1億円を超えて考えた、AIに任せられること・任せられないこと
前回の記事の続編にあたります。まだ読んでいない方は先に是非。
AIを使うようになって、作業の速度は明らかに変わった。調べる。まとめる。比較する。文章にする。タイトルを考える。論点を整理する。反対意見を出す。抜け漏れを確認する。
以前なら何時間もかかっていたことが、かなり短い時間で形になる。noteの記事を書く時も、投資テーマを整理する時も、薬剤師として気になった医療情報を調べる時も、AIはすでに自分の作業を大きく変えている。
一方で、AIを使えば使うほど、逆にはっきり見えてきたこともある。AIに聞けば解決することは増えた。しかし、AIに聞いても解決しないこともある。
特にそれは、投資と人生の判断に関わる問題である。
1億円を超えて、問いは「どう増やすか」だけではなくなった
金融資産が1億円を超えれば、お金の問題はかなり軽くなると思っていた。もちろん、完全に不安が消えるわけではない。インフレもある。円安もある。税制変更もある。医療費や介護、長寿リスクもある。投資をしていれば暴落もある。
それでも、普通の会社員として働きながら資産形成をしてきた人間にとって、1億円という数字には一定の重みがある。そこに到達すれば、何か次の答えが見えるのではないかと思っていた。
しかし実際には、答えが出たというより、問いが変わった。
資産形成の途中では、問いは比較的分かりやすかった。どう増やすか。何に投資するか。どれくらい入金するか。どれくらいのリスクを取るか。いつ目標額に到達するか。
ところが1億円を超えた後は、別の問いが前に出てくる。
どれくらい働くのか。
何に時間を使うのか。
どこまでリスクを取るのか。
何にお金を使うのか。
自分はどう生きれば納得できるのか。
そして最近、その問いをAIに何度もぶつけている。フルタイムで働き続けるのか。働く時間を減らすのか。新しい事業を作るのか。既存事業を買うのか。投資をどう続けるのか。AI時代に人間として何に時間を使うのか。
AIは驚くほど多くのことを整理してくれる。選択肢を並べ、メリットとデメリットを分け、リスクを洗い出し、反対意見も提示してくれる。
しかし、最後の答えまでは出してくれない。資産が増えると、お金の問題は少し軽くなる。しかしその代わりに、時間と判断の問題が前に出てくる。
AIに任せやすいのは「作業」である
AIが得意なのは、まず作業である。たとえば、投資テーマを調べる。企業概要をまとめる。決算資料の要点を抜き出す。ニュースの背景を整理する。強気シナリオと弱気シナリオを並べる。複数の銘柄を比較する。
noteであれば、記事構成を作る。タイトル案を出す。本文の冗長な部分を削る。ハッシュタグを考える。関連記事への導線を作る。
薬剤師としての勉強でも、薬剤の違いを整理する。添付文書やガイドラインの確認点をまとめる。患者説明で注意すべき論点を洗い出す。もちろん医療情報では一次情報の確認が必要だが、最初の整理役としてAIはかなり使える。
こうした作業は、以前ならかなり時間がかかった。特に、白紙から始める時の負荷は大きい。何を調べればよいか。どう構成すればよいか。どこから書き始めればよいか。AIはその初速を大きく上げてくれる。
だから、作業においてAIを使わない理由はかなり減っている。少なくとも、自分にとってAIはすでに単なる便利ツールではなく、日常的な作業環境の一部になっている。
ただし、ここで一つ線を引く必要がある。
AIに作業を任せることと、判断を任せることは違う。
作業、判断、思考は分けて考えた方がよい
AIについて考える時、自分は「作業」「判断」「思考」を分けた方がよいと思っている。
作業とは、調べる、まとめる、比較する、文章化する、表にする、要点を抜き出す、といったものだ。ここはかなりAIに任せやすい。
判断とは、複数の選択肢の中から、どれを選ぶかを決めることである。AIは判断材料を出すことはできる。だが、どのリスクを引き受けるかは自分の問題として残る。
