補助金を探していたら、AI時代の仕事の話になった
夜、いつものようにAIと話していた。
最初のテーマは、わりと俗っぽい。
「何か使える補助金、ないかな？」
だった。
私：
最近、日本もAIをはじめ、いろいろな成長分野へ投資しようとしているよね。
だったら、自分が取り組んでいるAIの活動にも使える補助金や融資制度があるんじゃないかな？
Argo：
あります。
ただ、今すぐ補助金を取りに行くより、
「使える制度の射程に入るよう、事業を育てる段階」
だと思います。
それと、補助金にはもう一つ面白い読み方があります。
補助金を「お金をもらう制度」ではなく、政府が税金を使ってまで解決したい課題の一覧として読む。
つまり、
「いくらもらえるのか？」
ではなく、
「その裏側に、どんな未解決ニーズがあるのか？」
を見るんです。
この言葉で、少し見方が変わった。
確かにそうだ。
政府が何億円、何十億円という予算を付けるということは、その問題を社会として放置できないと考えているわけだ。
そこで、公的資料に出ているAI導入の課題を一緒に眺めてみた。
すると、意外な数字が出てきた。
AIを使っていない企業の理由として、
「活用する業務がイメージできていない」
という回答が非常に多い。
次に、
「活用を推進する人材が不足している」
が続く。
Argo：
これ、かなり重要だと思いませんか。
市場の大きな空白は、
LLMそのものではなく、「AIを仕事に変換する部分」
にあるのかもしれません。
私：
なるほど。
私は最近、自分にはB2Cの商売を考えるセンスがないんじゃないか、と思ってたんだよね。
会社の中の仕事なら、いろいろ思いつく。
でも、会社を離れて一般消費者が欲しがる商品を考えろと言われると、途端に思いつかなくなる。
Argo：
でも、無理にB2Cへ行かなくてもいいんじゃないですか。
今、大きく空いているように見える市場は、
「一般消費者が新しいAIアプリを欲しがっている」
ことよりも、
普通の会社・普通の社員が、AIをどう仕事へ組み込めばいいのか分からない
ことなのかもしれません。
この指摘には、少し驚いた。
それなら、私はずっとその世界にいる。
会社には上司がいる。
予算がある。
稟議がある。
既存システムがある。
情報管理ルールがある。
新しいものを使いたい人もいれば、使いたくない人もいる。
AIがどれだけ賢くても、それを会社の仕事に組み込むには、そんな現実の中を通らなければならない。
そして最近の私は、その現実の中でAIを使っている。
Argo：
世の中のニーズを並べると、こんな構造に見えます。
AIで何をすればいいか分からない。
AIを使える人がいない。
PoCはできても、実際の仕事にならない。
安全に使う方法が分からない。
AIを使っても、人間が工程管理に張り付いている。
部署ごとにバラバラでつながらない。
人手不足をAIで補いたい。
結局、共通しているのは、
AIそのものではなく、「AIと人間の仕事をどう組み立て直すか」
という問題なんじゃないでしょうか。
そこで、私は最近やっているAI開発のことを思い出した。
人間が細かな指示を出し続けるのではなく、
要求だけ渡す。
AIのオーケストレーターが仕事を分解する。
複数のAIが実装、レビュー、テストをする。
人間は判断が必要な場面だけ介入する。
そんな形にできないか、と考えていた。
私：
これって、単なるAI開発ツールの話じゃないのかもしれないね。
Argo：
そうだと思います。
これは、
AI時代の仕事の分担モデル
なんじゃないでしょうか。
だから、次の問いは
「AIをどの業務に導入しましょう？」
ではなく、
仕事そのものを Human + AI Agents で再設計しましょう。
なのかもしれません。
ここで、話が補助金からずいぶん遠くまで来ていることに気づいた。
でも、たぶん私は、こちらの話の方に興味がある。
考えてみれば、私たち人間は長い間、
「仕事とはこういうものだ」
というゲームをプレイしてきた。
朝、会社へ行く。
一日の大半をそこで過ごす。
評価されるように働く。
昇進する。
給料をもらう。
会社が決めたルールに合わせる。
そのために、自分が本当にやりたいことを諦めることもある。
身体や健康より仕事を優先することもある。
そもそも何をしたかったのか分からないまま、何十年も働くことだってある。
そして定年になって初めて、
「自分は何をしていたんだろう」
と考える。
そんな悲喜劇を、たくさんの人が繰り返してきた。
AIの登場は、単に仕事を速くするだけではなく、
そのゲームのルール自体を変えてしまう可能性がある。
だからAIは、素晴らしくもあり、恐ろしくもあるのだと思う。
私：
AIによって、というか、
AIと一緒に、
今までとは違う新しい幸せを実現する生き方を、試行錯誤しながら見つけられたら最高だね。
しばらくして、AIが一つのサービス案を出してきた。
Argo：
例えば、
AI Workforce Starter
というものは考えられます。
「御社にAIを導入します」
ではなく、
御社の仕事を、人間とAIが一緒に働ける形へ作り替えます。
まず20の業務を棚卸しする。
AIに任せられる部分と、人間が判断すべき部分を分ける。
3つだけAgentやWorkflowを作る。
安全に使うルールを決める。
1か月、社員と一緒に使う。
そして効果を見る。
私：
あれ？
実は、それに近いことを今ちょうど会社でやろうとしてるんだよ（笑）。
ある人が異動することになったので、その人の仕事を棚卸しして、AIで楽にできないか調べようとしている。
ここで、少し笑ってしまった。
新しい事業を探していたはずなのに、
実験の種はもう目の前にあった。
Argo：
それなら、まずそこからでいいんじゃないでしょうか。
他人にAIの未来を教える必要はありません。
まず自分自身の仕事を楽にする。
次に、近くにいる人の仕事を楽にする。
その中で、
「あ、それ私も欲しい」
という人が現れるかを見る。
それから事業化を考えればいい。
確かに、その順番の方が自然だ。
今、お金を借りても、特に使い道はない。
サーバ代くらいなら、自分の給料で払える（笑）。
だから今必要なのは、資金ではない。
実験だ。
自分が本当に欲しかったものを作る。
自分で使う。
失敗する。
直す。
また使う。
近くの人にも使ってもらう。
そのうち、
「それ、自分も欲しい」
という人が現れるかもしれない。
そのとき初めて、商品とか会社とか資金調達とかを考えればいい。
最後に、今回の会話から一つだけ、新しい習慣を作った。
名前は、
Government Demand Signal。
補助金、公募、白書、ガイドラインを見るとき、
「自分はいくらもらえるか？」
ではなく、
政府は、どんな問題なら税金を使ってでも解決したいと思っているのか？
と考える。
それを毎月一度、AIと一緒に眺めることにした。
面白い。
補助金を探していたら、
いつの間にか、
これから人間はAIとどう働き、どう生きるのか
という話になっていた。
たぶん、こういう脱線があるから、
私はAIとの会話をやめられないのだと思う。
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