先に結論を書きます。AIが答えを作れるようになっても、学ぶ意味はなくなっていないと僕は考えています。学んだことは、自分で作るためだけでなく、AIが出した答えを理解して、使うかどうかを決めるための「判断の土台」になるからです。
ただ、そう言えるようになるまでには、少し揺れました。この記事では、その揺れたところから順番に書きます。
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議事録から作られた1枚の資料に、驚きました
僕は20年以上、Webやデザイン、システムの仕事をしてきました。プログラミング、Webデザイン、印刷物のデザイン、動画、企画。いろいろな制作に関わってきましたし、AIも毎日のように使っています。文章を整えるとき、画像を作るとき、プログラムを書くとき、情報を整理するとき。AIを避けている側ではありません。
そんな僕が、最近、本気で驚いたことがあります。ある会議の議事録をAIで処理して、1枚の資料にまとめたものを見る機会がありました。
驚いたのは、見た目がきれいだったからではありません。情報の重要度がきちんと判断されていて、優先順位が整理されていました。大事なところは目で見て分かるように強調され、情報の構造が、そのままレイアウトになっていました。デザインの仕事をしてきた目で見ても、そのまま実務に使える品質でした。
AIは「作る」だけでなく「考える」ところにも入ってきた
これまで僕は、「何が大事かを決めて、どう見せるかを組み立てる」ことを、デザイナーの専門の力だと考えてきました。色や形を整える作業なら、道具が進化すれば速くなります。でも、何を大きく見せて、何を削るかを決めるのは、人の判断の仕事だと思っていたのです。
その判断に、AIが踏み込んでいました。文章をまとめる、デザインを作る、プログラムを書く。どの分野でも、AIは手を動かすところだけでなく、どう組み立てるかを考えるところにまで入ってきています。
正直に書くと、大きな可能性を感じると同時に、少し怖くもなりました。長い時間をかけて身につけてきた技術の一部が、誰でも使えるものになりつつある。自分の専門性の価値は、これからどうなっていくのだろう。そう考えるようになりました。
AIがコピーを書けるなら、もう勉強はいらないのか
同じようなことを、言葉の分野でも感じています。僕の手元に『セールスコピー大全』という本があります。商品の強みをどう伝えるか、お客さんの心理をどうとらえるか、どんな言葉が人の行動につながるのか。それを身につけたくて、2回読みました。付箋を貼ったままで、だいぶくたびれています。
ところが今のAIは、商品の特徴と、誰に届けたいかを伝えるだけで、キャッチコピーやセールスの文章をいくつも出してくれます。しかも、それぞれの狙いや、どこを直せばよくなるかまで説明してくれます。
そこで、ふと疑問がわきました。AIがここまでできるなら、今からコピーライティングを学ぶ必要はあるのだろうか。
これは、コピーだけの話ではありません。デザインも、プログラミングも、同じことが言えます。AIが作れるなら、学ぶ時間をほかのことに使ったほうがいいのではないか。そう考える人がいても、おかしくないと思います。
学んできたことは、「判断の土台」になる
この問いを考えて、たどり着いた答えがあります。学ぶことは、自分で作るためだけのものではない、ということです。
最初の資料の話に戻ります。僕があの資料を見て「すごい」と思えたのは、どこがすごいのかが分かったからです。重要度の判断、優先順位、強調のしかた、構造とレイアウトの関係。どれも、僕が長い時間をかけて「なぜそうするのか」を考えてきたことでした。学んでいなければ、「きれいな資料だな」で終わっていたかもしれません。
AIが正しいコードを書いても、なぜ正しいのかが分からなければ、問題が起きたときに判断できません。AIが魅力的なコピーを書いても、なぜ効くのかが分からなければ、直す方向を間違えるかもしれません。AIが美しいデザインを作っても、何を伝えるための資料なのかが分かっていなければ、中身に問題があっても気づけません。
僕自身の例を、もう一つ書きます。僕は、資料のデザインで大事にしている判断、たとえば何を大きく見せるか、何を削るか、どこに余白を取るかをルールにまとめて、AIに渡して資料を作る仕組みを使っています。このルールを言葉にできたのは、長い時間をかけて「なぜそうするのか」を考えてきたからです。学んできたことは、AIを使う場面でも、そのまま生きていました。
