はじめに：AIのニュースに疲れている人へ 

最近、AIのニュースを見るたびに、こんな不安がよぎる方が多いと思います。

「この仕事は危ないらしい」

「いや、やっぱり人間が必要らしい」

「結局どっちなんだ」

専門家ですら言っていることが毎週のように変わるので、追いかけるだけで疲れてしまいます。

そこで、私なりの見解として一度整理しておきたいことがあります。

AIの未来について、毎週のニュースで一喜一憂する必要はありません。

もう少し長い目で見て考えるときに大事なのは「新機能」ではなく、変わりにくいものに目を向けることだからです。

まず、はっきり言えることがあります。

「AIができること」は、これからも増え続けます。

・文章を書く

・調べる

・企画のたたき台を作る

・デザイン案を量産する

・プログラムの下書きを書く

・議事録やメールを整える

こうした「作業」や「下準備」は、今後さらにAIが強くなります。

5年後も10年後も、人が時間をかけている作業の多くはAIに移っていくでしょう。

だから、「正確さ」や「スピード」でAIに勝とうとする考え方はおすすめしません。

そこは人間が勝ち続ける場所ではないからです。

すると、よく次のように聞かれます。

「人間の仕事はなくなるのでしょうか？」

いえ、そうではありません。

AIがどれだけ賢くなっても、簡単には変わらないものがあります。

それは能力の問題ではなく、社会の仕組みの問題です。

わかりやすくするために4つに分けて説明します。

1. 「誰が決めたことにするか」を引き受ける役割 

AIは答えを出せます。

しかし人間社会では必ず、「この方針でいきます」「これで公開します」「これでリリースします」と決める瞬間があります。

・デザイナーなら：

  AIはロゴ案を100パターン出せます。

  でも「このブランドにふさわしいのは案Bだ」と決め、クライアントに納品する責任を持つのは人間です。

・エンジニアなら：

  AIはコードを書けます。

  でも「この変更を本番に出す（デプロイする）」と判断し、ボタンを押すのは人間です。

・編集者なら：

  AIは文章を整えられます。

  でも「この表現で出していい」「名誉や権利に触れていない」と最終判断するのは人間です。

大事なのは正しさだけではありません。

何かあったとき、「誰の判断だったか」が問われます。

AIに法人格（電子的人格）を認めようという議論も一部にはあります。

しかし、少なくとも主要な規制の設計思想では「AIではなく、それを設計・提供・運用する人間や企業の責任を問う」という方向です。

結局のところ、「誰の名義で動かし、誰が引き受けるか」を決めるのは、最後まで人間側なのです。

2. 人を納得させる役割 

人は正しいだけでは動きません。

・不安な人を落ち着かせる

・怒っている人をなだめる

・不利な結果を説明して受け入れてもらう

これは「理屈だけでは割り切れない部分」です。

・営業・接客なら：

  スペック説明はAIでもできます。

  でも、クレームのお客様の目を見て謝り、納得して帰ってもらうのは人間です。

・UI/UXなら：

  正解っぽい導線はAIも作れます。

  でも「この変更はユーザーの不安を増やす」「この言葉は誤解を生む」と感じ取り、

  反発を抑える言い方で合意を取りに行くのは人間です。

・会計・経理なら：

  数字の整理はAIが得意です。

  でも「なぜこの支出が必要だったか」を、監査や上長に“通る言葉”で説明するのは人間です。

AIがどれだけ論理的でも、最後に腹落ちを作るのは人間です。

3. 誰が得して、誰が損するかの折り合いをつける役割

AIは「全体として効率の良い案」を出せます。

しかし現実は、効率だけでは決まりません。

・誰を優先するか

・誰に負担をお願いするか

・どこまでを許すか

これは正解探しではなく、折り合い（いろんな人が絡み合う場合の落としどころ）です。

・管理職・経営者なら：

  「A事業部は儲かるが、B事業部を縮小すると現場が崩れる」

  こういう場面は、数字だけでは決められません。

・プロデューサー／ディレクターなら：

  「クオリティを上げたい現場」対「納期を守れという営業」

  その板挟みの中で、落とし所を作るのは人間です。

・法務・人事なら：

  ルールを厳しくすると現場が止まる。

  緩くすると事故が増える。

  その折り合いは、最後は人が決めるしかありません。

この調整は、今後も人間の仕事です。

4. 失敗したあとに、社会を立て直す役割

どれだけ優秀なAIであれ、人であれ、「想定外」は起きます。

そのときに必要なのは、後からちゃんと立て直す力です。

・医師なら：

  AI支援があっても、予期せぬ事態が起きたときに、家族へ説明し、最善を尽くすのは人間です。

・企業の広報・担当者なら：

  炎上が起きたとき、定型文ではなく、誰に向けてどう謝罪し、信頼を取り戻すかは人間です。

