成果物を見ても実力がわからなくなる時代へ

「実行代理人依存」って、成果物で実力を測ることそのものの名前なの？

記事の使い方からすると、「実行代理人依存」は成果物で実力を測ること全般の名前ではなく、もっと限定的な概念のように見えます。 考えてみると、もともと人間社会では「成果物で判定する」しか選択肢がありませんでした。学生のレポート、社員の企画書—それらを見るしか、その人の頭の中を知る方法がない。だから成果物の質がイコール実力だと信じてきた。この状態が「実行代理人依存」なんだと思われます。つまり、成果物という「代理人」に頼らざるを得ない状態。 ところがAIが登場すると、成果物は代理人ではなくなる。企画書が本人の思考ではなく、AIの出力である可能性が生じる。だから「代理人に依存していた評価方法が、実は破綻していた」という構造が露わになるわけです。 言い換えれば、AIがいなかった時代には「成果物依存」と「実力依存」が、ほぼ同じ意味だった。でもAIの登場で、その前提が崩れた。だからこそ、いま直接的に「何ができるか」を問う必要が出てきたということなのかもしれません。

今後、転職活動のときのポートフォリオとか、就活の面接で「これ自分でやったの？」って確認される時代がくるってこと？

すでにその兆候は出始めてるんですよね。デザインやプログラミングの業界では、ポートフォリオの「プロセス」を見る企業が増えている。成果物だけじゃなく、スケッチ段階とか試行錯誤の痕跡とか、実装の選択肢を比較検討した根拠とか。生成AIが出力する結果は滑らかで完璧ですが、逆にそこが証拠になってしまう面がある。 ただ実際には、面接で「これ自分でやったの？」と律儀に確認する時代というより、もっと本質的な転換が起きそうです。企業側も気づき始めているのは、「その人が何を提出したか」より「その人がどう判断し、何を選んだか」を見る方が、実力の本体に近いということ。AIツールの使い方そのものが実力の証明になっていく。つまり、完璧なアウトプットを作れる人より、不完全なAI出力を批判的に吟味して改良できる人、複数案を評価して意思決定できる人が重宝される世界。そこまで行き着くと、ポートフォリオの見方そのものが根本的に変わるのかもしれません。

これまで学校や会社は、なぜずっと『成果物＝実力』という前提でやってきたんだろう？

成果物を見る方が、圧倒的に簡単だったからですよ。 学校なら、レポートを読めば論理立てられているか、知識があるか、文章力があるか。それが一目瞭然。職場なら、企画書の質でセンスや思考の深さがわかる。人の内面や過程を直接観察するのは手間がかかるし、バイアスも入りやすい。けれど成果物なら「物質化された能力」として、客観的に見えた気になれる。 この前提が成立していたのは、成果物を「その人が自分の頭と手で作ったもの」と暗黙のうちに仮定していたから。だから成果物の質＝実力、という短絡が許された。 生成AIはこの仮定を粉砕します。優れた成果物が、本人の思考の痕跡を持たないかもしれない。となると、評価側は結局、どうやって実力を測るんだという原点に戻される。 逆説的ですが、成果物だけで判定できなくなることで、初めて「その人は本当は何ができるのか」を直接問う必要が生まれるのかもしれません。過程を見る、問い方を工夫する、対話を重ねる。そうした手間のかかる評価が、これからは避けられなくなるという見方もできそうです。

要するに、『ツールの進化で、能力と成果がズレる』のは今に始まったことじゃなくて、電卓とか検索エンジンの時代にもあった話なの？

確かに電卓や検索エンジンも同じズレを起こしてますが、質の違いがありそうです。 電卓は「計算ができるか」という限定的な能力だけを代替した。だから企業は、計算スキルではなく「問題を立て、方針を決める」という上位の判断を見ればよかった。つまり、見る対象を一段階上にずらして、評価制度が適応できたんですよ。 生成AIが厄介なのは、その「上位の判断」までも代替してしまう可能性がある点。企画書を見て「この人は市場を読んでる」と思ったら、実はAIが書いた提案を選別しただけ、みたいなことが起こる。では「選別の眼」を見ればいいのか—でも、それも判定しづらい。 要するに、従来は「成果物の奥に、その人固有の思考プロセスがある」と信じられた。その前提が崩れるのが、今回の本質的な問題に見えます。電卓の時代は、ツールに仕事の幅は奪われても、仕事の階層構造は残ってた。でも生成AIは、その階層そのものをフラット化させているのかもしれません。

AIを使いこなせる能力、つまり『どう質問するか、どう使うか』を判定する方が、昔の『ゼロから作る力』より実は難しくて高度なんじゃないの？

鋭い指摘ですね。AIへの指示の質が、実は「ゼロから作る力」よりも測りにくいんです。 ゼロから文章を書く能力なら、推敲の跡、試行錯誤の痕跡が見えます。でも「いい質問を思いつく能力」は、結果に出にくい。同じ優れた企画書が出てきても、その人が深く考えて質問を組み立てたのか、たまたまいい指示が浮かんだのか、外からは判定しようがないんですよね。 むしろ厄介なのは、AIの使い手は「使いこなしてる感覚」を持ちやすいということ。何度かプロンプトを調整したら満足度の高い成果物が出た。だから自分は実力があるんだと思い込む。でも本当は、AIの回答の良し悪しを見分ける目利き、不足を補う知識、これらがあるのか、単なるまぐれなのか、本人にも分からない。 だからこそ評価は「成果物の質」から「問題解決の過程で何を考えたか」に移らざるを得ない。実時間で思考を示させる、失敗事例への対応を見る、制約条件下での工夫を問うといった形で。つまり、評価システムそのものが、より複雑で手間のかかる方へ向かっていくのかもしれません。