「使う側」と「使われる側」という新たな分断

AIが登場した当初、多くの人が「使うか使わないか」という入口に立っていました。しかし今や、その段階はとっくに過ぎています。AI、特に生成AIという技術は、個人の生産性だけでなく、社会全体の構造を変えるフェーズに入っているからです。

ところで、マシュー効果という言葉をご存知ですか？これは「持つ者はさらに富み、持たざる者はさらに失う」という現象を指す社会学の概念です。AI時代においても、この法則はリアルに機能しています。生成AIを使いこなせる人ほど成果を伸ばし、格差が拡大していく。これ、まさにいまの社会で起きていることなんですよね。

AI活用の差は、単なる「ツールを知っているか知らないか」の問題ではありません。業務効率化の実現度、データ活用の深さ、情報取得の速さ、そして意思決定の質。これらすべてにおいて、AIを使いこなしている人とそうでない人の差は日々広がっています。

デジタル投資が社会の基盤になった現実

政府が発表している17の成長・投資分野を見ても、そのほとんどにデジタルが関係しています。IT株価への投資が事欠かないのも、デジタルが成長産業であり続けている証拠です。デジタルはもはや社会の「背景」ではなく「基盤」として、あらゆる課題解決の土台となっています。

この20年間、デジタルとITは成長し続けてきました。そして今、その加速度がさらに増している。AI活用の波に乗れる人と乗れない人の差は、これからの数年でさらに極端に広がっていく。断言します。

さらに言えば、AGI（汎用人工知能）やASI（人工超知能）という概念も、すでに議論の俎上に乗っています。AIの知能が人間を凌駕する日が、想定より早く来るかもしれない。そのとき、今から学び始めていた人と、「そのうち使おうと思っていた」という人の差は、取り返しのつかないものになります。

OpenAI・Google・Anthropicの三つ巴

生成AIの主要プレイヤーといえば、OpenAIのChatGPT、GoogleのGemini、AnthropicのClaudeの3社です。この3社はまさに熾烈な競争を繰り広げています。A社が新しいサービスを出すとB社が追随し、C社が突破口を開くとA社とB社がそこに食いつく。この繰り返しが、生成AIの進化を指数関数的に加速させています。

最初はOpenAIのChatGPTが独走していました。最初に市場を切り開いたプレイヤーの強さというものがありますよね。その後、GeminiとClaudeが追随し、今では3社それぞれが異なる戦略で切磋琢磨しています。この競争によって、今まで不可能だったことが次々と可能になっています。そのスピード感は、もはや「半年前の常識が通用しない」ほどです。

アーリーアダプターでなければ置いていかれる

この競争の恩恵を受けるのは、変化に食いつくアーリーアダプターたちです。「前できなかったことができるようになりました」という新機能の実証・検証は、その瞬間にしかできません。ハルシネーションをどう解決するか、プロンプトの組み合わせでどんな新しい可能性が生まれるか、こういった実験を日々積み重ねることで得られるスキルは、後から学ぼうとしても追いつけないことがあるんですよね。

必死に食いついていかなければ、もう遅れてしまう。これは誇張でも危機煽りでもなく、AI活用の最前線にいる者が実感していることです。早く始めれば始めるほど、複利のように知見とスキルが蓄積されていきます。

人類の英知を学習したのが生成AIの正体

生成AIがなぜあれほど賢いのか。その答えはシンプルです。人間がこれまでコツコツと積み上げてきた知識と英知、つまり文献・論文・資料を、人間が今デジタル化してAIに食わせているからです。インターネット社会がその下支えをし、世界中の言語化された能力やスキルをデータ活用の形で生成AIが学習し続けている。

余談ですが、生成AIの学習データが「全部読み終わった」からといって成長が止まるわけではありません。これから先の未来には、まだ人間が経験したことのない出来事がやってきます。5年前のコロナウイルスもそうでした。未知の出来事に対する対応と検証の結果を学習させることで、AIはさらに先の未来を予測する力を得ていくのです。