・クリエイターなら：

  著作権・肖像・炎上の火種が出たとき、

  作品を守りつつ、関係者と落ち着いて調整するのは人間です。

これがなければ、安心して次に進めません。

ここは今後も、人間の役割として残ります。

そしてもう1つだけ付け足すなら、

「失敗した後」だけでなく「失敗を減らすための設計（予防策）」を誰がやるか、も重要になっていきます。

つまり、仕事は消えるのではなく、役割がズレていくだけです。

10年後に求められるのは、「AIよりうまく作業できる人」ではなく、「AIが出したものを、人間社会で使える形に整える人」です。

5. 一般の人が明日からできること

難しい勉強や大きな決断は必要ありません。

明日からできることを7つ挙げます。

1. AIの出力をそのまま出さない

AIが作った文章、デザイン案、企画案、コード、説明文。

そのまま流さないでください。

最後に一言だけ添えます。

「私はこう理解しました」

「ここがブランドに合いません」

「この点は確認が必要です」

この一言があるだけで、あなたは「作業者」から「判断者」に寄ります。

2. 一番困る人を先に想像する

「この案で一番困るのは誰か」

「どこで反発が出そうか」

たとえば、主婦なら「家計がきつくなる瞬間」、

学生なら「評価が決まる提出物」、

現場なら「問い合わせが殺到する導線」。

“特定の痛み”を先回りできる人の価値は残ります。

3. 迷ったときのルール（基準）を決めておく

デザイナーなら「トーン＆マナー（らしさ）の基準」。

エンジニアなら「本番に出していい条件」。

事務なら「どの時点で上げるかの基準」。

個別判断より、判断の“型”を作れる人が重宝されます。

4. 小さな例外対応を一つ持つ

「このお客様だけ特別対応が必要」

「この条件だけエラーが出る」

「この表現だけ炎上しやすい」

ちょっと面倒なイレギュラーを一つ引き受ける。

それだけで役割は未来側に寄ります。

5. 言い方（伝え方）を工夫する

事実を並べるのはAIでもできます。

でも「この順番なら角が立たない」「この言葉なら安心する」は人間です。

納得を作る仕事は残ります。

6. 困ったときの連絡先になる

すごい知識はいりません。

「それは誰に聞けばいいか」を知っていて、話を整理してつなげる。

それだけで価値があります。

7. 時間配分を変える

作成や下準備など、AIができる部分はAIに寄せる。

その上で、人が担う部分に意識的に時間を使います。

・確認は人がやる

・調整・説明は人がやる

・例外・後始末も人がやる

この配分を意識するだけで、AIを使いこなす側（置き換わりにくい側）へ寄りやすくなります。

6. 組織で準備すべき3つの仕組み 

先ほどまでが「個人でできること」でした。

ここからは、組織でAIを使っていくなら、という観点で整理します。

組織で考える場合は個人の努力だけでは十分ではなく、組織ならではで準備すべきものが3つあります。

（※3つ全部に、セキュリティ／プライバシー／AIガバナンスが絡みます）

1. 名義と責任のルール（誰が引き受けるか）

AIの出力を、誰の判断として扱うのか。

どこまで自動化を認めるのか。

例外時に誰がGOサインを出すのか。

ここが曖昧だと、事故の責任だけでなく、データの扱い・判断の公平性・説明の筋まで全部ブレます。

2. 使い方とデータの境界線（何を入れて、何を残すか）

AIは便利ですが、データの扱い方で一発で詰むことがあります。

そして「境界線」は、セキュリティ／プライバシー／AIガバナンスの三つ巴になりやすい。

たとえば、AIの判断ログをどう扱うか。

セキュリティ部門は「改ざん防止のため長期保管」と言い、

プライバシー部門は「個人データなので短期削除」と言い、

法務は「説明責任のため証拠保全」と言う。

この3つを同時に満たす設計にしないと、後から全部やり直しになります。

3. 事故後の説明と信頼回復の手順（後始末を設計しておく）

誤判定、漏えい、炎上、業務停止。

こういった例外が起きた時に、誰が何を説明し、どこまで補償し、どう再発防止を約束するのか。

ここも三領域が絡みます。

説明のために何を開示するか（セキュリティ）、

誰の権利に触れるか（プライバシー）、

なぜその判断を通したか（ガバナンス）。

後始末の設計がないと、一度の失敗で信頼が壊れます。

7. 最後に

まずは、「AIの答えを流す人」ではなく、「AIの答えを使える形に整える人」になる。

個人でできることは今日から始められます。

一方で、組織としてAIをどう統制するか（名義と責任、データの境界線、事故後の説明設計）は、専門性が交差する領域で、片手間で進めるとだいたい後でやり直しになります。

だから最初から横断的に考えるのが望ましいです。

本記事が、AI時代を必要以上に怖がらずに前へ進むためのヒントになれば幸いです。