生成AIは、もう「十分」なところまで来たんじゃないか

最近、生成AIを使っていて、以前ほど「うわ、すごい」と思わなくなってきました。

別にAIの性能が落ちたわけではありません。

むしろ逆です。

文章を書かせてもかなり自然ですし、プログラムを書かせても相当なところまでできます。調べもの、資料作成、アイデア出し、データ分析。

少し前だったら「こんなことまでできるのか」と驚いていたことが、今では普通になってしまいました。

そして最近、ふと思ったんです。

生成AIって、基盤モデルとしてはもう「十分」なところまで来たんじゃないか。

もちろん、これからも性能は上がるでしょう。

でも、普通の人が仕事や生活で使うという意味では、モデルそのものがさらに賢くなることの価値は、以前ほど大きくないのではないかと思っています。

昔、CPUにも似たような時期があった

これ、昔のパソコンと少し似ています。

20年くらい前は、新しいCPUが出るたびにパソコンの性能が目に見えて上がっていました。

新しいパソコンを買えば、

「速い！」

とすぐ分かった。

Windowsの起動も速くなるし、ソフトも軽快になる。

だからCPUの性能向上そのものが、ユーザーにとって大きな価値でした。

ところが、あるところから変わりました。

インターネットを見て、WordやExcelを使って、メールをして、動画を見る。

普通の人がそういう使い方をするだけなら、数年前のCPUでも困らなくなった。

最新CPUが20％速くなったとしても、

「だから何？」

となってきたわけです。

CPUの性能向上が止まったわけではありません。

今でも毎年進化しています。

ただ、一般ユーザーにとっての限界効用が小さくなった。

性能が上がることと、ユーザーが感じる価値が比例しなくなったんです。

今の生成AIも、少しそこに入り始めている気がします。

生成AIも「もっと賢く」が価値ではなくなりつつある

僕は仕事柄、生成AIをかなり使います。

特にプログラミングでは、ほぼ毎日使っています。

数年前のAIコーディングと比べると、今は別物です。

ある程度きちんと指示すれば、普通の業務システムならかなりのところまで作れます。

Webアプリも作れる。

SQLも書ける。

既存コードを読ませて修正させることもできる。

エラーを見せて原因を調べさせることもできる。

もちろん、間違えることはあります。

設計が雑になることもある。

でも、それは人間だって同じです。

少なくとも「AIにプログラムを書かせる」という行為そのものは、もう実用段階を超えて、普通の開発手段になってきたと感じています。

そうなると、新しいモデルが出て、

「コーディング性能が12％向上しました」

と言われても、以前ほど興奮しません。

もちろん良くなるのは歓迎です。

でも実際の仕事では、それよりも、

ちゃんと既存システムを理解してくれるか。

途中で文脈を忘れないか。

GitHubやデータベースときちんと連携できるか。

勝手な変更をしないか。

セキュリティは大丈夫か。

こっちの方がはるかに重要になってきます。

次の競争は「頭の良さ」ではなく「使えるかどうか」

だから、これからのAI競争は少し変わると思っています。

これまでは、

「どのAIが一番賢いのか」

が中心でした。

ベンチマークの点数だったり、数学の問題だったり、プログラミング能力だったり。

もちろん、そこもまだ競争は続きます。

ただ、ユーザーからすると徐々に、

「どれが一番仕事で使えるのか」

の方が重要になる。

たとえば、AIが会社のメールを読める。

カレンダーを見られる。

社内の資料を探せる。

顧客データを確認できる。

必要ならシステムを操作できる。

そして、それらを安全に実行できる。

こちらの方が圧倒的に価値があります。

モデルが10％賢くなるより、

「昨日までできなかった業務を丸ごと任せられるようになった」

方がインパクトは大きい。

つまり、AIの価値の中心が、

モデルそのものから、AIを取り巻く仕組みに移っていく。

そんな感じがしています。

セキュリティや権限管理がものすごく重要になる

特に企業利用ではここが大きいと思います。

AIが賢くなればなるほど、できることが増えます。

できることが増えるということは、逆に言えば危険も増える。

会社のメールを読める。

顧客情報にアクセスできる。

データベースを変更できる。

請求書を発行できる。

場合によってはメールを送ることもできる。

ここまで来ると、

「AIが賢いかどうか」

より、

「誰が何を許可したのか」

の方が重要です。

承認フロー。

アクセス権限。

操作履歴。

監査ログ。

情報漏えい対策。

こうした一見地味な部分が、AIを仕事で本当に使えるものにする。

たぶん今後は、この辺りの完成度でサービスの差が出てくると思います。

AIが進化するほど、AIの存在を意識しなくなる

もう一つ面白いのは、AIが普及すると、逆に「AI」という言葉をあまり使わなくなるんじゃないかと思っています。

今は何でも、

「AI搭載」

「生成AI対応」

「AIエージェント」

と言います。

でも、そのうち当たり前になります。

スマートフォンで文字入力をするときに、

「この予測変換には機械学習が使われています」

なんて誰も意識しません。

Googleマップを使うときにも、裏側のアルゴリズムなんて考えません。

AIも同じになるでしょう。

システムの中にAIが入っている。

でもユーザーはAIを使っている意識すらない。

ただ仕事が楽になる。

僕はその状態が、本当の意味でAIが普及した状態だと思っています。

だから、ソフトウェアを作る人間の仕事はなくならない

一時期、

「AIがプログラムを書くようになったら、ソフトウェア開発者はいらなくなる」

という話がよくありました。

僕は最近、むしろ逆なんじゃないかと思っています。

コードを書く価値は確実に下がる。

でも、何を作るのか。どう業務に組み込むのか。失敗したときにどう戻すのか。

そういう判断の仕事は、むしろ重要になる。

このあたりは前回の記事(AIで誰でもSaaSを作れる時代、30年エンジニアは何で戦うのか)に書いたとおりです。

AIは「驚く技術」から「使うインフラ」になる

僕は生成AIが終わったと言いたいわけではありません。

むしろ逆です。

これから本格的に社会に入っていくと思っています。

ただ、そのフェーズが変わった。

これまでは、

「こんなことまでAIができる」

という時代でした。

これからは、

「AIを使って何をするか」

の時代になる。

CPUが十分速くなったあと、パソコンの価値がなくなったわけではありません。

その上でインターネットが広がり、クラウドが生まれ、スマートフォンが登場し、さまざまなサービスが生まれました。

AIも同じなのかもしれません。

基盤モデルの性能競争はこれからも続くでしょう。

ただ、普通のユーザーにとっては、そろそろ「十分に賢い」。

だから次は、その十分に賢いAIを、

どう仕事につなげるのか。

どう安全に使うのか。

どう現場の仕組みに埋め込むのか。

そこが勝負になる。

最近、新しいAIモデルを見ても以前ほど驚かなくなったのは、AIに飽きたからではないのかもしれません。

単純に、

生成AIが「未来の技術」ではなく、普通の道具になり始めた。

そういうことなんじゃないかと思っています。