Almost Timely NewsのChristopher Penn氏による寄稿

今日のAIにおける最大の問題は何だろうか？エージェント型AIによってトークン予算が吹き飛ぶコストの問題か？AIが電力と淡水を消費する持続可能性の問題か？それともテック企業があらゆるものにAIを詰め込む倫理の問題か？

私はそれよりも深い問題だと考えている。それらはすべて、より根深い問題の症状に過ぎない。つまり、誰も意思決定を行っていないということだ。

より正確に言えば、私たちは実行機能のあまりにも多くをAIに委ねすぎてしまった。私たちは考えることを放棄してしまったのだ。 

詳しく見ていこう。

パート1：この問題の発端

金曜日の午後、今週号で何を扱おうか考えていた。米国では祝日の週末なので、読む人はそれほど多くないだろうが、それで構わない。（あなたが読んでくれていることに感謝する）最近、私は多くのトピックを扱ってきた。

• AIで広告を改善する方法
• リスト記事がなぜ弊害をもたらすことが多いのか
• プライベートなローカルモデルの構築
• AI検出の仕組み
• GEOメンタルモデルのためのAI
• 小売GEOのためのAI
• トークン予算を節約する18の方法
• AIの文章をより良くする方法

そこで思いつきで、r/marketing、r/chatgptなど40以上の異なるサブレッドからの過去180日間の会話、つまりマーケティング、ビジネス、AIに関するすべての会話をNotebookLMにセットアップした。そして、NotebookLMコマンドラインツール（ClaudeがNotebookLMと対話する最もトークン効率的な方法）を使ってClaude Codeに接続し、2026年の年初来のすべてのニュースレターを入力フォルダに入れた。

私はClaudeに、今年これまで私が書いてきたことと、人々がAIについて最も難しい問題だと感じていることを比較するよう依頼した。Claudeは、Redditでの80万語以上の熱狂的な議論から派生した、ニュースレターのトピックとして良さそうな10の主要な事項のリストを吐き出した。

• AI可視性の課題
• エージェント型の監視が劣化している
• AIの導入が機能していない
• 企業予算の40〜60%が間違ったモデルに浪費されている
• AIはレンタルである
• AIの迎合性が合成フォーカスグループを台無しにしている
• AI検出器は機能しない
• AIが企業を空洞化させており、誰もジュニアスタッフを雇っていない
• 人々はトークン消費量でAIを測定している
• マーケターは基本的にAI企業のトレーニングデータのための無給の労働力である

Claudeは、今日のマーケティングとAIにおいて測定がいかに機能していないかについて書くよう本当に強く勧めてきた。いつかそれを書くかもしれないが、この長々としたリストを見ても、それが私が見ているものではない。確かに、その多くに測定の課題があり、データの課題もある。しかし…測定が機能していないことは、私が先に述べたことの症状に過ぎない。つまり、私たちは実行機能を放棄してしまったのだ。

分析オタクではない人のために言っておくと、測定は遅行指標であることを知っているだろう。先行指標ではないのだ。

パート2：実行機能の振り返り

思い出してもらうために、実行機能をPODSと呼ぶ4つのカテゴリーに分ける。

• 計画：将来何かを達成することを考え、そこからそこに到達するための計画を立てる
• 整理：持っているものを取り上げ、それに意味を見出そうとする
• 決定：持っているものを取り上げ、それについて意思決定を行う
• 解決：抱えている問題を解決する

確かに、実行機能にはこれよりも多くのニュアンスがあるが、この便利で短いリストは、私たちの脳が何をしているかを見る簡単な方法だ。それはクリティカルシンキング、つまり私たちが持つ最も命名が下手な実践の一つだ。

なぜか？クリティカルシンキングは、それ自体は批判的であることではないからだ。それはメタ認知、つまり「思考について思考すること」の定義である。自分がどのように考えているかを考えるとき、改善と成長への扉が開かれる。

思考について考えるということは、質問をし、反省することを意味する。これが何かをする最善の方法か？もっと良くするにはどうすればいいか？今やっていることからもっと楽しみを見出すにはどうすればいいか？それは自分を批判するというよりも、自分が何をしているか、そしてそれが機能しているかどうかを認識することだ。

