蒸気、鋼鉄、そして無限の知能

2025.12.29

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蒸気、鋼鉄、そして無限の知能

我々はまだAIの「水車段階」にあり、人間向けに設計されたワークフローにチャットボットを無理やり組み込んでいる。

2025.12.29 - 04:44:55

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我々はまだAIの「水車段階」にあり、人間向けに設計されたワークフローにチャットボットを無理やり組み込んでいる。

執筆：Ivan Zhao、Notion CEO

翻訳：AididiaoJP、Foresight News

すべての時代は、その時代に特有の技術的素材によって形作られてきた。鋼鉄はグレイツド・エイジ（Gilded Age）を築き、半導体はデジタル時代を切り開いた。今、人工知能が無限の知性として到来している。歴史が教えてくれるのは、「誰が素材を掌握するか、それによって時代が定義される」ということだ。

左：少年時代のアンドリュー・カーネギーと彼の弟。右：グレイツド・エイジにおけるピッツバーグの製鉄所。

19世紀50年代、アンドリュー・カーネギーはまだピッツバーグの泥道を走り回る電信係にすぎなかった。当時、アメリカ人の10人中6人は農民だった。それからわずか二世代後、カーネギーと彼の同業者たちは現代世界を鍛え上げた。馬車は鉄道に、蝋燭の明かりは電灯に、鉄は鋼に取って代わられたのだ。

それ以来、仕事は工場からオフィスへと移行してきた。私は現在、サンフランシスコでソフトウェア企業を経営しており、何百万人もの知識労働者のためのツールを開発している。このテクノロジー都市では誰もが汎用人工知能（AGI）の話題に夢中だが、20億人のオフィスワーカーの大多数は、まだその存在を実感していない。まもなく、知識労働とはどのような姿になるのか？組織構造の中に休むことのない知性が組み込まれれば、いったい何が起こるのだろうか？

初期の映画はしばしば舞台劇のように、一台のカメラが舞台に向かって撮影していた。

未来は常に予測しにくいものだ。なぜなら、未来はいつも過去の姿に偽装して現れるからである。初期の電話会話は電報のように短く、初期の映画は録画された舞台劇のように見えた。マーシャル・マクルーハンの言葉を借りれば、「我々はいつもバックミラーを通して未来に向かって進んでいる」のだ。

今日最も一般的な人工知能は、まだ昔のGoogle検索のように見える。マクルーハンの言葉を再び引用しよう。「我々はいつもバックミラーを通して未来に向かっている」。今日、我々が目にしているのは、Googleの検索ボックスを模倣したAIチャットボットだ。我々は、あらゆる技術変革に伴って現れる不快な過渡期に今まさに直面している。

未来がどうなるかについて、私にもすべての答えがあるわけではない。しかし、私は個人、組織、さらには経済全体という異なるレベルにおいて、人工知能がどのように機能するかを考えるために、いくつかの歴史的な比喩を好んで用いている。

個人：自転車から自動車へ

最初の兆候は、知識労働の「ハイパフォーマー」であるプログラマーたちの間で見られる。

私の共同創業者であるサイモンはかつて「10倍のプログラマー」だったが、最近はほとんどコードを書かなくなった。彼の席を通り過ぎると、3～4台のAIプログラミングアシスタントを同時に指揮しているのが見えるだろう。これらのアシスタントはタイピング速度が速いだけでなく、思考も行うため、彼は生産性が30～40倍に向上したエンジニアになった。彼は昼食前や就寝前にタスクキューを設定し、自分が離れている間にAIに作業を続けさせる。彼はもはや、無限の知性を持つ管理者へと変貌したのである。

1970年代の『サイエンティフィック・アメリカン』による運動効率に関する研究は、スティーブ・ジョブズが「思考の自転車」という有名な比喩を思いつくきっかけとなった。しかしそれ以来数十年、我々は情報高速道路の上でずっと「自転車をこいでいた」のである。

1980年代、スティーブ・ジョブズはパソコンを「思考の自転車」と呼んだ。10年後、我々は「情報高速道路」と呼ばれるインターネットを敷設した。しかし今なお、ほとんどの知識労働は人力に依存している。これはまるで、我々がずっと高速道路上で自転車をこいでいるようなものだ。

