AI格差の要因は「経験」、プロンプト技術ではない

AI開発企業のアンソロピック（Anthropic）は26日、AI活用における個人間格差の要因を分析した調査レポートを公開した。1,200名のビジネスパーソンを対象とした6か月間の追跡調査の結果、AI活用能力の差を生む主要因は「プロンプトエンジニアリング技術」ではなく、「既存業務における経験値」であることが明らかになった。

調査では、参加者をプロンプト技術の習熟度と業務経験年数で4つのグループに分類し、同一のAIツール（Claude 3.5 Sonnet）を使用した業務効率化の成果を測定した。その結果、プロンプト技術が高度でも業務経験3年未満のグループの生産性向上率は平均23%に留まったのに対し、プロンプト技術が基礎レベルでも業務経験10年以上のグループは47%の向上を示した。

特に注目すべきは、経験豊富な専門家ほど「AIに適切な質問を投げかける能力」に長けていた点だ。調査を主導したアンソロピックの研究責任者、サラ・コンラッド博士は「AIの真価は複雑な指示文の作成技術ではなく、解決すべき課題を正確に特定し、それをAIが理解できる形で伝える能力にある」と指摘している。

日本国内でも同様の傾向が確認されている。東京大学大学院情報学環が今年1月に発表した調査では、AI導入企業300社のうち、導入効果が高かった企業の82%で「ベテラン社員がAI活用を主導している」ことが判明した。一方、新卒社員中心でAI導入を進めた企業では、61%が「期待した効果が得られていない」と回答している。

この結果は、企業のAI人材育成戦略にも大きな影響を与えそうだ。従来、多くの企業がプログラミング経験者や若手社員を中心としたAI研修に注力してきたが、今回の調査結果を受けて、業務経験豊富な中堅・ベテラン社員への研修投資を見直す動きが広がっている。IT大手のNTTデータは来月から、管理職向けのAI活用研修プログラムを新たに開始すると発表した。

今後のAI普及において、技術的スキルと業務知識のバランスが重要な課題となる。アンソロピック社では、経験豊富な専門家とAI技術者が協働する「ハイブリッド型」の人材育成モデルの有効性についても継続調査を実施する予定で、来年初頭には具体的なガイドラインを公表する方針だ。