分析と洞察の専門家として、私は過去 20 年間にわたり、私たちの業界が精度の向上を目指して、より行動的な指標へとゆっくりと着実に進化していくのを目の当たりにしてきました。その後、GPT が登場し、すべてが変わりました。この旅を通じて、私は仕事の未来と、私たちの職業環境を形成する人工知能の役割について深い洞察を得ることができました。 革命はテレビで放送されない 業界の同僚と話をすると、誰もが AI に魅了されており、少なくとも AI の助けを借りてデータから洞察を得ようと試みていることは明らかです。野心的なパイロットやプログラムはほとんどテストされておらず、組織は従業員とビジネス プロセスをサポートするために生成 AI の使用を専門化する方法を学びつつあります。 しかし、数字ははるかに深い変化を示唆しています。プログラミングやマーケティング資産の制作に加えて、研究やデータ分析が に挙げられています。 AI の使用例のトップ 10 自動化できるのは、オープンテキスト コーディングなどの反復的で基本的なタスクだけではありません。調査の設計、アンケートの作成、データの作成から洞察の抽出まで、あらゆる作業が自動化できます。実際、2025 年には私自身の仕事のあらゆる側面が時代遅れになる可能性があります。 機械は人間をそのゲームで打ち負かしている 私がキャリアを始めた頃は、AI が人間のアナリストに取って代わるという考えは遠い可能性のように思えました。シカゴ大学ブース経営大学院の は、ChatGPT や Claude などの大規模言語モデルは、人間のモデルよりも金融分析の予測に優れていることがわかりました。 最近の研究で これらの AI モデルは、財務実績の予測精度が 60% に達します。一方、人間の専門家の予測精度は 53 ～ 57% です。これは単なるわずかな改善ではなく、将来の分析方法に根本的な変化をもたらす飛躍的な進歩です。 予兆：人間のアナリストは絶滅の危機に瀕している 従来の人間によるアナリストの時代は終わりに近づいていることは、以前から私には明らかでした。膨大な量のデータを処理および分析する際の AI の速度、精度、拡張性は、人間のアナリストのチームが達成できるものをはるかに超えています。 2018 年に [ANDRE](https://(https://andre.ai) の構築を始めた理由について、私は一度も疑問に思ったことはありません。それは静かにゆっくりと始まりましたが、2024 年には 5 つの製品リリースと数百の改善により急成長しました。RAG と AI 対応テクノロジーの開発ペースを考えると、それだけでは当社の競争上の優位性を長く維持するには十分ではありません。 よると、AI は 2035 年までに労働生産性を最大 40% 向上させる可能性があることがわかりました。これは、より少ないリソースでより多くの成果を上げるということではなく、人間の潜在能力を解き放つことです。 いました。最近の によると、2030 年までに現在の労働時間の最大 30% が、生成 AI によって自動化され、加速される可能性があります。 アクセンチュアの古い調査に ガートナーは 2021 年にすでに、2025 年までに 70% を超える組織が分析担当者を合成支援で増強すると予測して マッキンゼーの調査 しかし、3 つの立場表明はすべて、この変化を著しく過小評価している可能性が高い。AI 強化労働力への移行はもはや将来の見通しではなく、現在の現実である。「AI ファースト」への移行のスピードは、一連の連鎖的な発表によって明らかになった後になって初めて明らかになる可能性が高い。 SaaS プラットフォームを開発する中で、AI が人間の能力を単に置き換えるのではなく、強化できるということを目の当たりにしました。私が作成したプラットフォームは、私の分析プロセスを模倣しただけでなく、それを拡張し、手動で発見するには何週間もかかるような洞察やパターンを明らかにしました。これがもたらす素晴らしい機会に、他の人が気づかないわけがありません。 エージェント組織の時代へようこそ AI の可能性を深く探求するにつれ、組織が大部分自律的になり、分析および意思決定プロセスの大部分を AI エージェントが処理する未来を思い描き始めました。 