業をたくさんこなしてるだけだと最終的にちゃんと価値喪失につながってないよねみたいな話もあったりはしてました。
はいはいはい。
っていうことを全体を通してちゃんときちんと訴えかけていきたいんだろうなっていうスライドだと思ったし、そのスライドの最後の方にじゃあそうなるためにこれからはどういうことに対して意識して取り組まなきゃいけないのかっていうので最後閉められてた感じです。
なるほど。
はい。で、まあちょっといくつか抜き出してくると、ちょっと最初はスライドの前半の方の話なんですけど、要は体感の速さ、多分AIを僕らが使い始めてめちゃめちゃなんか昔こんだけ時間かかってた作業が早くなったよねみたいなその体感の速さっていうのは間違いなく向上した増加したと思っていて、
でも体感の速さイコール価値の増加かって言われるとそんなことないよねっていうのがもう割と最初の方にすぐ否定されているというか釘を刺されてましたと。
はいはい。
で、なんかここでいうじゃあ体感の速さって特に開発してるエンジニアからするとどういうのが割と具体的にイメージしやすいかなっていうのを考えたときに結構わかりやすいのってやっぱコード生成とか。
うんうん。
あとは何かこうそうですね何かしらの障害なのか使用なのかわかんないですけど資料作成したりとか調査するとか多分そういうのが間違いなく人間がやってた頃と比べて爆速で終わるようにはなったよねっていう話。
うんうん。
で、ただこれコード生成がめちゃめちゃ早くなったとか調査とか資料作成がめちゃめちゃ早くなったからそれって顧客価値に繋がったよねみたいなことを結構勘違いしてる人たちが多いかもしれないからちゃんとそこが価値に繋がってるかどうかを計測した方がいいよみたいなことを書かれてました。
なるほどね。
ここ読んで僕の個人的な感想として思ったのは、いわゆるアウトプットじゃなくてアウトカムにフォーカスしようねっていう話は多分別にAIが登場する前からずっと話されてることだったりもするかなって思っていて。
そうですねもう10年以上擦られてますよね。
ずっと擦られてるネタかなって思っていて、そこを擦られてるネタなんだけどそこに対してまだ価値捜索とか価値探索に対してあんまりAIをうまく活用してる事例が多くないから結構こういうメッセージングになったのかなって勝手に思ってました。
なるほどな。まだ自分もそんな調べてないんですけど、AIでこういうそれこそアウトカムが出ましたみたいなそういうのはないんですかねあんまり。
多分あるとは思っていて、あるんだが比率的に結構あれなんじゃないですかどうしてもこういわゆる製造フェーズのところに対してAIが爆速で進むようになりましたっていう捉え方が多いからこっちを問題提起してるのかなって勝手に思ってます。
そっちの方がね、まず最初に来る驚きというか、としてはそっちの方が優位だからそっちの方が多数になるのはそうか。
ちょうど去年とか収録で2人で話したと思うんですけど、去年のドーラレポートとかでもAIをうまく活用するのってバリューストリームマネジメントをして、価値の流れをちゃんと管理してそれを効率化していかないとあんまり価値が素早く届けられないみたいな話があったと思っていて、
おそらくそれがまだバリューストリームマネジメントを意識が薄いところとかに対しての注意喚起だったりするかなって思ってます。
そうですね。で、あれですね、AIによってアウトカムが出るのもめっちゃ早く出るようになったんだったら、その事例も溢れてるはずだけど、思ったほどないっていうことはやっぱりAIを使ってもアウトカムをそんなすぐに出すってのは難しいってことなんですかねやっぱり。
僕は勝手にそう読み取ってます。スライドの中でそういう事例多くないよみたいなことは特段言及してるわけではないので、あくまで僕がこれ読んでそういうことなのかなみたいなところで捉えてますね。
なるほど、はい。
っていうのがまず一つ話としてあって、ここってAI云々というよりはそもそものものづくりというか、顧客に価値を届ける根底の考え方の部分は変わらないからそれ大切にしなきゃダメだよねみたいなことだと勝手に思ってます。
錯覚が生じる理由：複雑性、生産性の消失、競争