昔のスキル習得と今の違い

デジタルやITがなかった時代、スキルの習得は師匠や先輩から教わるのが王道でした。そこから実践して自分に落とし込み、プロフェッショナルになって他者に教える。そのサイクルが学びの循環でした。十年単位のものでした。

ところが、生成AIの登場でこのモデルが根本から変わりました。国語・算数・理科・社会という基礎的な能力が、実は生成AIを活用する際にも十二分に生きてくる。図画工作で培った空間認識能力が3D画像生成に活きるように、人生で経験してきたことのすべてがAIとの対話を深めるスキルに直結するんです。生産性を高めるためにどうしたらいいかをAIに問うとき、自分自身が生産性を高める行動を経験していなければ、何をどう問えばいいかさえわからない。人生の経験こそが、AI活用の土台になるのです。

プロンプトエンジニアリングの本質は「国語力」

一時期、プロンプトエンジニアリングという言葉が脚光を浴びました。今では「プロンプトエンジニアリングなんていらない」という声も出ています。でも、これ、結局は国語力の話なんです。

生成AIがこちらの意図するアウトプットに近づくよう、どうプロンプトを書くか。それだけのことです。ただし、そのプロンプトの中身が自分の意図しているものかどうかを検証・判断するのもまた、読解力という国語力です。つまり、AI活用能力は人間が元々持っているファンダメンタルな力と切り離せない。10人の専門家を周りに置いているようなものだと言えば伝わりますか？マーケティングの専門家、営業のプロ、経営のコンサルタント、それぞれの立場から意見をもらえるとしたら、ビジネスに対するアプローチがプラスにしかならないですよね。

ステップ1：学ぶ（学び方を学ぶことから始める）

AI格差の生存戦略として、まず最初に必要なのは「学ぶ」ことです。ただし、何を学ぶかよりも先に、「学び方を学ぶ」ことが大切です。ツールの活用にしても、プロンプトの書き方にしても、学び方は人それぞれです。正解は一つではない。だからこそ、自分に合った学び方を見つけることが最初の一手です。

データ活用の基本から、生成AIの特性理解、AIエージェントの概念まで、学ぶべき領域は広いです。でも、全部一度に習得しようとしなくていい。まず1つのツールを使いこなすことから始める。ChatGPTでも、GeminiでもClaudeでも、まず1つを深く使いこなすことが先決です。「完璧に準備してから始めよう」では永遠に始まりません。まず触ることが学びの第一歩です。

ステップ2：実践する（使ってみないと始まらない）

学んだことは必ず実践する。これが重要です。AIを「知っている」と「使いこなしている」の間には、大きな差があります。その差を埋めるのは実践だけです。

業務効率化の観点でも、AIを実際に使ってみると気づきがあります。例えば、今まで年間1個しか作れなかったサービスが、AI活用することで5個、10個と作れるようになる可能性があります。1年間で10個のサービスを生み出せるようになれば、それは生産性10倍の話じゃないですか。さらに一つ一つが売上・利益を生むなら、レバレッジは100倍にもなりうる。これがリスキリングとAI活用が掛け合わさった時の威力です。さらにその10個がそれぞれ異なるマーケットであれば、新しい出会いや活動を通じてさらに面白いビジネスが展開できる可能性が生まれます。

ステップ3：発信する（周りを巻き込んで加速させる）

学んで実践したことを、ぜひ発信してください。発信するというのは、自分がある程度できるようになったタイミングで、周りを巻き込んでいくことです。これによって、自分自身のスキルがさらに研ぎ澄まされ、次のステップへ進む力が生まれます。

余談ですが、このポッドキャストも同じ発想です。有料でもなく、自分の時間をせっせと使って皆さんとお話しているのは、みんなと一緒に成長していこうという意図からです。情報を受け取った人が情報を発信する側に回る。その循環が、AI時代の人材育成の新しいかたちです。情報は独占するより共有するほうが、結果として自分自身にも返ってきます。