実際、私は2018年に「synthetic.company」というウェブサイトを数セントで購入しました。AIだけで運営されている会社を想像するのはとてもクールだと思ったからです。当時は素晴らしい思考実験でした。しかし、ドメインの更新を3年ほど止めていた後、最近、そのサイトが4桁後半の価格で売りに出されていることを知りました。遅すぎるよりは早すぎる方が良いと考えて自分を慰めています。 これは、「エージェント組織」がもはや SF ではなく、現実であることを示す市場実証的な証拠です。この新しいパラダイムでは、仕事は劇的に変わります。人間の役割は、点火、そしておそらく制御とオーケストレーションへと移行するでしょう。 Web3 で活動するベンチャー キャピタル ファンドが 2024 年 10 月に立ち上げられました。その最大の特徴は、AI エージェントによってのみ運営されていることです。このプロジェクトは、開始後 2 か月で 20 億ドル以上の価値を獲得しました。このプロジェクトは、その大胆な投機的な性質に加えて、組織を管理するために人間の関与が必ずしも必要ではないことを示唆しています。 ユーザーが独自の目的、スキル、ツールを備えた完全に合成されたワーカーを設計し、それらを相互にやり取りさせて、イベントの自動編成やマーケティング キャンペーンの生成などの作業を実行できるようにするフレームワークが数多く登場しています。 テクノロジーの光と影 新しいテクノロジーはどれも、良いことにも悪いことにも使えます。この AI 革命のメリットは計り知れません。企業にとっては、効率性の向上と洞察力の深化により、意思決定の改善と競争上の優位性が生まれます。ビジネス オーナーやスタートアップ チームにとっては、競争が激化します。誰にとっても、ビジネスの成長と革新のための豊富な追加リソースが提供されます。 AI がもたらす機会も同様に重要です。AI は単なる自動化ではなく、拡張と革新です。AI は 10 年前には想像もできなかった新しい役割や産業を生み出しています。たとえば、世界経済フォーラムは、AI による生産性向上が潜在的な経済成長の重要な原動力であると特定しています。PwC 。 は、2030 年までに AI が世界経済に最大 15.7 兆ドルの利益をもたらす可能性があると予測しています しかし、それは同じ成果をより少ない人数で達成できることを意味し、これは必然的に労働力に影響を与えるだろう。クラーナのようなより革新的な企業は、すでに高度なスキルを持つ労働力を削減している（約22％）。 よると、2030年までにロボットが世界中で最大2000万の仕事を代替する可能性があるという。 オックスフォード・エコノミクスの調査に 20 世紀後半の産業オートメーションとの類似点を見逃すのは近視眼的であろう。 最前線からのニュース 最前線の最前線にいるのは、快適でも安心でもありません。不確実性はどこにでもあり、多くの出来事が起きており、そのほとんどは秘密裏に起こっています。危険は大きいです。しかし、物事が起こる場所にいることは、歴史を私たちが望む方向に動かすのに役立ちます。 人工の代替品を作成する旅を振り返ると、最終的に自分よりも優れたツールを作成しているだけでなく、仕事の未来を形作るのに貢献しているように感じます。MIT 、責任ある AI 開発の重要性を強調し、透明性、公平性、説明責任の必要性を強調しています。これらのテクノロジーの作成者および早期導入者として、私たちは、それらが人類全体に利益をもたらすようにする責任があります。 Technology Review は AIを活用した未来を受け入れる AI の変革力は大きく、最近の開発により 2025 年以降の仕事の姿を垣間見ることができます。私自身に代わる存在になることを目指して 構築した経験は、謙虚であると同時に爽快なものでした。変化を受け入れ、未来の形成に積極的に参加することで、AI が前例のないレベルのイノベーションと進歩をもたらす世界を創造できると確信しています。 ANDRE を 認知集約型のワークフローにおいて、人間がどこに適合するかはまだ完全には明らかではありません。そして、すべての人に利益をもたらす AI を構築できるかどうかに関わらず、合成クローンがビジネスに使用できるとわかれば、私はずっと安心して眠れるでしょう。
