AIを「増幅器」として使える人は何が違うのか？実測データで見えた「AI協働力」
「同じAIを配ったのに、成果の差はむしろ広がった」——AIは全員を底上げする装置ではなく、使う人の力を掛け算する「増幅器」でした。増幅器として使える人に何が共通するのかを、116万件の評価データと海外で進む評価の考え方から、ハイヤールー代表取締役の葛岡が解説します。
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こんな方におすすめ
- 同じAIツールを配っても成果の差が広がる理由を知り、組織全体の底上げにつなげたいEM・技術責任者の方
- AI時代のエンジニアの「優秀さ」を定義し直し、採用・育成の基準に落とし込みたい採用・人事責任者の方
- シニア偏重が進む採用市場の変化を踏まえ、人材への投資判断を見直したい経営層の方
このイベントについて
「同じAIを配ったのに、成果の差はむしろ広がった」——AI導入をひととおり終えた組織から、よく聞く話です。エンジニアの9割はすでにAIを使っています。それでも、生産性が上がった実感として最も多い回答は「わずかに向上」でした。AIは、問えば答えを授けてくれる存在ではありません。使う人の経験やスキルを増幅する道具です。増幅器である以上、入力する側が違えば、出てくる成果も変わります。
AIは全員を平らに底上げする装置ではなく、もともとの力を掛け算する乗数でした。市場も、その差を先に織り込み始めています。米国のエンジニア求人はシニア中心に戻り、ジュニアは横ばいのまま。手放した経験者を呼び戻す動きも広がりました。では、AIを増幅器として使える人は何が違うのか。海外では Anthropic をはじめ、実際の利用ログから協働の質を定義する動きが出ています。一方で、AI時代になっても変わらない資質もあります。ハイヤールーは116万件を超える評価データをもとに、この力を「AI協働力」と定義し、測ってきました。
本ウェビナーでは、AIを増幅器として使える人に何が共通するのかを、海外で進む評価の考え方と実測データの両面から整理します。AI時代に変わったものと、変わらないものを切り分けながら、これからのエンジニアの優秀さをどう捉え直すかを、ハイヤールー代表取締役の葛岡が解説します。
スピーカー
葛 
葛岡 宏祐株式会社ハイヤールー 代表取締役
2018年よりDeNAでAI Research Engineerとして自動運転向けAI（3D空間認識・タクシー乗客需要予測）を研究開発、大手自動車メーカーとの共同研究を本案件化。2020年よりメルカリでAI画像検索のテックリードとして「写真からさがす」機能を牽引し、秒間100リクエスト超の大規模システムにAIを実践導入。2020年12月にハイヤールーを創業し代表取締役に就任、AI時代のエンジニアスキルを測定するプラットフォームを開発し累積300社超に導入。