AI効率化でジュニア技術者が育たない？「マニュアルゲート」という対策

技能継承が途切れるという危機

この記事の筆者は、10年余り前に米国の原子力発電所向けのデジタル制御システム設計を主導した人物です。その設計には、自動化できるのに人間が操作する手順がわざわざ残されていました。自動化に任せきりにすると、異常時に対応できる技能が監視者から失われるからです。

筆者が懸念するのは、AIが若手の成長機会を奪うことです。専門知識は失敗や行き詰まりといった体験を通じて獲得されます。AIがこうした体験を肩代わりすると、表向きはAIを監督できるが、AIが致命的な誤りをした時に気づけない世代が生まれます。

雇用データと解釈の分かれ目

米国では、若年雇用への影響を示す複数のデータがあります。ハーバード大学の作業論文は、約6,500万人の労働者が働く28万社以上の企業を分析し、生成AIを導入した企業では、そうでない企業と比べてジュニア雇用が6四半期以内におよそ9%減ったと報告しました。一方で、シニア雇用は増え続けました。

ただし、原因をAIに求める見方は一致していません。ニューヨーク連銀の研究者は、若年卒業生の失業増加の多くはリモートワークによるものだと考えています。新入社員を遠隔で育成しにくいためです。どちらの説明にしても、専門的技能を先輩から後輩へ伝える仕組みが壊れているという点では共通しています。

航空業界の自動化パラドックス

航空業界は「自動化パラドックス」と向き合ってきました。自動化の能力が上がるほど人間が操縦する機会は減り、人間には自動化が想定しなかった難局だけが残されます。2009年に起きたエールフランス447便の墜落は、スピードセンサーの凍結で自動操縦が切断された後、操縦士が機体を手動で立て直せなかった事例です。

この事故を受け、米連邦航空局(FAA)は2017年に安全勧告書を出し、「手動飛行はその他の飛行技能を支える基礎」と明記しました。航空会社によっては、気象条件の良い時は上昇・降下を手動で行う手順を加えました。燃料効率をわずかに犠牲にしながら操縦技術の維持を選んだと言えます。

マニュアルゲートという設計

筆者が提案するのは「マニュアルゲート」という設計手法です。業務の途中に、あえて人が操作する段階を残します。目的は作業効率ではなく、失われやすい技能を維持することです。ソフトウェア開発を例にとると、重要なモジュールの不具合対応では、まずエンジニアがAIをオフにしたまま問題を再現し、原因を特定し、その不具合を捉える自動テストを書きます。その後にようやくAIをオンにし、修正案や類似バグの検索をさせます。

エンジニアは自分の診断とAIの提案を突き合わせます。意見が食い違った時に、AIの弱点と自分の判断のどちらかを確認する学習が生まれます。ただし、こうした方法は短期的には非効率なので、四半期ごとの業績評価に縛られない組織でなければ採用しにくいという課題もあります。

残された課題とこれから

この議論はまだ米国を中心としたデータと事例に基づいており、日本企業で同じ傾向が起きているかどうかはこの記事からは分かりません。AIの影響をリモートワークの影響と切り分けるには、追加の研究が必要です。マニュアルゲートがどの職種や業務でどこまで効果を発揮するかも、実証はこれからです。

それでもなお、自動化が人間の技能を侵食する問題を安全分野がどう扱ってきたかは、AI時代の人材育成を設計する際に示唆に富んでいます。当面は、AIを最大限に使うことよりも、訓練の場として残すべき作業を意識的に選ぶ発想が重要になりそうです。