生成AI時代の仕事力 · 02 / 03

作業者から、監督・指揮する側へ

AIが実行を担うほど、人間の役割は一つずつ作業することから、目標を与え、結果を見て、必要なときに介入することへ移ります。

左右の矢印キーでも移動できます。スマートフォンでは横にスワイプできます。

Human as Supervisor

AIを使う側の仕事は、実行から監督へ。

GPTと複数の仕事を進めると、同じ時間に独立したジョブをいくつも流せます。これは一つの計算を並列化する話ではありません。仕事を分け、異なるSkill・ツール・マシンへ任せ、状態・証拠・残差を見ながら人が監督するオーケストレーションです。

Cubit、OpenFOAM、Web更新、検索、文書処理など、個別の仕事を正しく実行する専門Skillです。まず各分野の基礎がここを支えます。

仕事を分解し、依存関係、優先度、完了条件、HOLD条件を決めます。どのSkillへ任せ、いつ再実行・切替・停止するかを管理します。

GUIは入力画面だけではなく、複数ジョブの状態、証拠、残差、介入点を人が見る監督画面になります。noVNCの共有画面もHuman + AI協業の観測面として使えます。

Fundamentals first

重要なのは知識を暗記することではありません。対象の原理を理解し、正しい目標状態を決め、AIの結果がおかしいと気づき、続行・再実行・HOLDを判断できることです。形状、メッシュ、物理、数値計算、ソフトウェアなどの基礎があるから、AIを使う側へ回れます。

研究との対応 AIには得意・不得意の境界があり、同じ業務の中でも性能が不均一になることが実験で確認されています。そのため、複数のAIや計算ジョブを使う場合でも、人間の仕事は「全部任せる」ことではなく、観察・比較・介入・再確認を行うことだとM&Tは考えています。研究と出典を見る →