ステップ4：レディーな状態を保つ（すぐ動ける準備をする）

AI格差を縮める最後の鍵は「レディーな状態を保つこと」です。AIや生成AIの進化は止まりません。AIエージェントという新たな概念も飛び出してきた。この変化に即応できる状態を常に整えておくことが、デジタル変革時代を勝ち抜く条件です。

マインドシフトとマインドチェンジが必要です。「AIに仕事を奪われる」という被害者目線から、「AIで新しい仕事を創り出す」という主体者目線に切り替えること。この視点の転換こそが、使われる側から使う側へ移行する最初の一歩なのです。準備ができていれば、チャンスが来た瞬間に動ける。その差が、これからの時代の明暗を分けていきます。

奪われるのは業務・作業であって仕事そのものではない

AI格差の話をすると、必ず「AIに仕事を奪われるのでは」という不安の声が出てきます。でもこれ、勘違いなんです。AIがするのは「代替」であって「奪取」ではない。

例えば、市役所のフロント業務が10人から3人で回せるようになったとします。残りの7人の仕事はなくなったのでしょうか？そうではなく、より高付加価値な仕事へシフトする機会が生まれたと考えることができます。もちろん、そのシフトを拒めば状況は変わります。でも、AIを使う側に回る意欲と準備がある人には、必ず新しい場所が用意されているはずです。AIよりあなたの生産性が高ければ、任される仕事はなくなりません。逆にAIの方が生産性が高いから、そこに任せようという流れになる。それだけのことです。

「やらされている仕事」vs「創り出す仕事」

AIに仕事を奪われたくないという人の多くは、仕事を「やらされている側」にいるからこそ不安に感じています。でも、仕事を新しく創り出す側に回ることができれば、話は全く変わってきます。

0から1を作るのは自分自身。1を10に、10を100にするのも自分です。AIはそのスピードを劇的に上げてくれるツールです。生成AIとAIエージェントを組み合わせることで、人間がやる業務・作業はどんどん代替されていきます。でも、創造的な発想と判断と意思決定は、まだ人間の領域にあります。そこに価値を置く限り、あなたは使う側でいられる。

世の中の変化に気づくかどうかが分岐点

一番の問題は何か。AIに仕事を奪われることでも、デジタル変革が速すぎることでもありません。世の中が再定義されているのに、自分自身がそれに気づいていないこと。これが最大の問題点です。

AGIやASIといった概念も、すでに議論の俎上に乗っています。知能の点でAIが人間を超える日が、想定より早く来るかもしれない。そのとき、今から学び始めていた人と、「そのうち使おうと思っていた」という人の差は取り返しのつかないものになります。社会の変化に敏感であること、それ自体が今の時代における最大のスキルの一つです。

テクノロジーより先に人の意識が変わる必要がある

DX推進が企業の中でうまくいかない理由の一つは、テクノロジーの導入だけを優先して、人のマインドチェンジが後回しになることです。ツールを入れるだけではデジタル変革は起きません。使う人がその意義を理解し、日常業務の中でAI活用を自分ごと化してこそ、業務効率化とビジネス成長が実現します。

これ、本当に重要です。どんなに優れたAIツールがあっても、使う気がなければ宝の持ち腐れです。逆に言えば、マインドシフトさえできれば、ツールの使い方は後からでも習得できる。DX推進の成否は、最終的には人材育成とマインドチェンジにかかっています。スマートフォンだってそうでした。「電話さえあればいい」と言い続けた人と、スマートフォンを使いこなした人の間に生まれた差を、私たちはすでに目の当たりにしてきました。

