「AIに仕事を奪われるかも…」そんな不安、感じたことはありませんか？
でも実は、それ以上に大切な問いがあるんです。
それは「あなたはAIとどう関わる人になりたいですか？」
ふと立ち止まって考えてみる
最近、AIという言葉を聞かない日はありません。
チャットボット、画像生成、文章作成、翻訳、自動化…どれも便利で、確かにすごい。
でも、ふと不安になることはありませんか？
「AIが進化したら、自分の仕事はどうなるんだろう？」
「もう遅れてるんじゃないか？」
「でも、どこから手をつければいいの？」
その気持ち、とてもよくわかります。
でも実は、今まさに私たちの目の前に広がっているのは「仕事を奪うか・守るか」という単純な話ではありません。
それ以上に大切なのは、AI時代において、自分がどんな”ユーザー”になるのかという選択なんです。
2種類のAIユーザーが現れ始めている
イギリスのデザイナー兼ブロガー、マーティン・アルダーソン氏が最近発表した記事の中で、興味深い視点を提唱しています。
それは、AIをどう使うかによって、人は2種類のユーザーに分かれ始めているというもの。
パワーユーザー：新技術を積極的に取り入れる人たち
このタイプの人は、Claude CodeやMCP、スキルといった最新のAI技術を積極的に活用しています。
驚くべきことに、こうした「パワーユーザー」の多くは、必ずしも技術者ではないのです。
アルダーソン氏によれば、非技術者がターミナルでClaude Codeを使い、ソフトウェア開発以外の数十もの業務に活用している姿を多く見かけるといいます。
特に財務担当者は、Excelの限界を超えてPythonのような本格的なプログラミング環境の力を使いこなすことで、驚くほどの成果を上げているそうです。
一般ユーザー：ChatGPTとの会話にとどまる人たち
一方、もう一つのタイプの人たちは、主にChatGPTや類似のツールとチャットするだけの使い方にとどまっています。
アルダーソン氏が驚いたのは、想像以上に多くの人々が、いまだにこのレベルの使い方しかしていないという事実でした。
Microsoft 365 Copilotの落とし穴
ここで見逃せないのが、Microsoft Copilotの問題です。
Office 365のサブスクリプションにバンドルされているため、企業市場で圧倒的なシェアを持っているにもかかわらず、その性能は、すでにあまり優れているとは言えないChatGPTインターフェースの劣化コピーのように感じられると、アルダーソン氏は指摘します。
特に「エージェント」機能は、コマンドラインのコーディングエージェント（マイクロソフト自身のGitHub Copilot CLIを含む）と比較すると、お話にならないレベルだといいます。
さらに驚くべきことに、マイクロソフト自身が社内チームにClaude Codeを展開しているという事実があります。
OpenAIに多額の出資をしており、Copilotをほぼゼロコストで使えるはずの同社が、です。
この事実は、マイクロソフトがどれほど遅れをとっているかを如実に物語っています。
問題は、多くの企業ではCopilotが唯一許可されているAIツールであることが多く、他のツールを使おうとすると職を失うリスクがあったり、調達に多大な労力を要したりするということです。
動作は遅く、コード実行ツールは大きめのファイルでは適切に動作せず、メモリとCPUの制限が極端に厳しいため、ひどい失敗を繰り返します。
これは多くの企業にとって、存続に関わるリスクになりつつあります。
経営層はこうした質の低いツールを使って散々な結果しか得られず、AIそのものを見限ってしまったり、大手コンサルティング会社に多額の費用を支払っても大した進展が得られなかったりしているのです。
なぜ大企業はこれほどリスクにさらされているのか
企業のIT部門の方針が、最先端のAIツールを使えない致命的な制約の組み合わせを生み出しています。
まず、環境が極端にロックダウンされており、基本的なスクリプト言語すらローカルで実行できません（運が良くてVBAが使える程度で、それすらグループポリシーで制限されている場合もあります）。
次に、レガシーソフトウェアに縛られており、中核業務には「社内向け」APIが存在しないため、仮にエージェントを実行できたとしても、接続先がないのです。
最後に、エンジニアリング部門が極端に縦割り化されている（あるいは完全に外部委託されている）ため、安全にサンドボックス化されたエージェントを実行するインフラを構築できる社内人材がいません。
セキュリティ上の懸念は現実のものです。
本番データベースに対してコーディングエージェントを無制御で走らせるわけにはいきませんし、エージェントのサンドボックス化は困難です。
しかし、これが大きな問題を引き起こしています。
つまり、データセットに対して安全にサンドボックス化されたエージェントを実行するインフラを構築できるエンジニアリングチームがいないのです。
広がる格差
一方、アルダーソン氏はこうした重荷を背負っていない小規模企業の多くが、AIで驚異的な成果を上げていると語っています。
両方を見ると、格差は明白です。
一方には、マイクロソフトのExcel向けCopilot統合（Googleスプレッドシート向けのGemini統合も同様に劣悪）があります。
財務責任者がそれを試して、最も単純なタスクでもめちゃくちゃにされ、二度と触らなくなる姿が想像できます。
