1.生成AIの幻滅期とワークスロップ
AI投資の成果がみえにくいなか、生成AIは期待過熱の反動で「幻滅期」へ入っている。一見綺麗だが中身の薄いワークスロップの蔓延が課題だが、ユーザーの鑑識眼の向上や自律型AIエージェントの進化により、この問題は徐々に解消へと向かう。
2.PoC停滞と外部知識の融合
多くの企業でAI導入がPoC段階で失敗する背景には、情報漏洩を恐れて社内データのみに閉じた環境がある。真のAI活用には自社データだけでなく、社会全体の巨大な知識の塊と統合させ、セキュリティと効果的な知識融合を両立させることがカギとなる。
3.人間の役割とダメ出しの危機
AI時代の人間には目的の「指示」と成果物への「ダメ出し」の役割が残る。しかし業務の自動化に伴い若手が現場のノウハウを学ぶ機会が減り、将来的に正しい評価ができる人間が不在になるリスクがあるため、技術継承とAI学習の質の担保が課題だ。
──最近、生成AIで作られた「見た目は整っているが中身が空疎な資料」を指す「ワークスロップ」が注目されています。2026年はAIエージェントが実行段階へ移行するとされる一方、多くの企業がテスト段階で停滞している。このギャップをどう読み解くべきでしょうか？
佐々木俊尚（以下、佐々木）：「AIバブル崩壊」が囁かれる背景には、半導体株の高騰の反動と、経済成長や生産性向上への寄与がまだみえにくいという2つの要因があります。
米国ではAI関連投資が急増していますが、現状は主にデータセンターの建設にとどまり、その先にどれだけ富や生産性を生み出せるかはまだ十分にみえていません。そうした状況から、AIへの“幻滅”が始まりつつあるように感じます。
テクノロジーの成熟度と採用進捗を可視化したガートナーのハイプ・サイクルでいえば、新技術はまず期待が一気に高まり、その後に幻滅期が訪れ、最後に安定的な普及期へ進んで行きます。生成AIは今まさに幻滅期に入りつつある段階なのではないかと思います。
結局は「プロンプトが大事」というのはこれまでも散々いわれてきたことです。適当な質問をすれば適当な返事が返り、それがワークスロップと呼ばれるような出力物につながっているのでしょう。
以前は内容の薄さと文章の稚拙さが一目で判別できましたが、今やAIによって誰もが綺麗な文章を書けるため、一見しただけでは中身の有無を見分けにくいという問題が常に生じています。
これはコンピューターの根源的な問題にもつながっている気がします。私が1988年に新聞社へ入社した当時、ワープロで印刷した原稿をデスクにみせたら「手書きに直してくれ。印刷されていると正しいことが書いてあるようにみえて、間違いに気づきにくい」といわれました。今のワークスロップ問題もこれに似ていて、ユーザーがAIの出力に慣れ、良し悪しを即座に見分けられるようになれば、自然と減っていくでしょう。
さらに、AIエージェントがユーザーの意図を先回りして、自律的に良質な成果物を作れるようになれば、この問題は解消へ向かうはずです。