とはいえタイトルが書いてるような錯覚してるよねっていう話で言うと、じゃあなぜ錯覚が起きるのかみたいなところに対しても一体言及をされていて、まずその3つあったんですけど、一つが本質的な複雑性が残ってると。
本質的な複雑性。
実際物事ってめちゃめちゃ複雑だったりするから、そのシンプルなところだけをAIに任せてもう複雑なところを結局人間がやってるんだったらそんな変わらんよねみたいな話であったりとか、あとは生産性が消えてしまう。
で3つ目が競争っていうのは基本相対的な優位性で決まるものだから、自分たちだけが正直AI使ってるわけじゃなくて周りとか他の企業とか競合他社もみんな使ってるわけだから、みんな掃除で早くなってるんだからそんななんか使い始めたから劇的にどうこうなるって話じゃないよねみたいなところ。
なるほどね。
それはそうと思いましたね。
この本質的複雑性ってあれかな。たまに聞くあのなんだっけ。
偶有的複雑性とかと一緒に語られるあの本質的複雑性の話かなもしかして。
そうそうそう。それでそれです。
それか。
偶有的複雑性と本質的複雑性。
の方のやつか。
生産性が消えてしまうっていうのなんかちょっとキラーワードですね。
面白いなって思って。
僕は結構気になったのはおっしゃる通りその生産性が消えてしまうってじゃあ消えるって何って思ったんですけど。
っていうところでちょっと読み進めていくとなんかこう生産性が消えてしまうっていうのが結局AIを導入したことによってさっきの話じゃないですけど一部の作業の速さってめちゃめちゃ早くなったので。
実際時間は空くと。
開発に2時間使ってたのが10分で終わるなら1時間50分空くよねっていうのは実際事実としてありますと。
ただその空いた時間に対して有効活用されてないよねっていうところが指摘されていて。
それがどういったものなのかっていうとなんかおしゃれな表現だなって思ったんですけど組織の慣性に吸収されてるらしいんですよね。
組織の慣性ってなんかあれですね。
出てこないけど他の本でも見たことある気がする。
もしかすると組織論の正体とかでも出てきてるかもしれない。
出てきてたかな。
ちょっとあんま覚えてないんだけど出てきてたかも。
その組織の慣性って何だろうっていうのを読み進めていくと結構その価値の低い仕事。
多分今までだったらこれをやらなきゃいけないっていう中で結構皆さん取捨選択して最優先でやるべきことを決めていくつかやらないことを決めてたと思うんですけど。
そこに対してじゃあ時間が空いたんだったらそれやればいいじゃんになってるんだろうなって思ってて。
それをこのひろきさんのスライドの中だとブルシッドジョブっていう風に表現してて。
価値の低い仕事が増えるらしいです。
ブルシッドジョブでしょうね。
そこに結構吸われていくから時間は空くんだけれども今までと同じ価値がありそうなものに再フォーカスしてないから
アウトカムにフォーカスして結束した場合だったらそんなに価値増えてるよねって言えないわなって割と納得感ありましたっていうところです。
ただ僕は結構ここを読んでて思ったのは
この後にも少し出てきたりするんですけど
これまでの自分の仕事のやり方というか仕事を見てると
一つの価値にフォーカスする、価値にフォーカスできる時間って結構自分の中で割と1日の間に上限決まってんじゃないかって勝手に思っていて
一人の人間がってことですかね。
そうそう。
交数的な時間っていうよりは
例えば意思決定できる回数とか
意思決定力はそこを作って話ですね。
それに近い価値集中力みたいなものが自分の中でもしかするとあって
白口中それにフォーカスしてると消耗しすぎて
MPなのかHPなのかわからないですけどゼロになってできなくなっちゃうのかなって個人的に思ってて
ここで言ってるブルシットジョブを回避するとか増やさないっていう施策自体はもちろん必要だと思いつつ
そこの今言った人間の限界値的な部分に対しても一定ケアをしないと
単純な話ではないんだろうなってちょっと読んでては思いました。
そうですねそのAIを使って
いわゆる簡単な仕事というか
さっきの三沢さんの話で言うと意思決定力みたいなものをあんまり使わない仕事が減って
その意思決定力みたいなのを使う仕事が増えてしまった結果
労働強度がめっちゃ上がってるみたいな話はもうほんとめちゃめちゃ聞きますよね