計画し、整理し、決定し、解決するとき、あなたは本質的に思考について考えている。計画するたび、混沌に秩序をもたらすたび、自分の脳に確認し、自分のしていることがゴールポストに近づいているかどうかを確認しなければならない。

実行機能は、生物としての私たちの知性を定義するものの一つだ。ネズミから人間までのすべての知性ある生物がこれらのタスクを行う。カラスが針金から道具を作って問題を解決する話を読んだり聞いたりしたことがあるだろうし、犬や猫が意思決定をし、計画を立てるのを見たこともあるだろう。私自身の猫が、特定のジャンプができるかどうかを視覚的に測定しているのを見たこともある。

適切にプロンプトを与えれば、今日のAIツールも実行機能に優れている。適切なフレームワーク、ハーネス、データが与えられれば、ほとんどの言語ベースのタスクにおいて、私たちよりも計画し、整理し、決定し、解決することができる。

そして、そこに実際の問題がある。

パート3：詳細な分析

Claudeが提案した10のトピックをそれぞれ見て、それらを結びつける糸を探ってみよう。

AI可視性の課題：人々がAI可視性の測定について言っていることの逐語録を読むと、彼らがほとんどデタラメを言っているのがわかる。これは特に、現実の根拠がほとんどないソリューションを提供し、売り込んでいるソフトウェアベンダーに当てはまる。それにもかかわらず、ステークホルダーは間違った数字に対する確実性を受け入れる方が、不確実性や数字がないことを受け入れるよりも好むため、このような話を鵜呑みにする。彼らは思考について考えていないのだ。

エージェント型の監視が劣化している：Redditのコメント投稿者は、エージェントがより洗練されるにつれて、彼らが何をしているのかを追跡するのがますます難しくなっている事実に注目した。だから、私たちは常にOKを押すだけだ。ループ内の人間について考えているとしてもだ。ここで私たちは権限を放棄してしまった。実際、一部のAIツールにはこれが機能として組み込まれている。Claudeはそれを「危険な権限スキップ」と呼び、Qwenは「YOLOモード」と呼んでいる。

AIの導入が機能していない：ここでは、ステークホルダーがそのステークホルダーに対して、組織がAIを導入したものの、それがどのような影響を与えたのか全く把握せずに伝えていることについての議論だ。ある投稿者は、個々の従業員が生産性の5倍の向上を主張しているにもかかわらず、企業の29%しかAIから有意義なROIを得られていないという統計を引用した。計算が合わない。ここでは、人々は導入がそもそも何を意味するのかについて考え、反省したくないのだ。Katieはここ数週間、Trust Insightsのニュースレターでこのことについて多く書いてきた。根本的に、私たちはAIを使うこととAIから結果を得ることを混同している。

予算の40〜60%が浪費されている：ここでは、誰もがAIツールのデフォルトモデル、つまり通常は最も高価なモデルをそのまま受け入れていることについて話している。例えば、ClaudeはデフォルトでOpus 4.8になるが、これはSonnet 5やHaiku 4.5よりもはるかに高価なモデルだ。私たちは考えていない。コストと効果のトレードオフについて意思決定をしていないのだ。別の人は、これは習慣を作るための意図的な設計だと指摘した。最も高価なモデルの習慣形成であり、今日のAIの補助金が終了したとき、最も高価なモデルを使うことに慣れさせている。これはある種の脳のハイジャックだ。

AIはレンタルである：この特定のトピックでは、AIで実際に何を所有しているか、つまり今日のクローズドウェイトのフロンティアモデルを使用している場合はほとんど何も所有していないことについて議論が中心となっている。特に、米国の輸出規制のおかげでAnthropicのFable 5のロールアウトが断続的に行われたことは、業界全体にとって、SaaSではSpotifyの音楽やNetflixの動画を所有するのと同じように何も所有していないという目覚めだった。しかし、人々は所有していると思っている。