思考とは、そもそも何を問うのか、何を重視するのか、自分の違和感はどこにあるのかを探ることだ。AIは思考の壁打ち相手にはなる。しかし、問いそのものを持ち続けるのは人間側である。
この3つを混同すると危うい。AIに作業を任せているつもりが、いつの間にか判断まで委ねている。AIに壁打ちしているつもりが、自分で考えた気になっている。AIの出力が整っているために、論点が正しいように見えてしまう。
AIは非常に便利である。だからこそ、自分が今AIに何を任せているのかを意識する必要がある。
作業を任せているのか。
判断材料を整理してもらっているのか。
思考の壁打ちをしているのか。
それとも、判断そのものを外注しようとしているのか。
ここを曖昧にすると、AIは便利な道具であると同時に、自分の思考を薄める道具にもなり得る。
AI Snake Oil が示す、AIを一括りにしない重要性
最近、『AI過大評価社会――AIには何ができて、何ができないか』(原著『AI Snake Oil: What Artificial Intelligence Can Do, What It Can’t, and How to Tell the Difference』)
“snake oil” は、もともと「効能をうたうが実際には効かないインチキ薬」のような意味を持つ表現である。そこから “AI snake oil” は、宣伝されているほどには機能しないAI、あるいはそもそも宣伝通りには機能し得ないAIを批判する言葉として使われる。
蛇からどの程度油が取れるのかは知らない。最低限保湿作用はあるのではないかとは思うが、完全に横道なので一旦置いておく。
AIについて語る時、「AIには何ができるのか」と一括りにしがちである。しかし実際には、生成AI、予測AI、画像認識、診断支援、投資分析、採用評価、信用スコアリング、人生相談は別物である。それぞれ得意なことも、限界も、リスクも違う。
AIを過大評価して、投資や人生の判断まで任せるのは危うい。一方で、AIを過小評価して、作業補助や壁打ちの価値まで否定するのも違う。重要なのは、AIに何を任せ、何を任せないかを分けることだ。
投資ではAIは調査係・反論者として強い
投資において、AIはかなり強力な調査係になる。
企業の事業内容を整理する。決算資料を読む。市場規模を確認する。競争環境を比較する。リスク要因を洗い出す。自分の投資仮説に対して反論させる。ポートフォリオ内で似たリスクを取りすぎていないか確認する。
こうした用途では、AIは非常に役に立つ。
特に自分の場合、AIインフラ、半導体、半導体製造装置、データセンター、電力、フィジカルAIといったテーマを追っている。領域が広く、企業も多く、技術も制度も絡む。人間だけで全部を追うのはかなり大変である。
AIは、情報の入口を広げてくれる。論点の整理も速い。自分が見落としていたリスクも出してくれる。
ただし、AIとの壁打ちは投資判断を強化することもある一方で、ポートフォリオをもっともらしく複雑にし、リスクを取る理由を増やしすぎる危険もある。
AIは、テーマを広げるのが得意である。
この企業も関連している。
この銘柄も押さえておくべきだ。
この分野も成長する可能性がある。
このリスクを取ればリターンが期待できる。
そうやって広げていくと、説明としては筋の通ったポートフォリオができる。しかし、筋が通っていることと、自分がそのリスクを実際に背負えることは別である。
関連記事：インデックス投資を中心にしつつ、それでも個別株を買う理由については、こちらの記事で書いています。
資産形成の最適解はインデックスファンドだと思っている。それでも私が個別株を買う理由
AIはリスクを語るが、リスクを引き受けない
以前、今より少し前のChatGPTやGeminiと個別株投資について壁打ちしていた時、ポートフォリオの大半を個別株で埋めるような提案を受けたことがある。AIインフラ、半導体、データセンター、電力、フィジカルAI。テーマとしてはもっともらしい。関連銘柄も納得感がある。説明も筋が通っている。長期的な成長性を考えれば、理屈としては分からなくもない。