そうそうまさにそういう感じの話なのかなって思ってて
結構ここはそもそもの労働のあり方とかを自分たちでちゃんとAIを活用していくんだったら
最低限するっていうことに対して向き合わないとあんまり変わらんかもなって
自分の本能的な習性としてあんまり変わらないんじゃないかなっていう心配があるんで
そこをちゃんと向き合おうとは思いましたね
AI時代の働き方と競争の現実
今現在2月の後半ですが
三沢さんみたいに今自分をちゃんと見つめるみたいな人はいいんですけど
AI使いすぎて狂ってきたみたいな記事が結構見られている気がして
最近見ませんか
記事も見ましたしちょうどあれ昨日でしたっけ
クロードコードのあれ名前忘れちゃった
リモートで使えるやつ
リモートコントロールかな
リモートコントロールとかも発表されたので
本当に四六時中どこでもなんとかできちゃうじゃないですか
リモートコントロールも結構チャットツールスラックとかを使って
クロードに指示を与え続けるみたいなのは
あれが出る前からみんないつでも指示を出せるようにやってはいましたが
やってはいましたがついに純正のものが出てきたので
やばいんだよなセキュリティ的に
セキュリティ的な問題はいろいろあるけどここで話すと長くなっちゃうので
要は結構ああいうのってまさにどんなタイミングでも
行ってしまえば仕事できちゃうというか
取り組めるようになってしまうので
従来の仕事の考え方であったりとか
働き方の考え方のままいくと
あんまマッチしないんじゃないかなとは思ってたりはします
そうですねちょっと視点を変えると
労働強度をこれ以上上げるとまずいから
AIに任せて空いた時間は休むとかっていうことをしても
その選択肢の一つではあるはずなんですが
そうですねあるはずなんですが
さっき座さんがおっしゃった3つ目の競争が相対優位性で決まる
という話があるので誰も休めないんですよね
ここはもう勇気持って休みたいですよね
本当壊れちゃうよみんな大丈夫かな
そうなんでこうあれですよね
AI使って昔よりすげえ成果たくさん出していくっていうのも大事だけど
逆に昔よりもゆとりある働き方をして
昔に近しいないしは昔より気持ち何パー上の成果を出すぐらいのペースの方が
案外自分たちにとっては浸透というか
適応しやすいんじゃないかなみたいな気持ちはあります
そうなんですけどねそれができたらいいんですが
競合他社がいるからね
自分らが休んでるときに頑張ったところが勝ったりもするから
結局頑張り続けるしかないみたいなとこありますよね
競争から降りれない悲しい
みたいな話がありましたと
アンラーニングと常識の問い直し
その後に消える生産性をどういうふうに対応していきましょうかであったりとか
あとは競争優位性のところもどう対応していきましょうかみたいなことが
いろいろスライドの中間のあたりに書かれていたんですけれども
ちょっとその辺はざっくりスキップさせてもらって
時間もあるのでね
気になったのがそういったところがあって
じゃあこういうところに対して空いた時間をどう使っていきましょうであったりとか
あとはこういう時代に対してどう適応していきましょうかみたいなところが
最後後半の方に出てくるんですけど
すごい要約するとアンラーニングしていきましょうねみたいなところが出ていましたと
これは好きな方向性だな
そう好きな方向性
なんか前に博多家さんアンラーニングの本かなんかも読んでました
すげえ前な気がするけどアンラーニング結構好きですね
アンラーニングしていくっていう風になった時に
一つ大事なこととしてこれまで僕らの培ってきた部分の常識をちゃんと問い直しましょうみたいな話が出てきてました
今2人で見てる台本
一方にいっぱいあるな
ちょっと抜き出してきてるんですけど
全部で12個ぐらい
本当だ12個
常識を問い直すってなった時にこういった常識を一回疑って再検討してみたらいいんじゃないかっていうのが書かれてますと
いくつかピックアップしていくと
タスクは1個ずつ順番にやるものとか
あとは5人で半年のプロジェクトという流度とか
あとフロントエンドバックエンドという役割意識の壁とか
あとはよくあるワンチームツーピッツァというサイズ感とか
その辺を疑う前提で物事を考えていくと
