8月6日に、東京大学大学院教授で、政府のAI戦略会議を率いる松尾豊教授がNHKで「ビジネスパーソンが身につけるべきAIスキル」をテーマに60分の特別講義を行いました。専門用語の羅列ではなく、AIの話は耳にしたことがあるが具体的にどう活かせばいいかわからないという働き手に向けた内容でした。私は、たまたまにみていて、内容はよかったので皆さんにも紹介したと思います。

松尾先生のメッセージの核心は、AIが仕事を奪うのではなく、使わない人間が仕事を失うということです。

国別AIランキングが示す現状

講義の冒頭、松尾先生は日本の現在地を示す資料として国別AIランキング（2024年）を紹介しました。1位アメリカ、2位中国、3位イギリス。そして7位には人口600万人のシンガポールが入っています。日本の順位は11位でした。

アメリカと中国はAIフロンティアを担う圧倒的な存在です。OpenAI、アンスロピック、Googleの3社に絞られます。OpenAIの企業価値は約8,520億ドル、未上場のアンスロピックは約9,650億ドルに達しています。これらは通常のテック企業の估值を超えた数字で、AIが社会の根幹を書き換えるという世界の投資家たちの確信が表れています。

松尾先生が先日出席したシンガポール政府主催のATxSummit 2026は、大臣や事務次官、グローバルな研究者が一堂に会したイベントでした。パングール・デジタル・ディストリクトというプロジェクトが進行中です。自動運転車が走り、ロボットが市民の暮らしに溶け込む——AIがインフラそのものになった都市の実現を目指しています。松尾先生は「国を挙げて一気にやるという意志が、圧倒的だった」と振り返っています。

AIの導入はもはや企業単位の選択ではなく、国としての生存競争の問題です。松尾先生は試算を紹介しました。もしAIを日本中で活用できれば、実質GDPの成長率を年0.5%から1.6%ポイント押し上げられるというものです。年1%前後で踏みとどまってきた日本経済にとって、これは停滞と再生の分岐点を意味しています。

ライブデモが示したAIの実用性

講義の大半は生のデモンストレーションで構成されていました。

松尾先生はまず、ChatGPTを対話パートナーとして使う様子を見せました。英語、フランス語、スペイン語、中国語——言語を次々と切り替えながら会話を続け、最後に大阪弁まで話しました。これは単なるパフォーマンスではなく、多言語コミュニケーションの壁が実質的に崩れたことを示しています。

さらに、シューティングゲームを作らせるデモを行いました。指示は意図的に曖昧でした。「シューティングゲームみたいなものを作って」。人間のプログラマーなら「具体的にどういう仕様ですか」と確認を求めるような依頼ですが、AIは即座にコードを生成し、実行ボタンを押すと動きました。デザインを「もう少し可愛くして」と頼めば、その場で書き換えられます。これまでなら数日かかった作業が、数分で完了しました。

この場面で松尾先生は、AI研究者自身が自分たちが作ったツールに職を脅かされているアメリカの現状を引き合いに出し、恐怖心にではなくAIを味方につけることへの対応を促しました。

AXフレームワーク：5段階のAI導入ロードマップ

企業がAIをどう段階的に取り組むか——松尾先生は「AX（AIトランスフォーメーション）」という5段階モデルを提示しました。

AXステージ1：生成AIを導入する。 ChatGPTのようなツールを社内で自由に使える環境を整えることです。メール作成、翻訳、議事録要約、簡単な調査。松尾先生は、この段階だけでも生産性に顕著な効果が出ると力説していました。番組では茨城県の中小企業が紹介されました。毎朝、納品書や請求書のデータを手入力で出勤予定表にまとめる作業に1時間を費やしていた社員が、生成AIに2ファイルをアップロードし、指示文を添えるだけで1分で完了しました。特殊なソフトも、外部コンサルタントも不要でした。

AXステージ2：社内データと連携する。 社内文書や顧客データ、機密性の高い情報へAIをアクセスさせます。自社の文脈を理解したAIは、営業資料の作成や経理作業でさらに真価を発揮します。松尾先生はクラウドコンピューティングの普及を引き合いに出しました。かつて「データを外部に預けるのは危険だ」と怯えていた企業も、今や政府機関や銀行が率先してクラウドを使う時代になっています。AIも同じ道をたどっています。

