AI時代に価値が上がる10の力は、AIに渡す側と人に向き合う側に分かれる

出典: もはや人間ができることってほぼなくなってきたよね…と思いつつ生放送、10のソフトスキル〜AI時代でむしろ価値が上がったヒトの能力

DaiGoさんの話は、研究の数字より先に、AIの呼び名から始まります。AIは「超一流の二流」。仕事のどこが差にならなくなるのかを、この一言で先に置きます。

口癖になっている、この呼び名。癖が要る超一流の仕事は、今も再現が難しい領域です。答えが決まった仕事は全部AIに持っていかれる、と言います。

DaiGoさん（動画の中で・14:27〜）

均一化した社会っていうのはあのAIみたいに優秀な二流だから僕はあのAIのことをねあのね超一流の二流って言ってるんですよ。そう、AIはね超一流の二流なんです。

引用のとおり、AIは優秀な二流。24時間働いて文句も言わない二流は、作業の領域では価値を持つ、と話します。労働時間の勝負は終わる、とも続けます。

本題で挙がる、AIで安くなる物は3つ。答えを出す力、分析、作業です。重要になるのは、AIへの指示、出てきた候補から選ぶ力、誰が責任を持つか、と話します。

画面に出る1件目の研究は、専門職453人が仕事の文章を書く実験。出典は Noy & Zhang、2023年、Science です。ChatGPTを使った人は、作業時間が40%短く、仕上がりの評価が18%上がったと画面に出ます。

DaiGoさん（動画の中で・25:47〜）

元々評価が低かった人ほど伸びが大きいんですよ。そう。だから人間に差がどんどんなくなってくんだよね。

もともと評価が低かった人ほど、よく伸びました。職場にあった人ごとの開きが、AIで縮んだ形です。

2件目は、顧客サポート担当者5,172人の調査。画面の出典は、Brynjolfsson ほか、2025年、Quarterly Journal of Economics です。

AIの手助けで、1時間に解決できる件数は、全体の平均で15%増えたと画面に出ます。いちばん成績の低いグループは約30%。腕のいい人は、ほとんど変わらず。

まとめとしてDaiGoさんが挙げるのは、作業の速さや出来の良さが差にならなくなる点。差がつく場所が変わり、どんな仕事かではなく、価値がある人間かの勝負になる、と結びます。

縮むのは、作業の部分なんです！では、差がつく側には何が残るのか？その線が、画面の2件の数字でくっきりします。

私は、作業をAIに委ねて、人は積み減らして生き直す側。そのうえで、味見と判断は手元に残します！

作業と判断の線は、7月10日の記事、AIに任せても味見と判断は手放さないと決めた話に書きました。

私の記事より（AIに任せるほど、自分の会社がわからなくなる。だから私は“判断”だけは手放さないと決めた）

私は「AIに委ねよう」ってずっと言い続けてる人間だけど、「委ねる」と「判断を手放す」は、まったくの別物なんだ。

委ねていいのは作業。

手放しちゃいけないのは味見と判断。

料理でいうと、仕込みも煮込みもAIという厨房スタッフに任せていい。

でも「この味でお客さんに出すぞ」って最後に決めるのは、いつだって店主である自分。

引用の料理のたとえでいえば、仕込みと煮込みは厨房のスタッフに渡す側。お客さんに出す味を決める所は、店主の手に残す側です。

画面の数字が測っているのは、仕込みと煮込みの速さと出来のほう。味を決める所は、私が数字の外に置いてきた場所です。

約30%の伸びと、ほとんど変わらない腕のいい人。この2つが並んだスライドは、手元に残す側を考える時の目印になります！

最初の4つは、問い・目利き・疑って確かめる・意図。どれも、AIに頼む側で試される力です。渡す手前と、返ってきた後の話。

10の力は、スライドに一覧で出ます。画面の注記によると、どれも研究をもとにした見立て。価値が上がること自体を直接確かめた研究は、まだないとあります。

1つ目は、問いを立てる力。AIに何を聞くか、どう聞くかのことです。AIが何でも叶えるランプの魔人になっても、願い事が無ければ意味がない、とDaiGoさんは話します。