AIアシスタントのおかげで、サイモンのような人々はすでに自転車から自動車へとステップアップしている。

他のタイプの知識労働者は、いつ「自動車に乗れる」ようになるのだろうか？解決すべき課題が二つある。

プログラミングアシスタントと比べて、なぜAIによる知識労働支援はより難しいのか？それは知識労働がより断片化されており、検証も困難だからである。

第一に、状況（コンテキスト）の断片化がある。プログラミングでは、ツールや状況が統合されやすい：統合開発環境、コードリポジトリ、ターミナルなどに集中する。しかし一般的な知識労働は数十種類のツールに分散している。AIアシスタントが製品紹介文を作成しようとする場合を想像してみよう。Slackでのディスカッション、戦略文書、前四半期のダッシュボード上のデータ、そして特定の人物の頭の中にある組織記憶から情報を抽出しなければならない。現在、人間こそが接着剤であり、コピー＆ペーストやブラウザのタブの間を行き来することで、すべてをつなぎ合わせている。状況が統合されない限り、AIアシスタントは狭い用途に限定されてしまう。

二つ目の欠落要素は検証可能性（verifiability）である。コードには魔法のような特性がある：テストやエラーメッセージを通じて検証できるのだ。モデル開発者はこれを活かし、強化学習などの手法でAIのプログラミング能力を高めている。しかし、プロジェクト管理がうまくいっているかどうか、あるいは戦略メモが優れているかどうかを、どうやって検証すればよいだろうか？一般知識労働モデルを改善する方法は、まだ見つかっていない。そのため、人間は引き続きループ内に残り、「良い」とは何であるかを監督し、誘導し、示範しなければならない。

1865年の『赤旗法』は、道路上を走る自動車の前方に旗を持った人が徒歩で先導することを義務づけていた（1896年に廃止）。

今年のプログラミングアシスタントの実践が示すのは、「人間がループ内にいる」ことが必ずしも理想ではないということだ。これはまるで、生産ラインで一つ一つのボルトを人が検査するようなものであり、あるいは自動車の前に人が歩いて道を空けるようなもの（1865年の『赤旗法』参照）である。人間はループの外からそれを監督すべきであり、中にいるべきではない。状況が統合され、作業が検証可能になれば、数十億の労働者が「自転車をこぐ」状態から「自動車を運転」する状態へ、さらに「運転」から「自動運転」へと移行するだろう。

組織：鋼鉄と蒸気

企業は近代の発明であり、規模が大きくなるにつれて効率が低下し、いずれ限界に達する。

1855年のニューヨーク・アンド・エリー鉄道会社の組織図。現代の企業およびその組織構造は鉄道会社の進化とともに生まれた。鉄道は遠距離で数千人を調整する必要があった最初の企業形態であった。

数百年前、ほとんどの企業は十数人規模の職人集団にすぎなかった。今や数十万人の従業員を抱える多国籍企業が存在する。コミュニケーションインフラは会議と、情報で結ばれた人間の脳に依存しており、指数関数的に増大する負荷に耐えられない。我々は階層、プロセス、文書で対処しようと試みているが、これは木造で超高層ビルを建設しようとするようなものであり、人間規模の道具で工業規模の問題を解決しようとしている。

二つの歴史的比喩が、組織が新しい技術的素材を得たときに、未来がどのように異なったものとなるかを示している。

鋼鉄の奇跡：1913年に完成したニューヨークのウールワース・ビルは、当時世界一高い建築物だった。

一つ目は鋼鉄である。鋼鉄登場以前、19世紀の建物の高さは6～7階が限界だった。鉄は丈夫だが脆く重く、階数を増やすと自重で構造が崩壊してしまう。鋼鉄はすべてを変えた。丈夫で柔軟なフレームにより、より軽量な構造が可能になり、壁も薄くなり、建物は数十階まで急上昇した。まったく新しい建築様式が誕生したのだ。