AXステージ3：業務プロセスを刷新する。 既存の作業をAIで加速するのではなく、AIを前提としてプロセスを再設計します。

AXステージ4：独自AIを開発する。 自社の強みとデータ資産を活かした専用モデルを構築します。

AXステージ5：業界全体で使えるAI基盤モデルを開発する。 単一企業の枠を超えた、セクター規模のプラットフォームを構築します。

松尾先生が繰り返し強調したのは、ステージ1と2に今すぐ取り組むことです。巨額の投資を要する話ではなく、社内のモチベーションと使ってみる姿勢があれば今日から始められます。

プロンプトの本質——きちんと指示を出すこと

番組では「プロンプト」という言葉が登場しました。松尾先生は、これを特殊なITスキルとして捉える必要はないと断じました。人間に仕事を頼むのと同じ、管理のスキルなのだと。

部下に指示を出すとき、具体的であればあるほど良い成果が返ってきます。AIとの対話も全く同じ構造です。松尾先生はメール添削の例を挙げました。「このメールを添削して」と頼むのではなく、「取引先へのお詫びメールを添削してください。修正理由は箇条書きで。誤字の訂正にとどまらず、より丁寧な言い回しも提案してください」。指示の枠組みが明確になれば、AIは意図通りに動きます。

あいまいな指示からは、あいまいな回答しか生まれません。これはAIの限界ではなく、人間社会で古来から変わらないコミュニケーションの原理です。

AIが苦手なことを知る

松尾先生はAIを万能と語りませんでした。ビジネスユーザーが認識しておくべき2つの弱点を明確にしました。

ハルシネーション。 AIは自信を持って嘘をつくことがあります。聞こえはまともだが内容は虚構——これは大規模言語モデルの既知の特性であり、珍しい現象ではありません。私も以前、AIハルシネーションの実態と対処法について詳しく書きましたが、松尾先生のアドバイスは簡潔です。事実、数字、固有名詞は必ず人手で確認すること。

カウント。 AIは意外と数を数えるのが苦手です。画像の中のりんごの個数、単語の中の特定文字の出現回数——こうした精密な数え上げを求めると、しばしば間違えます。これは一時的な不具合ではなく、モデルのアーキテクチャに起因する構造的な限界です。松尾先生は、AIの得意と不得意を冷静に見極め、使い分けることが肝要だと語りました。

企業データの安全性——どう向き合うか

番組全体を通じて繰り返された懸念が、社内データをAIに預けても安全かという問題です。松尾先生はこれを正面から受け止めました。商用AIの開発企業は企業データを慎重に取り扱っています。政府情報や銀行の顧客情報すら、すでに外部AIサービスに委託する時代になっています。

それでも不安があるなら、2つの実践的な対策が挙げられました。まず設定画面で「データを学習に使用しない」オプションを無効化すること。次に、社内で「ここまではOK、ここからはNG」という明確なラインを引くことです。松尾先生は、日本企業が慎重すぎて全面禁止に陥りがちだと指摘しました。判断基準が明確に定められれば、社員はかえって臆することなく動けるようになります。

なぜ今なのか

松尾先生は、日本の経済的立ち位置を見つめる人なら必ず胸に突き刺さる言葉で講義を締めくくりました。

日本には未だ大きな潜在力が眠っています。デジタル化が進んでいない部分が経済のあちこちに残っています。これは後進性ではなく、飛躍の機会です。すでに完全デジタル化を果たした国々は、既存のインフラにAIを無理やり後付けしなければなりません。日本の多くの業界は、AIネイティブなワークフローに直接移行できる可能性を秘めています。

数十年にわたり生産性を食い潰してきた手作業のデータ入力、紙で回される稟議、バラバラの顧客管理——これらの非効率が、AXの最初の2段階に取り組むだけで、数年ではなく数ヶ月のうちに解消しうるのです。

私は以前、日本が世界でAIリーダーになれる可能性や、日本企業がAIを導入すべき競争上の必然性について記事にしてきました。松尾先生の講義は、これらの議論がなぜ個々のデスクレベルで重要なのか、最も分かりやすく体現したものです。彼が企業に求めているのは「AI企業になること」ではなく、「AIを使う企業になること」です。

この番組はNHKの配信サービスで8月13日午後9時59分まで視聴できます。日本で事業を動かしている人、あるいはそこで働いている人なら、その60分を投資する価値は十分にあると思います。