DaiGoさん（動画の中で・32:49〜）

言語化能力ないやつがそれランプの魔人にこすったとしても何の意味もないじゃないですか。うん。うん。だって願い事がないんだもん。

願いを言葉にできなければ、魔人がいても使い道がない、と話します。求められるのは質問の上手さより、自分の生活の問題がどこにあるかを問う力だ、と説明します。

例は解決策の考え方。人は増やす方向ばかり選び、減らす方向、やめる方向を考える人は少ない、と言います。問いの立て方そのものに、癖が出る話。

DaiGoさんは、アインシュタインの言葉として、なぜという問いはその答えの100倍重要である、と紹介します。

2つ目は目利き。AIが出した多数の案から、癖のあるものを選ぶ力です。デザインも、線を引いて描く仕事から、AIの案を選ぶ仕事に変わっていく、と語ります。

DaiGoさん（動画の中で・36:37〜）

そっから1番いいもの選ぶっていうこの選ぶ力ですね。そう、たくさんあるものの中からいいものを選ぶっていう力。

例はデザイン。AIに20案出させ、方向を絞ってまた出させて、30案の中から一番いいものを選びます。引用の選ぶ力は、この最後の一手。

音楽も同じで、作る力が、選ぶ力やプロデュースする力に変わる、と続けます。形にする作業の能力は、要らなくなる方向。自分の偏りや癖を持つ人には良い時代だ、と話します。

3つ目は、疑って確かめる力。まず、AIが嘘をつく可能性。次に、嘘が減っても、正解が一つに決まらない問いでは、答えがみんなと同じになることです。

DaiGoさん（動画の中で・42:25〜）

AIは確かに正しいこと言ってくれるかもしれない。でもそれはみんなと同じことなんです。みんなと同じことなんですよ。

誤りのない答えでも、みんなと同じなら、その人らしさは消える一方。疑って確かめる力が無いと、代わりがいる人間になっていく、と言い切ります。

4つ目は、意図を言葉にする力。何をしてほしいかをはっきり言えない人や、自分が何をやりたいか分かっていない人がいます。AIへの指示でも人間関係でも、大きな問題になる、と話します。

頼む前と、返ってきた後。4つとも、人が持つ仕事なんです！AIが速く答えるほど、渡す側の質が差になります。

AIの案に引っかかった時、まず何をするか？

私なら、AIの案は採る前に、本質に合っているかを問い直します。それでも噛み合わなければ、自分が渡した指示と問いを疑います。

9月20日、ブックマークした記事を記事の候補に集める流れでの作業。

AIの最初の案は、集める専用の仕組みを新しく作り、古い候補を48時間で外す条件まで付けるものでした。

私が、本質に合っているのかと問い直したところ、その案は撤回。毎日回る既存の処理に、集める2行を足すだけの形に変わりました。

増えた仕組みは、ゼロ。確かめると、新着の候補は5件から31件に増えました！

任せることと丸投げの違いは、8月15日の記事、任せると丸投げの違いは条件を渡したかどうか、という私の答えに書きました。

私の記事より（「任せると丸投げの違い」をAIに聞いたら全部違った——山口周さんの問いに、私は自分の答えを持っていた・任せると丸投げの違いに、私が出した答え）

私の答えは「条件を渡したかどうか」でした。

何をもって完了とするか、どこで人に戻すか。

それを決めて渡すのが委ねるで、決めずに渡すのが丸投げ。

渡す前に決めておく、終わりの形と、人に戻す場所。4つ目の意図を言葉にする力とは、条件を渡す所で重なります。

私の記事より（「任せると丸投げの違い」をAIに聞いたら全部違った——山口周さんの問いに、私は自分の答えを持っていた・AIに渡せないのは、問いのほうだった）

割れた答えを見て「どれを採るか」を決めるのは、結局こちら側なんですよね。

だとすると、AIに渡せるのは答えを探す作業までで、問いを立てることとどの答えで生きるかを決めることは残る。

AIの持ち場は、答えの候補を探すところまで。割れた答えのどれで行くかと、最初の問いは、人の手に残ります！

1つ目の問いを立てる力も、3つ目のみんなと同じ答えになる話も、この線の上にあります。動画の4つの力を、私は手の動きに直して持っています。条件を渡すことと、問い直すこと。