リスキリングは「スキルの追加」ではなく「自分の再発見」

リスキリングという言葉が一人歩きしがちですが、本質はスキルを上乗せすることではありません。自分がこれまで積み上げてきた経験・知識・感性を、AI時代の文脈で再定義し、新しい価値として発揮すること、それが真のリスキリングです。

40年のデジタル業界経験があっても、IT未経験のバックグラウンドがあっても、それぞれが持つ強みはAI時代にこそ活きてくる。問われているのはスキルの量ではなく、変化への適応力とマインドシフトの速さです。人生でやってきたことのすべてが、生成AIを使いこなすための土台になっていると考えれば、リスキリングへのハードルはぐっと下がるはずです。

データ活用が人材価値を決める時代へ

データ活用の重要性は、AI時代においてさらに高まっています。業務の中にあるデータをどのように収集・整理し、AIに分析させ、意思決定に活かすか。このサイクルを実践できる人材の価値は、これからの10年でさらに上昇していきます。

DX推進においても、データ活用は中核です。勘と経験だけに頼った意思決定から、データに基づく科学的な判断へ。この転換を組織の中で実現できる人材こそ、AI時代の「使う側」の旗手です。データを持っている企業が強く、データを活かせる人材がいる企業はさらに強い。これもまたマシュー効果の一つの形です。

AI格差という言葉は、脅しでも煽りでもありません。これは現実に起きている社会の変化を表す言葉です。生成AIを使いこなす人とそうでない人の間に、生産性・意思決定の質・収入・キャリアの幅という点で、確実に差が生まれています。

「使う側」に回るために必要なのは、特別な才能でも専門知識でもありません。まず学び、実践し、発信し、常にレディーな状態を保つこと。このシンプルな4ステップを愚直に繰り返すことが、AI格差時代を生き抜く最も確実なロードマップです。DX推進は特定の担当者だけの仕事ではなく、組織に関わるすべての人の課題です。AIを自分のビジネスツールとして取り込むことができた人たちが、これからの時代の主役になります。

私からのメッセージは一つです。「持つ者はさらに富む」なら、今すぐ持ち始めればいい。AI時代の主役になる最大のチャンスは、実は今この瞬間にあります。マインドシフトをして、マインドチェンジを起こして、今日から動き始めてください。あなたも「使う側」の一人になれます。

近森満（ちかもり みつる） 株式会社サートプロ 代表取締役CEO ／ DXコンサルタント／IT人材育成／検定事業化 IT技術者の教育支援と人材育成を専門とする事業化コンサルタントとして、2006年に株式会社サートプロを創業し、IoT検定・＋DX認定・アジャイル検定などの資格制度を創出。独自の技術者向け教育研修の開発に定評があり、実践的なスキル向上を支援。経済産業省DX推進ラボおよびIoT推進ラボのメンターとして自治体や中小企業のDX推進を支援。近年は超知性ASIスキル可視化にも取り組み、次世代技術の普及に注力している。 ■所属・役職 ・IoT検定制度委員会 事務局長（IoT検定、＋DX認定、超知性ASI検定） ・一般社団法人 IT職業能力支援機構 理事長（Android資格） ・電気・電子系技術者育成協議会 副理事長（E検定） ・組込みソフトウェア管理者技術者育成研究会 メンバー（組込み） ・ET教育フォーラム合同会社 代表（コンテンツ制作） ・経済産業省 地方版IoT推進ラボ ビジネス創出事業メンター（IoT支援） ・経済産業省 地域DX推進ラボ ビジネス創出事業メンター（DX支援） ・デジタル庁 デジタル推進委員（デジタル化支援） ・DX事業共同組合 設立理事（DX推進） ・一般社団法人日本サステナブルビジネス機構 幹事（SDGs認証） ・“一億総活躍社会を実現する”共生日本協議会 理事（DEI支援） ・アジャイル開発技術者検定試験コンソーシアム 事務局長（Agile検定） ・一般社団法人国際サイバーセキュリティ協会 事務局長（IACS認定）

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