概要
AIによる効率化が組織の成果に直結しない理由を「本質的複雑性」「消える生産性」「相対優位」の3つの視点から分析し、人間が果たすべき新たな役割を提示する。
詳細内容
AIの導入で「作業が速くなった」と感じても、実際のビジネス価値や組織全体の生産性が比例して向上しない構造的矛盾を解説しています。主な理由は3点。第1に、アムダールの法則により、AIが自動化できない「本質的複雑性（要件定義や判断）」が全体のボトルネックとなり、全体の向上率は頭打ちになります。第2に、浮いた時間が価値の低い「ブルシット・ジョブ」に吸収される「消える生産性」の問題。第3に、競合も同様にAIを使うため、絶対速度の向上は差別化にならず「相対優位」が保てない点です。著者は、エンジニアは「実装（How）」から「問題定義と意思決定（What/Why）」へと役割をシフトし、暗黙知をAIが扱える形式知へと変換する「オーケストレーター」になるべきだと提言。また、100件のタスクを同時に仕掛ける、議論より先にAIに実行させるなど、従来の常識を捨てる「アンラーニング」の重要性を説いています。