9月20日に足したのは、毎日回る既存の処理への2行だけでした。

5つ目から8つ目までの4つは、どれも人と向き合う場面で使う力。答えを出すのがAIになっても、相手の前に立つのは人の側です。

5つ目は、決めて責任を負う力。決めたことの結果に責任を負う力はAIにはない、とDaiGoさんは話します。

DaiGoさん（動画の中で・43:39〜）

その結果どうだったかってその責任を負うっていうやっぱ力ってのはAIにはないので、どこまで行ってもね。

理由は、AIが実空間にいないこと。人間なら、まずいことが起きた時に、相手との関係を保つために責任を取る。そういう対比でした。

6つ目は信頼される力です。信じる力が粘り強さを作り、AIで答えを得ようとする人にはそれが欠ける、と話します。7つ目は本音を引き出す共感力で、困っていない人の共感は薄く感じる、という例が付きます。

信じることも、本音を打ち明けることも、相手の人がいて起きること。ここから、人の側の持ち場がはっきりしてきます。

8つ目は、人を動かす力。人は人に必要とされたい生き物なので、AIが周りのことを全部やっても人を求める、とDaiGoさんは見ています。

DaiGoさん（動画の中で・46:32〜）

人に必要とされたい。人と関わりたいって欲求が誰にでもあるんですよね。

人と関わりたい気持ちは、本能に刻まれた物。だから人を巻き込む力は超重要になる、と結びます。

4つを並べると、人の側に残る持ち場が見えてきます。中でも私が手元に置きたいのは、責任。

私なら、仕事の持ち主を一人に決めて、助言はしても、採否と次の一手は持ち主に置きます！

責任の持ち主の話は、10月15日の記事で1つの仕事の持ち主を1人に決める、責任を人の側に置く線の話に書きました。

私の記事より（佐藤航陽 箕輪厚介さんの対談から、AIが中間を巻き取ったあと人間に残る起点と責任を考える）

私なら、1つの仕事の持ち主を1人に決めます。

人でもAIでも、誰か1人が全部を持って、やり切ります。

複数人の共同責任にはしません。

6月16日の朝LIVEで、私は、人間とAIの違いは、責任を取れるか、判断できるかぐらいだと話しました。

続けて、人間が手放してしまったらAIは勝手に走ってしまう、と話しています。

お金や戻せないもの、外に出すものは、人間の監視下・管理下に置いてやっている、とも話しました。

線を引くのは、人の側。

持ち主は、人でもAIでもかまいません。ただ、どこで区切るかを決める役目は人の側！

責任を負う力はAIにない、というDaiGoさんの話とは、責任を人の側に置く所で重なります。

手元の仕事の持ち主、一人の名前で言えますか？

9つ目に挙がるのは、学びほぐす力。AIが最新のことを教えてくれる今、昔うまくいったやり方をどう扱うかを話します。

学びほぐす力は、アンラーニングのこと。古いやり方を手放す能力だ、とDaiGoさんは説明します。

DaiGoさん（動画の中で・47:04〜）

学びほぐす力ですね。はい。これは、ま、アンラーニングのことです。はい。古いやり方を手放す能力。これ結構大事ですね。

大事な力だと添えてから、話は手放せない人の多さへ移ります。AIが最新のことを教えても、昔うまくいったやり方を人は手放せない。そういう見立てです。

例は、子どもでも使えるスマホがあるのに、使いづらい従来型の携帯電話を使い続ける人。手放せない人は新しいものに滅ぼされる、とDaiGoさんは強い言い方をします。

手放す力という言葉は、手放す物ごとに分けて読みたい所。

手放すのは、作業とボールです。魂は手放しません！

ここで言うボールは、人に任せず自分で持ち抱えたまま、手放せないでいる仕事のこと。

魂のほうは、目的と、守りたい物と、判断軸。こちらは手元に置いたままです。

古いやり方を手放すことと、抱え込みをやめて委ねること。この2つは、同じ向きの言葉でしょうか？

向きは近く聞こえます。違いは、手放す前に、何を残すかを決めているかどうか。

