専門家が強い。そう思われてきた時代は長く続きました。ところがAIが広まり、評価される人の条件が少しずつ変わっています。この記事では、何が変わり、どんな力がより重要になったのかを整理します。
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なぜ“専門家を雇う”が正解だったのか
2010年代のテック企業が「専門家」を求めたのは、当時の環境に合っていたからです。バックエンドエンジニア、データサイエンティスト、システムアーキテクトのように、役割がはっきり分かれていた時代は、特定の領域を深く掘った人が、速く、確実に価値を出せました。クラウドの基盤や、よく使われる開発の枠組みなど、数年単位で積み上げが効く土台があり、専門性が長く武器になりやすかったのです。
このモデルが成り立った背景には、仕事の切り分けが分かりやすかったこともあります。担当が明確なら、成果の出し方も評価の仕方もはっきりしますし、本人も同じ領域で経験を積み重ねやすい。結果として「深く掘った人が速く勝てる」構造ができていました。
ただ、その前提が崩れます。次のセクションでは、AIの普及が何を変え、なぜ従来の勝ち方が通じにくくなったのかを見ていきます。
AIが何を変えたのか
最初に起きたのは、変化の速度が大きく跳ね上がったことです。新しい技術が生まれて成熟するまでの期間が短くなり、「長い経験がある人を採る」という戦略が成立しにくくなりました。特にAI領域では技術そのものが新しいため、長年の経験者を探すこと自体が難しくなります。ここで出てくるAIエージェント（人の代わりに、ある程度自分で考えて作業するAI）も、その例です。
もう一つの変化は、AIが複雑な作業のハードルを下げたことでした。難しい作業に手が届く人が増える一方で、専門性の基準はむしろ上がり、「できる」だけでは足りなくなっていきます。作業が速くなるほど、次に問われるのは「何を作るべきか」「どの選択が良いか」という判断であり、ここが差になります。さらに現場では、「役割の境目が薄くなる」ことが起きています。画面側を作っていた人が裏側を触り、裏側の人が画面側にも手を出す。画面側はフロントエンド、裏側はバックエンドと呼ばれますが、重要なのは用語ではなく、仕事が一つの領域だけで完結しにくくなっている点です。技術が使いやすくなるほど、課題は複数の領域にまたがり、むしろ難しくなる。その状況では、ひとつの専門だけで勝つのが難しくなっていきます。
また、2030年までに米国の労働時間の最大30%が自動化される可能性があり、1,200万人が役割を大きく変える必要が出るかもしれないという推計もあります。未来を断定するものではありませんが、変化の幅が大きいことを示しています。
こうして環境が変わると、求められる人材像も変わります。次のセクションでは、強いジェネラリストの条件を見ていきます。
“強いジェネラリスト”の条件
ここで言うジェネラリストは、「何でも薄く知っている人」ではありません。ひとつかふたつの領域で深さを持ちつつ、複数の領域をまたいで考えられる人です。AIによって作業が速くなるほど、点と点をつないで判断し、前に進める力が重要になります。
まずOwnership（オーナーシップ）は、作業を担当するだけでなく、成果まで責任を持つ姿勢です。First-principles thinking（第一原理思考）は、前提を疑い、目的から考え直すこと。Adaptability（適応力）は、新しい領域を素早く学び、行き来できること。Agency（主体性）は、承認を待ちすぎずに動き、状況に応じて調整することです。加えてSoft skills（対人スキル）は、感じの良さではなく、説明を明確にし、関係者の認識をそろえ、顧客の視点を見失わない力として語られます。Range（幅）は、異なる種類の問題を解き、その学びを別の場面にも使えることです。
完璧を目指すよりも前に進むことを重視し、責任の所在を明確にし、成功の定義を共有して、まず進める。AI時代に強いのは、肩書きよりも、こうした行動を取れる人だと言えます。
結論
いかがだったでしょうか？
AIは専門性をなくしたわけではありませんが、専門性だけでは強みになりにくくなっています。
AIが作業の壁を下げるほど、判断し、つなげて考え、前に進める人の価値が上がります。
だからこそ、深さと幅を両立できるジェネラリストが目立ちやすくなります。
これからは、そうした人を信じて任せられるチームや企業が強くなっていきます。
参考資料：https://venturebeat.com/technology/hiring-specialists-made-sense-before-ai-now-generalists-win
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