コピーライティングを学んでいれば、AIが書いた文章の狙いが読めます。デザインを学んでいれば、情報の優先順位や文字の組み方を考えられます。プログラミングが分かれば、AIが作った仕組みの構造や、危ないところを検討できます。AIを使うようになっても、こうした学びの価値がすべてなくなるわけではないと思っています。
ただし、判断する力もAIは身につけつつある
ここで話を終わらせると、少し都合がよすぎると思います。判断する力も、AIは身につけつつあるからです。
AIはすでに、コードの確認、文章の評価、デザインの分析、セキュリティ上の危ないところの指摘までできます。これからさらに上がっていく可能性もあります。なので、「判断できる人間だけは絶対に必要」とは、僕には言い切れません。
それでも、AIと一緒に判断する時代に、人が持っておきたいものはあると考えています。何のために作るのかという目的。AIの判断を信じてよいかを確かめるための理解。そして、最後にその答えを使うと決める責任です。AIが判断を手伝ってくれるほど、最後に「これでいい」と決める人の理解が問われるようになる。僕はそう感じています。
AIに頼ると、若い人の成長の機会はなくなるのか
もう一つ、気になっていることがあります。AIに頼ることで、若い人が成長する機会が減らないか、ということです。
先に書いておくと、若い世代がAIを使うことには賛成です。使えるものは使ったほうがいい。ただ、AIは最初から完成度の高い答えを出してくれます。そのぶん、試行錯誤をする機会が減るのではないかと感じています。
僕がWebの仕事を覚えてきたのは、自分で考える、作る、失敗する、原因を調べる、直す、という繰り返しでした。その中で、なぜその設計が必要なのか、なぜそのコードが動くのかが分かっていきました。
AIを使えば、完成したものは短い時間で手に入ります。出来上がったものが素晴らしくても、本人が仕組みを分かっているとは限りません。トラブルや、想定していなかったことが起きたとき、根っこが分かっていない状態で、落ち着いて対応できるだろうか。そこが心配なのです。
だからといって、「若い人は苦労するべきだ」とは思っていません。苦労そのものに価値があるわけではないからです。
AI時代の新しい学び方｜省略してよい苦労と、省略してはいけない思考
僕は、あえて自分で考えたり、手を動かしたりすることを大切にしています。でも、効率の悪い作業を続けることが、そのまま成長につながるとは考えていません。
単純な入力や、同じことの繰り返しは、AIに任せていいと思います。むしろ積極的に任せたほうがいい。
一方で、目的を考えること、判断の理由を理解すること、失敗の原因を確かめることは、省かないほうがいいと考えています。
僕が大事にしている線引き
- 省略してよい苦労：単純な入力、同じことの繰り返し、ひな形づくり
- 省略してはいけない思考：何のためにやるのか、なぜその答えでいいのか、うまくいかなかった原因は何か
そして、AIは学ぶ機会を奪うだけの存在ではありません。使い方しだいで、とても頼れる先生にもなります。
たとえば、こんな使い方です。
- 答えだけでなく、なぜそうなるのかを説明してもらう
- 自分の案とAIの案を並べて、違いを比べる
- わざと反対の意見を出してもらう
- 自分の理解が合っているか、確かめてもらう
- 分からないところを、段階を追って教えてもらう
どれも、AIに考えるのを任せるのではなく、AIを使って自分の考えを深める使い方です。答えをもらって終わりにするか、答えをきっかけに考えるか。同じAIを使っても、その違いで、身につくものは大きく変わると思います。
まとめ｜作る苦労は減った。でも、学ぶ意味はなくなっていない
AIによって、作るための苦労は減りました。でも、学ぶ意味までなくなったわけではありません。
AIに何を作らせるかを知っているだけでは、十分ではないと思っています。AIが作ったものを理解して、考えて、自分の判断につなげる。そのための土台が、これまで以上に必要になっていると感じています。
僕も、あの資料を見て揺れた一人です。でも、揺れたからこそ、自分が何のために学んできたのかを、改めて考えることができました。AIに質問するときも、本を開くときも、「これは自分の判断の土台になっているか」を少し意識してみると、学ぶことの手応えが変わってくるかもしれません。
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僕がいちばん怖いと思っているのは、AIが間違えることより、AIが間違えたときに、自分がそれに気づけないことです。