他方には、Claude Codeを理解し、Pythonをローカルで実行できる非技術系の経営者がいます。
アルダーソン氏は最近、ある経営者がClaude Codeを使って、30シートにわたる途方もなく複雑なExcel財務モデルをPythonにほぼ一発で変換するのを手伝いました。
モデルがPythonになれば、Claude Codeを使ってポケットの中にデータサイエンスチームを持つようなものです。
モンテカルロシミュレーションを簡単に実行したり、外部データソースを入力として取り込んだり、Webダッシュボードを構築したり、Claude Codeと協力してモデル（あるいはビジネス）の弱点を本当に統合したりできます。
Excelで何時間も、何日も苦労することなく、これほどの力が手元にあることに気づく様子を見るのは、かなり魔法のような体験だといいます。
この結果、小規模企業の従業員は、大企業の同等の人材よりもはるかに生産性が高くなる状況が生まれています。
かつては小企業の人々が大企業の持つリソースやチームを本当にうらやんでいたものですが、今では振り子が逆方向に振れつつあるとアルダーソン氏は考えています。
未来の姿
アルダーソン氏は、未来の働き方の輪郭が見え始めていると語ります。
第一の観察は、真の飛躍的進歩は、トップダウンのAI戦略からではなく、従業員が自発的に起こしていることが多いということです。
真の生産性向上が見られるのは、小規模なチームがプロセスのためにAI支援ワークフローを構築しようと決めた場合であり、そのプロセスを熟知している彼ら自身が優れた結果を得られるのです。
これは、自動化を支援するプロセスの経験がまったくない、外部委託されがちなソフトウェアエンジニアリングチームとは対照的です。
これは、企業における従来の「デジタルトランスフォーメーション」プロジェクトとは正反対だと考えられます。
第二に、社内システム向けの何らかのAPIを持つ企業は、持たない企業よりもはるかに多くのことができます。
これは、従業員が接続してユーザーに代わってクエリを実行できる読み取り専用のデータウェアハウスのようなシンプルなものかもしれませんし、多くの複雑な中核業務プロセスが完全にAPI化されているような場合もあります。
第三に、これらすべてを何らかの安全なメカニズムで包む必要がありますが、適切に検討されたネットワーク制限を備えた何らかのコードエージェントを実行するホスト型仮想マシンが、少なくとも読み取り専用のレポート作成には十分機能すると考えられます。
データの作成と編集については、非技術系ユーザーが（特に）エージェントを安全に使用できるモデルは、まだ完全には確立されていません。
最後に、レガシーなエンタープライズSaaSプレイヤーは、見方によっては巨大なロックインを持っているか、極めて脆弱です。
ほとんどは「API優先」の製品ではなく、あるAPIも開発者の使用を想定したもので、何千人もの従業員が奇妙で非効率的な方法で頻繁にアクセスすることを想定していません。
しかし、もし彼らが企業の信頼できる情報源であれば、移行は非常に困難になり、多くの生産性向上のボトルネックとなります。
繰り返しになりますが、小規模企業は新しい製品を使用する傾向があり、それらははるかによく考えられたAPIを持っています（単に何十年も前に作られたものではなく、時間をかけてさまざまなインターフェースが継ぎ足されたものでもないからです）。
アルダーソン氏が気づいたのは、プログラミング言語とシステムへのAPIアクセスを備えたbashサンドボックスと、エージェント的なハーネスを組み合わせることで、非技術系ユーザーに対して信じられないほど優れた結果が得られるということです。
これは、従来のMicrosoft Office系のものだけでなく、Webアプリも含めて、ほぼすべての標準的な生産性アプリを実質的に置き換えることができます。
要求されたあらゆるレポートを作成し、好きな形式でエクスポートできます。
これが知識労働の未来のように思えるとアルダーソン氏は語ります。
この二極化は現実のものであり、むしろ劇的に加速しているように見えます。
小さなチームが自分の1000倍の規模の企業とこれほど簡単に競争できる時代は、歴史上かつてなかったのではないかとアルダーソン氏は考えています。
AIが「脅威」か「希望」かは、自分次第
この記事から見えてくるのは、AIそのものの問題ではなく、それをどう使うか、どんな環境で使えるかという問題です。
「AIに仕事を奪われる」と感じる人がいる一方で「AIと一緒に新しい仕事を作れる」とワクワクしている人もいます。
違いは何か？
それは、最新のツールにアクセスでき、それを創造的に使いこなせるかどうかなのです。
最後に、あなたはどちらのユーザーになりますか？
これからの時代、AIに慣れることは避けられません。
でも、AIに「使われる人」になるのか「使いこなす人」になるのかは、今この瞬間の私たちの選択にかかっています。
どちらを選んでも自由。
でも、あなたの選んだその使い方が、あなた自身の未来を形作っていくことだけは、どうか忘れないでください。
参考：Two kinds of AI users are emerging. The gap between them is astonishing.
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