例の携帯電話を私の分け方で読むと、手放すのは使いづらい道具を使い続けるやり方のほう。持ち替える先は、子どもでも使えるスマホです。

DaiGoさんの話で手放す物は、古いやり方そのもの。私はそれを作業とボールに分けて読み、魂は残す側に置きます。

使える物がすぐ横にあるのに、慣れた方を手に取り続ける。例の携帯電話の場面は、そこを具体的に見せています。

10個目で、話は力の一覧から、浮いた時間の使い道へ移ります。AIに任せられる物を任せた後に、手元に残る力。最後の1つは、その位置に置かれています。

10個目は、自分の頭で考え続ける力です。考えることをAIに丸投げすると、人間の能力はどんどん下がっていく、とDaiGoさんは話します。

DaiGoさん（動画の中で・47:50〜）

考えることとかをAIに丸投げしちゃうと人間の能力ってどんどん下がってくんですよ。

丸投げした先は、DaiGoさんの実感の話。AIが発展したこの数年で、話していて面白くない人が増えた、と言います。全部AIに聞くので独自性がなく、相手の返しが予想できる、とも話します。

配信中のコメントにも答えます。AIをやらないと置いていかれそうで焦る、という声。何のためにAIを使うか分かっていないと、使っても疲れるだけだ、と返しました。

AIを使って疲れ、何もできなくなる状態。DaiGoさんは、これを「ブレインフライ」と説明します。情報漏洩のコメントには、次の次に何が起こるかを考える人はほとんどいない、と答えます。これが問いを立てる力だ、とも。

結びの言葉はこうです。価値が上がる力は、人間にしかできないことであると同時に、AIにそれ以外を全部任せた後に残る力だ、とDaiGoさん。

DaiGoさん（動画の中で・52:24〜）

浮いた時間とか労力を使ってTikTokだらダラ見るとかじゃなくてあのね自分の力を伸ばすっていうのが大事なんでAIを使ってねあれですよね。自分を鍛えていけるようにならないとだめですよね。本当に。

AIにやってもらえることは、全部AIへ。浮いた時間と労力は、だらだら動画を眺める時間に変えず、自分の力を伸ばす方へ回すように、と締めくくります。

私には、ブレインフライと、話していて面白くない人の話が、同じ根っこに見えます。任せた後の頭の使い道が、空いたままの状態。

では、その余白に何を置くか？

私なら、委ねて空いた余白は、ワクワク夢中に遊び探求することに使います。使う前に、自分の体が違和感ないかを確かめます。

頭で決める前に、体の声。

私はLIVEで、自分がワクワク夢中に遊び探求することを縦に掘って、AIに教える、と話したことがあります。

そこをおろそかにした瞬間に、ただのAIのコンテンツになる、とも。人にしかできない所へ時間を回して、自分を磨く向きです！

DaiGoさんの結びは、自分を鍛える、でした。浮いた時間を、人にしかできない所へ回す所まで。私の読みでも、ここは重なります。

違うのは動機。私は鍛えることを目的に置かず、夢中に遊んだ後で、気づけば磨かれている順番を取ります！

結びの例は、TikTokをだらだら見る時間。誰の手元にもある時間から、使い道を問う締めくくりでした。

DaiGoさんの生放送は、AIで差がつかなくなる所、AIに渡す側の4つの力、人と向き合う側の4つの力、学びほぐす力、自分の頭で考え続ける力と浮いた時間、の順で、AIに渡す側と人と向き合う側に分かれる10の力を見せました。

作業の差が縮まるから、任せられることは任せて、浮いた時間で自分を鍛える、という動画の筋。私は、作業はAIに委ね、味見と判断と仕事の持ち主を決める線を、手元に残します。

10の力は、研究をもとにした見立て。研究の数字として読めるのは、画面に出た453人と5,172人の2件だけです。数字と見立てを、出どころ別に置いて読みます。

動画の結びは、AIに任せられることは全部任せ、浮いた時間と労力で自分を鍛えよう、と呼びかけます。私は、その余白を、ワクワク夢中に遊び探求することに使います！

答えを出す力や作業で、差がつきにくくなった今。10の力のうち、AIに任せず、自分の手元に残したい1つは、どれでしょうか？