- 生成AIは“上手い人”の価値をゼロにせず、むしろ下位層を底上げしつつ上位のレバレッジを拡大します。
- 価値があるのは「たくさん失敗」ではなく“賢い失敗”＋低い失敗率＆素早い復旧です。
- 人が選ぶのは“イイやつ”だけではなく、＜あたたかさ×有能さ＞の掛け算です。
目次
はじめに
SNSの勢いある主張は痛快ですが、実務に役立つかは別問題です。「生成AI以後は『なんでも上手くやれるヤツ』の価値がゼロ」「『失敗を楽しむイイやつ』がビットコイン並みに高騰」との断言は、面白いけれど事実とはズレがあります。ここでは学術研究や大規模調査のエビデンスをもとに反論を5つに整理。熱量はそのままに、データでスパッと切り込みますｗ
反論1：「上手くやれるヤツの価値はゼロ」⇒データは“逆”。AIは下位を底上げしつつ上位のレバレッジを増幅！
生成AIの現場実験（大手の数千人規模コールセンター）では、AIアシスタント導入で生産性が平均14％アップ。とくに経験の浅い層が大きく改善し、上級者の改善は小さめという「ギャップ圧縮」は確認されました。ただし、これは上位の価値ゼロを意味しません。AIが“上位者の暗黙知”を手本化して新人が速く育つ一方、上位者は難案件や設計・品質監督・プロセス改善に回り、組織の総アウトプットを引き上げます。研究本体も、AIが熟練者スキルを可視化・伝達することで生産性の底上げが起きると示しています。価値は“ゼロ”どころか、役割がより戦略的にシフトするのです。
反論2：「失敗いっぱい＝価値高い」⇒違うｗ 評価されるのは“賢い失敗”＋低い失敗率＆早い復旧
心理学と経営学では、失敗は避けるだけでなく学ぶ対象だと繰り返し示されています。エドモンドソンは「インテリジェント・フェイラー（目的・仮説・学びが明確な探索的失敗）」の重要性を提唱。しかし、反復可能な作業での雑な失敗はむしろ害で、区別が命です。
さらにソフトウェア運用の世界標準指標（DORA）は、変更失敗率と復旧時間（MTTR）を下げるチームが高業績だと整理。トップ層は「楽しく敗戦処理」より、そもそも失敗を少なくし、起きたら即復旧で価値を生みます。失敗を「たくさん」ではなく、「少なく・早く直す」が正解。
加えて、組織心理のレビューは、エラーマネジメント（検知・被害最小化・学習）を備えた文化が業績と結び付くと総括。陽気さだけでは価値になりません。
反論3：「人間は勝ちたいわけじゃない。イイやつとワイワイしたいだけ」⇒半分当たり、でも残り半分が大事！
人の評価軸は古典的研究で“あたたかさ（善意）”ד有能さ（能力）”の二次元と定義されています。好かれるだけ（高い温かさ・低い有能さ）だと「良い人だけど頼りない」評価に落ちやすく、意思決定では温かさと能力の掛け算が効きます。
実務データでも、人格特性のメタ分析は誠実性（コン科学で言う“やり切る力”）が最も業績と相関、協調性（“イイやつ”）は職種次第で限定的と示します。「イイやつ」は重要ですが、結果を出す力とセットで評価されるのが現実です。
反論4：「価値がビットコイン並みに高騰」比喩は破綻ｗ ボラ高すぎ・崩落リスク大＝評価尺度に不適
中央銀行・規制当局のレポートは、ビットコイン等の極端な価格変動を繰り返し指摘。たとえば米ニューヨーク連銀は2021年ピーク後に70％超下落と明記し、過去サイクルでも同程度の急落があったとまとめます。これを人材価値の比喩にするなら、「高騰」だけでなく暴落も常態という意味になってしまう。人の市場価値を語るのに、変動が激しすぎる資産を尺度にするのは不正確です。
またBIS（国際決済銀行）は、高ボラが通貨としての実用性を妨げると結論。ECBも日常取引に不向きと指摘。つまり「安定価値」の象徴どころか、不安定の象徴。比喩として筋が悪いｗ
反論5：「なんでも上手くやれるヤツ」こそ横断課題で重宝！──起業・経営・イノベーションの実証
経済学では、起業家は“ジャック・オブ・オール・トレーズ”（バランスよい複技能）が有利という理論と実証が確立。さらに、企業トップの世界では、一般経営スキルに富む“ジェネラリストCEO”に賃金プレミアムすら観測されています。ゼロどころか、状況次第でプレミアム。
イノベーション研究でも、異分野知の組み合わせ（リコンビネーション）がブレークスルーを生むとされ、幅×深さ（T型）の人材・チームが強い。これは生成AIの“汎化”が進む今こそ価値が増す領域です。
質疑応答コーナー
セイジ
結局、AIで「上手い人」の給料って下がるんすか??
プロ先生
一律には下がりません。AIは初心者を底上げしますが、上位は難案件・設計・品質のレバレッジが効くので役割が上流化します。実地の生産性実験も「平均14％改善、特に新人に効果大」という結果で、上位は価値ゼロ化ではなくミッションが変わるイメージです。
セイジ
失敗は多いほうが学べるっすよね??
プロ先生
量ではなく質です。仮説を持って学びに直結する“賢い失敗”はOK。でも反復作業でのケアレスミス増産はアウト。運用現場の指標でも、優秀チームは変更失敗率を下げ、復旧を速めることで価値を出します。「たくさん失敗」は評価されませんｗ
セイジ
万能型とスペシャリスト、どっち目指すのが勝ちますかね??
プロ先生
仕事の性質次第です。探索・起業・事業横断はジェネラリスト優位。定義が固い専門課題はスペシャリスト優位。現実はT型（幅×深さ）の組み合わせが最強。経営層の報酬データやイノベーション研究もこの方向を示します。
まとめ
- AIは「上手い人ゼロ化」ではなく、下位を底上げ＋上位の役割を上流化⇒組織の総アウトプットが伸びます。
- 評価されるのは“楽しい敗戦処理”ではなく、賢い失敗＋低失敗率＋高速復旧です。
- 人は“イイやつ”だけでなく有能さも重視。万能型は横断課題でプレミアムが乗ることもあります。