AIは組織にとっての「鋼鉄」である。AIは各ワークフロー内で状況を一貫して保持し、ノイズを排除しながら必要なときに意思決定を提示できる。人間のコミュニケーションはもはや構造材となる必要はない。週に2時間の調整会議は5分の非同期レビューに、3段階の承認が必要な経営判断は数分で完了するかもしれない。企業は真にスケーラブルになり、かつて必然と考えられていた効率の低下を避けられる。

水車の動力を使う粉挽き工場。水力は強力だが不安定であり、場所や季節に制約される。

二つ目の物語は蒸気機関についてだ。産業革命初期、初期の紡績工場は川沿いに建てられ、水車の力を借りていた。蒸気機関が登場すると、工場主はまず水車を蒸気機関に置き換えたが、他はすべてそのままだったため、生産性の向上は限定的だった。

真の飛躍は、工場主が水源からの束縛から完全に解放されることに気づいたときだった。彼らは労働者、港、原材料に近い場所に大きな工場を建設し、蒸気機関を中心に新たなレイアウトを設計した（後に電力が普及すると、中央の動力軸からも解放され、小型モーターを工場内のさまざまな機械に分散配置することで動力を供給するようになった）。これにより生産性が爆発的に向上し、第二次産業革命が本格的に始まった。

トーマス・アロムが1835年に描いた版画。イングランド・ランカシャーの蒸気機関駆動の紡績工場を描いている。

我々はまだ「水車を交換する」段階にいる。人間のために設計されたワークフローにAIチャットボットを無理やり押し込むだけで、古い制約が消え去り、睡眠中も働く無限の知性を基盤とする組織のあり方を再考していないのだ。

私の会社Notionでは、こうしたことを常に実験している。1000人の従業員に加え、現在700人以上のAIアシスタントが反復作業を担っている：会議の記録、チーム知識の統合のための質問応答、ITリクエストの処理、顧客フィードバックの記録、新入社員への福利厚生案内、手動のコピー＆ペーストを省くための週次ステータスレポートの作成……。これはまだ歩き始めたばかりの段階だ。真の潜在力は、私たちの想像力と慣性にのみ制約されている。

経済：フィレンツェから巨大都市へ

鋼鉄と蒸気は、建物や工場だけでなく、都市そのものを変えた。

ほんの数世紀前まで、都市は人間のスケールに属していた。フィレンツェであれば40分以内で徒歩横断でき、生活のリズムは人の歩行距離と声の届く範囲で決まっていた。

その後、スチールフレーム構造により摩天楼が可能になり、蒸気機関の鉄道が都市中心部と周辺地域を結ぶようになった。エレベーター、地下鉄、高速道路が続々と登場。都市の規模と密度は急激に膨張した――東京、重慶、ダラス。

これらは単に拡大されたフィレンツェではない。まったく新しいライフスタイルである。巨大都市は混乱し、匿名性が高く、把握しにくい。この「把握しにくさ」こそが規模の代償である。しかし、そこにはより多くの機会と自由があり、より多くの人々がより多様な組み合わせでより多くの活動を行うことが可能になる。ルネサンス期の人間尺度の都市では到底かなわない。

私は、知識経済も同じような転換を目前にしていると考えている。

今日、知識労働は米国のGDPのほぼ半分を占めているが、その運用の多くは依然として人間のスケールにとどまっている：数十人のチーム、会議とメールのリズムに依存するワークフロー、100人を超えると維持が難しくなる組織……。我々はいまだに石と木で「フィレンツェ」を建設している。

AIアシスタントが大規模に導入されれば、我々は「東京」を建設するだろう。数千のAIと人間が共存する組織、タイムゾーンをまたいで継続稼働し、誰かが起きるのを待たずに進められるワークフロー、適切な人間の関与のもとで合成された意思決定。

それは異なる体験になるだろう：より速く、レバレッジ効果が強く、しかし当初は眩暈を覚えるほどだろう。毎週の定例会議、四半期ごとの計画、年次評価といったリズムはもはや通用せず、新たなリズムが浮上する。我々はいくらかの明確さを失うだろうが、その代わりに規模とスピードを手に入れる。