「私の仕事、なくなるの?」をAIのSTORMに本気で調べさせてみた

昨日の続きです。
昨日は、STORMという仕組みを自分用のスキルに仕立てて、自分の過去のnote記事を検証させてみた話を書きました。

今日はその続きです。

STORMを一応おさらいしておくと、1つのテーマについて、AIがいくつかの視点に分かれて、それぞれ別々にネットで調べて、最後に1本にまとめてくれる調べ物のやり方です。昨日はそれを、自分が書いた記事の答え合わせに使いました。

今日は、矛先を変えてみました。

私は一応、データアナリストの管理職なので、このテーマについてどんな返答があるのか気になります。

まぁ巷では、アナリスト不要論とか、価値創造を軸にしたリスキリングとか、さまざまなことが言われています。STORM by Claude Codeだとどんな考察をしてくれるんでしょうか。

まずは結果のレポートを添付します。

では、どのような工程でこのアウトプットが出てきたかを見ていきましょう。

まずは、ざっくりとした相談に対して、採点元の方向性だけ確認します。

あとは、お任せです。

まず、ペルソナを構築してくれます。
よくある「マーケター」「歴史家」などではなく、今回のテーマにあった観点を選んでくれます。

楽観派、悲観派、現場の実務担当、日本の労働市場にくわしい人、キャリア相談係。その5人がそれぞれ別々に、同時にネットを検索しはじめました。

私は何もしていません。ただ画面を眺めているだけです。

ちなみに、この5人のうち1人が、途中でサボりました。(笑)

正確には、自分で調べずに「じゃあ別の人に頼みますね」と仕事を丸投げして、そのまま待ちぼうけを食らっていました。
「いやお前が調べるんだよ！」とツッコまれ、やり直しをさせられていました。

人間の職場みたい、ですね。

そのあとは、全員の意見をまとめたあと、ちゃんと査読をしてから仕上げてくれました。

そして、修正と補強が必要なものについても洗い出してくれます。今回は致命的な問題はない、と。

全体のフローはこんな感じです。ある程度プロセスが見えるのは嬉しいですね。

では、出力を見ていきます。

でてきた記事のサマリはこちらです

なるほど、入口の観点はあまり意識したことがありませんでしたが、確かに。。。
アナリストの領域も、アナリティクスエンジニアリング領域も、AIネイティブ世代と、そうでない経験を積んだ老兵では全く思考が異なりそうです。
そして、仮に後者が秀でていることがあったとして、その方々を採用したり育成したりするのは不可能、と言うことですね。

確かに…

SQLを書いたり、データを整えたり、定型のレポートを作ったり、といった基礎的な作業は、AI化されてしまいました。
ところが、その基礎作業こそ、若手が経験を積んで一人前になるための練習の場でもあったわけですね。
つまり、職業は残るけれど、新人が育つための階段のほうが先に消えていく、という話でした。

面白い構造ですね。これは、データアナリストに限った話ではない気がします。デザイナーさんでも、システムエンジニアさんでも同じことが言えるような気がします。

もう1つ、日本ならではの話もありました。

欧米は、AIの影響は採用を止めたり人を減らしたりという形で、わりとすぐ表に出るそうですが、日本は終身雇用や配置転換のクッションがあるぶん、いきなりクビではなく、ゆっくり別の仕事に移される形で表れるそうです。

日本はじわじわくるよ、ってことですね。

出力を見ていきましょう。まずはざっくりした論点をシャープにしてくれていますね。
職業そのものについて、特定の層について、求められるスキルについて分けてみていきます。

ここから5人の主張を見ていきましょう。まずは楽観派。
ソースの選び方も随分楽観的な気がしますが、そこは目をつぶりましょう。
ＡＩ失業についての不安払しょくを根拠に上げています。

つぎに、空洞化懸念派。
「ここに、この派の核心的パラドックスがあります。データアナリストは「補強」側に分類されやすいため、悲観論の最強証拠が、逆にデータアナリストを守る論拠にもなります。」
ちょっと何を言っているかわからない箇所もありますが、総じて育成の段階が抜け落ちることを懸念していますね。サマリにも反映されている意見。

次に現場派。
業務レベルで、AIに代替されにくいタスクについて考えています。AIが正しく集計できるようにメタデータを整える、というアナリティクスエンジニア領域やオーディットスキルについて書いてあります。一理ある。

「日本構造派」という言葉からは過激な印象を受けますが、なんのことはない、人材の不足や余剰の構造が日米で異なるよ、と言っています。

最期に…あれ、キャリア戦略に関しては…一応これですかね。
3タイプ以外に、「そもそものビジネスや需要を作る起点側」もあるかな、と思いますが、ちょっと今回の定義からは外れるのでよしとしましょう。

停滞するタイプの「高い専門性を持たず、BI操作・定型レポート中心。データリテラシーの全社的向上で価値がコモディティ化する層。」に関しては耳が痛い人も多そうです。

さて、5人の意見をもとに、集約されます。
一つ目は、AIを使いこなすよ、ということで監督者（私はオーディットスキルと呼んでいます）をめざせと。
ほかはというと、バリューチェーンの両端へ行け、だの、業界知識と掛け合わせなさい、とかとか。
別にAI時代ではなくても言われていたことですね。

総括です。
これはサマリとほぼ同じ内容ですが、二極化するよ、コンサルか専門性か業界だよ、という結論ですね。
ちょっと私の問いが悪すぎたな、と今更反省しています。

ここまでやってみて、ですが、DeepResearchと比べると、提示されたお題に対して、柔軟に複数の視点を組み込むことができているのが良いと思います。

ちなみに、私の作り方が悪いのが原因だと思いますが、Claude Codeのトークンの消費量がえげつないです。そろそろちゃんと購入しないとな…