AIを活用していく時代にも適用できる可能性が出てくるかもねみたいな話なのかなって思ってます
これを眺めていくちょっと抽象化してまとめると
人間の認知負荷の限界に関するやつと
あとはAIの速度が解決することの話が結構多いけど
そうじゃないのもあるな エンジニアじゃない人はソフトウェアを作れないという鮮明思想とか
こういうのはまた別か
大きく全部いくつかにカテゴライズするっていうのも若干難しめだったりはしたと思うので
割とこのまま一旦捉えちゃったほうがいいかなと思ったりはしましたね
なるほどね
っていうところに対してアンラーニングしていくのが結構大事だよねみたいな話は書かれていて
とはいえ多分結構これを見て僕も自分の中で振り返ってみて
常識にとらわれてたところは正直あるなって思っているし
これが挙げられた現在の時点でも
でもこっちの常識の方が正しいんじゃないのっていう気持ちはまだ一部あったりするんですよ
ただとはいえそれって自分の思考が固定化しちゃってる可能性もあるはあるので
これからしばらくの間はこれらの常識を意図的に外して仕事を進めるっていうのを
ちゃんと組み込んだほうがいいなとは思いました
そうですね
そのセオリーから言うとこうやるのは正しくないんだが
じゃあこの正しくないかもしれないところに対してちゃんと
AIのプロセスを入れたときに本当に正しくないままなんだっけは
僕は結構頭でずっと考えるよりは実際自分が一度やってみたほうが腹落ちするタイプなので
やってみようかなとは思いましたね
そうですだからこれを実験できる余裕があったりとかフードとか
そういうのがやっぱ大事になってきますよね
そうですね
あくまで実験なので成功パターンを探すための実験だったりもするわけなので
必ずしても取り組みすべてが成功するわけじゃない
逆に失敗することに意味があるまであるな
そう失敗から学び終えて次の取り組みに試作に生かすみたいなところって結構大事だったりするから
そこをどれだけ爆速で試せるかどうかはでかいですよね
なかなか失敗ができないと試すこともできないでしょうから疑えないでしょうからね
そうなんですよ
みたいなところが割とちょっと興味深かった部分でした
まとめと今後の展望
なるほどねタイトルがなぜAIで生産性が上がっていると錯覚してしまうのかでその答えは
その答えがその答えがというよりは錯覚している理由としてはさっきの本質的な複雑性とか生産性が消えていることとか競争有意性があるからというのがまず錯覚している理由
どうすればいいかがアンランニングか
そうで最後産業で頑張ってまとめると
まとめられるんですか
まとめられないんですけど結構言いたかった大事な部分ってなんだろうという部分でいくと大事なのってまず1点目は結局作業速度じゃなくて価値創出につながっているかどうか見ることだよねっていうのは
多分前編通して伝えたかったことだと思っていてこれは別にAIだからというよりはイニシエより語り継がれてきた大事な部分というのと
あとはAIによる効率化も構造的な限界があるのでそれをちゃんと認知しましょうというのと
あとは競争有意性を保っていくためにはちゃんと学習の再設計をやっていきましょう
その学習というのが今さっき挙げたようなアンランニングも含めての前提を疑っていくような取り組みってことだと思う書いてる内容は
それぞれに対してもっと詳しくスライドがちゃんと書かれているので興味がある人は絶対スライドの方を読んだ方がいいと思うんですけど
大枠そんな感じの話でした
なるほど素晴らしいこのゆるテクではあまり例を見ないすっきりしたまとめでした
大体そうですねという感じで納得できました
よかったですぜひ本物のスライドの方も見てください
というところでちょうどゆるテク的には収録時間も長くなりすぎずっていうタイミングになってきたかなと思うので
今日はぼちぼちこの辺にしようかなと思います
今回はDev Summitに登壇されたひろき大地さんのなぜAIで生産性が上がっていると錯覚してしまうのかのスライドについて話しました
ゆるテクでは感想や話してほしいことなどを募集しています
Xでハッシュタグゆるテクをつけて投稿するかMixi2のコミュニティまでお願いします
今日はありがとうございました
ありがとうございました