フォーカスグループにおける迎合性：適切にプロンプトを与えられたAIモデルは約90%の精度で人間の購買意図をエミュレートできることを示す優れた学術研究があるにもかかわらず、AIモデルの迎合性のレベルは、ほとんどの状況でそれらを確証バイアスに向かわせる。これは合成フォーカスグループに特に当てはまる。人々が消費者の意図をシミュレートするためにAIを使用するとき、彼らが実際に行っているのは、ほとんどの場合、自分たちのバイアスを強化することだ。AIの出力について反省したり、疑問視したりすることはない。

AI検出器は機能しない：私の永遠のお気に入りのトピックだ。この会話のスレッドは、企業がAI検出器を使用して、適切でない状況でのAIの使用を特定しようとしているが、検出器自体も機能していないことを認識していないことに関するものだった。3週間前に行ったテストでは、AI検出器は7回に1回の割合で人間の出力を誤ってフラグ立てした。誰が監視者を監視しているのかについて、十分に考え、反省している人はいない。

AIが企業を空洞化させている：エージェンシーオーナーのサブレッドからのこの引用が本当に気に入った。

「奇妙なことに、誰もこれを決定しなかった。これを議論した会議もなかった。私たちは厄介なタスクを一つ自動化し、また一つ自動化し、ある日、仕事は内側から空洞化していた。」

このタスクの侵食はすべて、認知の欠如、反省の欠如、計画の欠如によるものだ。誰も意思決定をしていない。ただ、毎日少しずつ、機械に任せているだけだ。

トークン消費量の最大化：これは、Metaの最新のニュースストーリーを反映したものだ。彼らはAIの生産性をトークン消費量に基づいて測定していたため、数十億ドルのAIトークンを消費する軌道に乗っていた。これはAIを測定する最も愚かな方法だ。

無給のトレーナーとしてのマーケター：これは、マーケターが実質的にAIプラットフォームの無給のトレーナーになっていることについての多くの不平不満だった。私たちが生産するコンテンツが多ければ多いほど、AIはトレーニングしなければならず、同時に私たちが報酬を得て行うタスクと競合することになる。ここでは、平均的なマーケターがAIとの関係について考えたり反省したりしていないことについてのスレッドだった。

そして、この10項目の長々としたリストがすべてではない。人々が考えずに、思考について考えずにAIを他にどのように使用しているか考えてみてほしい。LinkedInに行って、同じテンプレートを何度も何度も言い換えるコメントボットの無限のストリームを見てほしい。受信トレイに溢れかえる粗悪な成果物を見て、エージェンシーが送ってくる明らかにコピペのレポートを読んでみてほしい。

Claudeがこのニュースレター号を導きたがっていた方向を脇に置くと、それは本当に私たちがどれだけ思考について考えているかということであることが非常に明白になる。私たちはどの程度自己認識を持っているか？AIとの関係をどの程度うまく、正確に認識しているか？

何よりも、私たちがAIに委ねた実行機能の量が見えているだろうか？

パート4：解毒剤

「誰もこれを決定しなかった」という言葉が私にとりついている。実行機能をAIに引き渡すとき、誰が意思決定をしているのか？誰もしていない。機械が私たちの代わりに決定しているため、決定に対して責任を負う人はいない。PowerPointデッキの作成、クライアント向けのレポートの作成、ニュースレターのコンテンツの作成など、機械がそれを行うとき、責任はなく、承認する以外の私たちの意思決定もない。

そして、これは失業から自分の仕事への不満まで、あらゆる悪い結果につながる。AIを使ってタスクを外部委託するとき、あなたがその仕事をしたわけではないことを知っているだろう。そして、請負業者があなたの代わりに行った仕事に誇りを持てないのと同じように、それに誇りを持つことはない。

これを親の文脈で考えてみてほしい。どの親の家に行っても、子供たちが幼い頃に作ったアートを目にするだろう。そのアートは一般的に、客観的に見て、かなり下手だ。しかし、親はアートの質のためではなく、子供が費やした努力のレベルのためにそれを評価する。彼らは子供の努力に誇りを持ち、子供は自分の努力で成し遂げたことに誇りを持つ。良い意味でも悪い意味でも、人々がAIを使うとき、彼ら自身は努力していないと感じ、受け取る側も努力していないと感じる。

