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AI時代に問われるのは「書く力」より「仕事の割り振りを設計する力」

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趣旨:AI時代に問われるのは「書く力」より「仕事の割り振りを設計する力」

この文書は、仕事を6つの知的作業に分け、それぞれでAIと人間がどう役割分担するかを示した解説です。

① 仕事の6工程(循環モデル)

調べる → 考える → 書く → 伝える → 決める → 記録する → 次の仕事へ

工程	AIとの相性	ポイント
調べる	◎	整理・要約・比較は得意。ただし事実確認は人間
考える	△	論点候補は出せるが、問題設定は人間
書く	◎	ドラフト作成が最も得意
伝える	○	相手別の言い換え・図解に有効
決める	×	価値観・責任・利害調整が絡むため人間
記録する	○	整理はAI、理由づけの責任は人間

② 特に重要な3点

• 考える工程が要:資料作成力より論点設定力が重要。例えば「体育館が古い→建替え」ではなく、「人口減少下で施設総量を維持できるか→更新・複合化・廃止のどれか」と問いを立てる力です。
• 決める工程はAIに任せられない:図書館を残すか統合するかは、数字だけでなく地域文化や政治判断も含むためです。
• 記録は組織知の要:人事異動のある行政では、「何を決めたか」だけでなく「なぜ決めたか」を残さないと知見が引き継がれません。

③ 4Dフレームワーク(AIとの付き合い方の核心)

1. Delegation(委任):どこまでAIに任せるか決める。下書き・要約は任せ、政策判断・予算決定は任せない。
2. Description(記述):指示の質。「統廃合をまとめて」ではなく、観点(財政・利用・地域)と形式(A4一枚)まで具体的に指示する。
3. Discernment(識別):出力を批判的に検証する。出典、数字、論理の飛躍、実態との整合を確認する。
4. Diligence(慎重さ):個人情報、著作権、誤情報に注意し、最終責任は人間が持つ。

④ 結論

「調べる・書く・伝える」はAIで大幅に効率化できる。一方、「考える・決める・記録の理由づけ」は、むしろ人間の重要性が高まる。

AIは「作業代行者」ではなく知的作業の補助者であり、人間の役割は次の4つです。

• 課題を定義する
• 意味を与える
• 決定する
• 責任を持つ

業務への応用イメージ(施設管理・自治体)

• 調べる:人は現場確認、AIは他市事例の収集・要約
• 考える:人が論点を設定し、AIが選択肢を生成
• 書く:人が方向性を決め、AIが議会答弁案や説明資料を下書き
• 伝える:人が住民視点で調整し、AIが図解・要約
• 決める:人が決断し、AIは判断材料を整理
• 記録する:人が決定理由に責任を持ち、AIが議事録を整理

要するに、AIに「作業」を任せることで浮いた時間とエネルギーを、人間にしかできない「問いを立てる・意味づける・決める・責任を負う」ことに振り向ける、という考え方です。

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