しかし、その時に「そうはならんやろ」と思った。どれだけ理屈が整っていても、ポートフォリオの大半を個別株で埋めることには、実際の値動きを引き受ける重さがある。AIはリスク許容度について語れる。分散投資の重要性も説明できる。暴落時のシナリオも作れる。
しかし、コロナショックで毎日のようにサーキットブレーカーが発動する相場の心境は知らない。保有株が急落し、含み益が溶け、資産額が日々大きく動く感覚も知らない。ストップ高の高揚も知らない。上がる銘柄を持っている時の万能感も、もっと買っておけばよかったという欲も知らない。
AIは、投資のリスクを文章として説明できる。
しかし、リスクを身体感覚として経験することはない。
そして何より、損をするのはAIではない。リスクを引き受け、その結果何が起きても責任を取るのは自分である。
投資とは、情報を整理することだけではない。不確実な未来に対して、自分の資本を置くことである。そこには、恐怖も高揚も後悔も欲もある。
AIは投資判断を助けてくれる。
しかし、投資家の代わりにはならない。
危ういのは、未来と責任をAIに丸投げすること
AI Snake Oil的に危ういのは、AIそのものではない。問題は、AIが未来の人間行動や社会的結果、重大な判断を高精度に予測・決定できるかのように売られることである。
採用AI、犯罪・再犯予測、信用スコアリング、株価予測AI、「AIが最適な人生設計を出す」といったサービスは、その典型になり得る。
もちろん、これらの領域でもAIがまったく使えないわけではない。情報整理や参考材料の提示には使える場合もある。だが、人間の将来価値、社会的行動、投資リターン、人生の満足度のようなものを、AIが高精度に決められるかのように扱うのは危うい。
一方で、医療AIを一括りに否定するのも違う。画像診断支援や心電図解析のように、限定された入力と明確な評価指標がある領域では、AIはすでに有用な補助になり得る。診断は未来予測ではなく、現時点の病態推定である。その意味で、採用予測や株価予測とは同じではない。
重要なのは、「AIが使えるか使えないか」ではない。
そのAIが何をしているのかを見ることだ。
作業を助けているのか。
判断材料を整理しているのか。
未来を予測しているのか。
責任ある判断まで肩代わりできるかのように見せているのか。
そこを分ける必要がある。
人生ではAIは壁打ち相手になるが、代わりに生きてはくれない
人生の問題でも同じである。
AIは、選択肢を整理するのが得意だ。フルタイムで働き続ける。パートに切り替える。新しい事業を作る。既存事業を買う。今の仕事を続けながらnoteや投資調査を広げる。展示会に行き、AIやフィジカルAIの変化を観察する。
それぞれのメリット・デメリットを整理することはできる。機会費用も考えられる。リスクも分解できる。文章にすれば、自分の頭の中もかなり見えやすくなる。
しかし、それでも最後の問いは残る。
自分は何に時間を使えば納得できるのか。
どの不安なら引き受けられるのか。
どの生活なら続けられるのか。
何を諦めるのか。
どんな働き方なら、自分の感覚と合うのか。
これはAIに聞いても決まらない。
もちろん、AIはかなり鋭いことを言う時がある。自分の矛盾を指摘することもある。過度に悲観している時や、逆に都合よく考えすぎている時に、別の見方を出してくれることもある。
それでも、自分の人生を生きるのはAIではない。
AIは人生の選択肢を並べることはできる。
しかし、人生を生きることまでは代わってくれない。
AIへの信頼が高いほど、考えなくなる可能性
Microsoft Research と Carnegie Mellon University による、生成AIと批判的思考に関する研究も、この問題に近い。知識労働者が生成AIを使う時、いつ・どのように批判的思考が発動されるのか、AI利用がその努力にどう影響するのかを調べた研究である。
この研究では、生成AIへの信頼が高いほど批判的思考が少なくなり、自分自身の能力への信頼が高いほど批判的思考が多くなる、という趣旨の結果が示されている。
