最近、自分でコードを書く時間がめっきり減った。AIに実装を頼み、上がってきたものを検め、気に入らないところを直させる。その間に、別のタスクの様子を見にいく。手を動かす時間が減った代わりに、何を頼むか考えたり、あちこちの進み具合を把握したりする時間がじわじわと増えている。
気づけば僕は、さしずめAIたちの中間管理職である。部下は文句を言わないし、残業代も要らない。そこまではいい。ただ、そう考えたところで、ふと嫌な疑問が湧いた。この管理の仕事も、早晩AIがやるようになるのではないか。
割り振る係も、AIが務める
複数のAIに仕事を割り振り、順番や依存関係を捌き、結果をまとめる。こうした制御を、オーケストレーションと呼ぶ。指揮者が楽団をまとめるように、AIがAIを束ねるわけだ。
たとえば、管理役のAIが調査役のAIに情報収集を命じる。集まった材料を実装役のAIに渡し、実装が上がれば別のAIにレビューさせる。問題があれば差し戻し、人間の判断が要るところでだけ、おずおずと相談してくる。この構成なら、人間がAIの一つひとつに指示を出して回る必要はずいぶん減る。
僕がいまやっている「こっちが終わったから確認しよう」「次はこれを頼もう」という仕事も、その一部は任せられるはずだ。むろん、何をもって成功とするかを決め、結果を確かめる仕事は残る。それでも、「AIを使う側に回れば、管理の仕事は人間に残る」というのは、どうやら楽観に過ぎるのである。
しかも、AIが束ねる相手が、AIだけにとどまる理由はどこにもない。人間の仕事の状況まで把握できるなら、チームの進行管理を担うようになっても不思議ではないのだ。
「進捗どうですか」の正体
仕事をしていると、状況を確かめるためのやり取りが往々にして発生する。「進捗どうですか」「何か詰まっていますか」「いつごろ終わりそうですか」。言われて嬉しい人は、まずいない。聞かれた側は手を止めて説明し、聞いた側はそれを整理して、さらに別の人へ伝える。定例会議の資料を作り、その資料をもとに上司がさらに上へ報告する。壮大な伝言ゲームである。
この伝言ゲームが要るのは、仕事の情報が散らばっているからでもある。コードはGitHubに、相談はSlackに、仕様はドキュメントに、予定はカレンダーにある。極めつけに、本人の頭の中にしかない事情まである。
それらを拾い集め、仕事全体の状況に仕立て直す。マネージャーは、その役回りも担っているわけだ。もしAIが必要な情報を集め、仕事どうしの関係を整理できるなら、人間が聞き回る場面は減るに違いない。
ただ、その話をするには、個人の作業を支えるAIと、組織全体を見渡すAIを、いったん分けて考えておく必要がある。
手元のAIと、雲の上のAI
対応するMacでは、すでにApple Intelligenceの端末内モデルが動いている。AIがOSに組み込まれること自体は、もう始まっているのだ。
その先に僕が想像しているのは、本人の作業のすぐ隣に座っているAIである。いまどの資料を開き、どのコードを直し、何をしようとしているのか。許された範囲でその文脈を把握し、手を貸してくれる。毎回ファイルを渡して背景を一から説明しなくて済むなら、AIに頼むまでの手間はぐっと減る。
とはいえ、個人のMacが僕の状況を知っていることと、会社全体の状況が分かることは別の話だ。チームを見渡すには、共有されたコード、資料、会話、予定を扱う仕組みが要る。そこは、クラウド上のAIが受け持つ構成が考えられる。
たとえば、Aさんの「仕様の回答待ち」と、Cさんの「その回答には顧客への確認が必要」をつなぐ。すると、「作業が止まっています」という報告が、「Cさんが顧客に確認すれば進む」という話に化ける。誰かが会議室で気づくまで、2人とも律儀に待ち続ける。そういう悲劇が減るわけだ。
もっとも、ローカルとクラウドで役割がきれいに分かれるわけではない。端末からクラウドのモデルを呼ぶこともあるし、会社の共有環境でモデルを動かすこともあるだろう。肝心なのは、AIがどこで動くかよりも、どの情報を見られ、何を任されているかなのだ。手元のAIと雲の上のAIの間で必要な情報が行き来すれば、個人の仕事とチーム全体の進行が結びつく。