時には、外部委託した仕事の内容さえ理解していないことがある。それをステークホルダーに提示し、準備された資料にない最初の質問をされたとき、答えられないためにパニックになる。店でケーキを買ってきて、自分で焼いた代わりに、特定のアレルゲンが入っているかと聞かれたようなものだ。そして、実際にケーキに何が入っているかを見るためにラベルを探して右往左往する。

だから、私が提案する解毒剤はこれだ。重要なタスクごとに、常に自分が主導する何かから始め、機械に自分を教育させるのだ。

例えば、Trust Insightsのクライアント向けに月次レポートを作成するとき、私はボイスレコーダーをオンにし、自分でデータをレビューする。見たこと、考えたこと、理にかなっていること、理にかなっていないことを声に出して話し、AIに文字起こしさせる。文字起こしが完了したら、AIにそれをレビューさせ、見落としたことを示すよう依頼する。私に質問し、より多くの情報を記録し、私からより多くの情報を引き出すよう依頼する。

また、特に私の専門分野に関するあらゆることについて、その推奨事項について学び、読むためのリソースを見つけるよう依頼する。最近、私が用意した1,000以上の異なる分析手法のカタログから選択するよう依頼したところ、興味深い3つの手法のアンサンブルを選択し、そのうち1つはよく知らないものだった。だから、私にそれを教えるよう依頼し、受動的に推奨を受け入れるのではなく、何かを学んだ。プロフェッショナルとして上達し、専門分野の知識を成長させた。

考えてみれば、これは高品質の仕事を届けるという観点からだけでなく、私の価値という観点からも合理的だ。私が単なるコピペの使い捨て要員、LLMへの肉ベースのインターフェースに過ぎないなら、なぜ私の会社は私を必要とするのか？クライアントはChatGPTやClaudeに全く同じことを質問するために料金を払うことができるのに、なぜ私のために料金を払うのか？

彼らが料金を払っているのは、私の専門知識、テクノロジーを使うスキルだけでなく、それを向ける特定のレンズ、そして私しか持ち得ない視点だ。そして、その専門知識を常に改善し、そのドメイン知識を改善するためにAIを使っているなら、彼らは私に料金を払い続けるべきだ。

私の専門分野の外では、ディープリサーチから始め、AIツールを使って情報を収集し、それらに合成を作成させる。それができたら、私が取り組んでいるドメインで何を品質と構成するかについてのチェックリストを作成させる。最後に、その成果物と向き合い、自分で読んで学ぶ。AIにインフォグラフィックやポッドキャストの要約を作らせてドメインを学び、それを私の専門知識に結びつける。

エージェント型AI、つまりClaude Code、OpenCodeなどのツールは、驚くべきリサーチャーであり、ここ数年で人々が慣れ親しんできたWebベースのディープリサーチツールよりもはるかに優れている。リサーチエージェントを使用すると、ソースを集め、時間をかけてメモや観察を書き留め、持っているデータから結論を合成するための自由度がはるかに高い。Trust Insights CASINOリサーチフレームワークのようなものを使用すれば、Webベースの対応ツールよりもハルシネーションが少ない傾向があるツールから、驚くべき結果を得ることができる。

そして、そのリサーチデータを手にしたら、それを使って自分のドメイン内でより良いプロフェッショナルになる。それを使って自分をレベルアップさせる。洞察を代替するのではなく、洞察に加えるためにそれを使う。

パート5：まとめ

今日のAIにおける最大の問題は、実行機能を機械に委任することだ。責任（機械には責任がない）、スキルの低下、仕事への不満など、実行機能を放棄した瞬間が、AIが解決策よりも問題になる瞬間だ。

すべてを単純な一連の質問に要約できる。

1. AIの使用はアウトプットをより良くするか？

2. AIの使用は私をより良くするか？

両方に対してイエスと答えられないなら、うまく使えていない。

適切に使用すれば、AIはこれまでに作られた最も偉大な職業開発ツールの一つだ。

不適切に使用すれば、それはあなたのキャリアがこれまでに見たことのない最も破壊的な力の一つとなる。なぜなら、タスクをAIに外部委託した瞬間、そのタスクに対するあなた自身のスキルが錆びつくからだ。

そして、何かが十分に錆びつくと、それを置き換える方が安く、簡単になる。

詳細はAlmost Timely Newsletterで