もちろん、ここから「AIを使うと必ず頭が悪くなる」と結論づけるのは雑である。AIは思考を助けることもある。自分の考えを整理したり、抜け漏れを確認したり、反対意見を出したりする上では非常に有用だ。
問題は、AIを信じすぎることである。AIの出力が整っていると、それだけで正しいように見える。文章が流暢だと、論点も正しいように錯覚する。もっともらしい表が出てくると、判断材料が十分に揃ったように感じる。
しかし、流暢さと正しさは違う。
整理されていることと、判断できることも違う。
AIは思考を助けることもある。
しかし、AIを信じすぎると、自分で疑い、検証し、考える機会が減る可能性もある。
初心者ほど、AIとの距離感は難しい
この問題は、初心者や若年層ほど大きいかもしれない。
熟練者は、AIの出力を見て「これはおかしい」「前提が違う」「この論点が抜けている」「実務ではこうはならない」と気づける。投資経験があれば、もっともらしいポートフォリオ提案に対して、自分のリスク許容度と照らし合わせて違和感を持てる。薬剤師として経験があれば、医療情報の整理に対して、現場での注意点や例外を考えられる。
しかし初心者は、その判断基準自体がまだ育っていない。何がおかしいのか、どこが抜けているのか、どの前提が危ないのかを見抜くための物差しがない。
その状態でAIが最初から整った答えを出すと、「できた」感覚だけが得られ、内側の判断基準が育たない可能性がある。
日常の簡単な作業は、単なる雑務ではなかった。調べる、要約する、比較する、先輩に直される、ミスをする、違和感を覚える。そうした地味な作業の中で、判断力や思考力は少しずつ育っていた面がある。
AIが作業を助けるほど、人間は意識的に「考える訓練」を残す必要がある。
熟練者にとってAIは外部脳になり得る。
しかし初心者にとってAIは、内側の脳を作る前に外部脳へ依存させる装置にもなり得る。
AIに任せること、任せないこと
では、自分はAIに何を任せ、何を任せないのか。
今のところ、AIに任せやすいのは次のようなものだ。
調査の入口。要約。比較表。論点整理。文章の叩き台。反対意見の提示。見落としの確認。決算やニュースの初期整理。自分の考えの言語化補助。
これらは積極的に使えばよいと思っている。AIを使わずに全部を手作業でやることに、特別な意味があるとは思わない。作業を短縮し、考える時間を増やせるなら、それは明らかに価値がある。
一方で、任せないものもある。
最終的な投資判断。資金配分。リスク許容度の決定。医療上の責任ある判断の丸投げ。働き方の決定。人生の優先順位。何に時間を使うか。後悔や納得の引き受け。
AIには、作業と整理を任せる。
しかし、選び、その結果を引き受けるところまでは任せない。
今のところ、自分の使い方はその線引きに近い。
AIは答えを出す道具ではなく、問いを明確にする道具である
AIによって、答えが出ることは増えた。調べる、まとめる、比較する、文章にする。こうした作業は、以前よりずっと短い時間でできるようになっている。
しかし同時に、AIに聞いても解けない問いもはっきり見えるようになった。
投資でどこまでリスクを取るのか。
どの仕事を続けるのか。
何にお金を使うのか。
何に時間を使うのか。
どんな人生なら納得できるのか。
AIは作業を助けてくれる。判断材料も整理してくれる。思考の壁打ち相手にもなる。
しかし、最後に選び、その結果を引き受けるのは自分である。
投資で損をするのも自分だ。
仕事を続けるのも自分だ。
時間を使うのも自分だ。
後悔するのも、納得するのも自分だ。
だから、自分にとってAIは、答えを出してもらう道具というより、問いを明確にする道具に近い。
AIに聞けば、解けることは増える。
しかし、解けないこともまた見えてくる。
その解けない問いを抱えたまま、投資を続け、仕事を続け、noteを書き、現場を見て、自分の判断を少しずつ更新していく。
今のところ、自分にできるのはそれくらいである。
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