AIの急速な進化は、クリエイティブ職から法務・会計・医療などの専門職まで幅広い分野に自動化の波を広げている。基本的に「測定可能なタスク」はすべて自動化の対象となり、逆に測定できない無形の価値や不確実性の高い領域こそ人間の差別化要因となる。
AIの進歩は、画像認識のブレークスルー（ImageNetとディープラーニング）に見られるように、データ・報酬・計算力の三要素が揃えば大きな進展を遂げる。今後もデータ生成やセンシング技術の進化により測定コストが低下し従来は自動化対象外だったタスクまでも取り込まれていく。
ただし、すべてが自動化されるわけではない。「ナイトの不確実性」、すなわち予測や確率付けができない領域（新規事業の立ち上げ、芸術や文化の創造、未知の病原体対応など）は人間の独壇場であり続ける。また、倫理・規制・社会的受容性の問題や、人間的な関わりを重視する場面にも限界がある。
結果として、測定可能な仕事は自動化され、人間は「未知の未知」に適応し、新しい領域を開拓する役割を担うことになる。これは痛みを伴う移行であり、スーパースター経済の偏在を強める一方、AIは教育や能力強化を通じて人々に新しい挑戦の機会を与える。
結論
- 測定可能な領域＝自動化可能領域
- 測定不可能な領域＝人間の優位性が残る領域
- 企業やリーダーは、自社の価値連鎖を見直し、自動化の圧力を見極めつつ、未知の領域を切り開く戦略が求められる。
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“What Gets Measured, AI Will Automate,” HBR.org, June 19, 2025.