「“kidding !” AIはアナリストになれるのか？学」――データ社会で変わる“分析する知性”と人間の役割【コラム】思好の科楽（その266）

「AIが分析する時代に、
　人間は何を考える存在になるのか。」

🧠 このコラムで学べる、3つのこと

• 1️⃣ アナリスト思考の構造
  →　アナリストの思考は「現状分析 → 未来予測 → 問題発見 → 戦略設計」という構造で動いていることがわかります。

• 2️⃣ AIが得意な知性と人間の知性
  →　AIは観測・分析・予測に強く、人間は意味・価値・倫理を問う存在になる可能性があります。

• 3️⃣ AI時代の知性の役割
  →　AIが分析を担う社会では、人間の役割は「意味を問う知性」へと変化していく可能性があります。

🟩 序章｜「AIアナリスト」という言葉を聞いたとき

◉ ChatGPTに「分析して」と頼む日常

ある日の会議準備のことだ。
資料フォルダの中には、調査レポート、過去の会議資料、統計データ、新聞記事の切り抜きがいくつも入っている。
全部読むには少し時間が足りない。

そんなとき、つい私はこう言ってしまう。

「この資料の要点を整理してください。論点を3つにまとめてもらえますか？」

AIは数秒で答えを返してくる。
要点を整理し、論点を分け、場合によっては「こういうリスクも考えられます」と補足までしてくれる。

昔なら若手の調査担当が半日かけて作っていたような下調べを、AIが数秒で終えてしまう。

こうした体験は、今ではそれほど珍しくない。
むしろ多くの人が、似たような経験をしているのではないだろうか。

気がつくと、AIはすでに“アナリストの仕事の入口”に立っている。

◉ それでも、どこかで思う

しかし同時に、どこかでこう思う。

「いやいや、それはまだ人間の仕事でしょう。」

AIが要約したり整理したりするのは便利だ。
だが「本当の分析」は、人間がやるものではないか。

例えば、

• 企業の将来性を判断する

• 市場の構造を読み解く

• 組織の問題の本質を見抜く

こういうことは、やはり経験や直感を持つ人間の役割ではないか、と感じる。

だから「AIアナリスト」という言葉を聞くと、多くの人が少し冗談のように受け取る。

“kidding !”

そんな軽いニュアンスが、どこかに漂っている。

◉ そこでふと思った

しかし、もしこの問いを、冗談ではなく本気で考えたらどうなるのか。

AIは本当にアナリストになれるのか。

あるいは、すでにその入口に立っているのか。

ここで一度、冷静に問いを立て直してみる価値があるように思えた。

◉ この問いを分解してみる

問いは、少し分解すると見通しがよくなる。

例えば、次のような問いに分けられる。

• そもそもアナリストとは何をする仕事なのか

• なぜ社会はアナリストという役割を必要としてきたのか

• その仕事のどこまでがAIに置き換えられるのか

さらにもう一歩踏み込むと、この問いは少し大きなテーマに広がる。

もしAIが分析を担うようになったとき、人間は何をする存在になるのだろうか。

◉ このコラムの進み方

このコラムでは、この問いを次の順番で考えていく。

まず、アナリストという仕事を具体的に見てみる。
次に、その仕事を構造として分解してみる。
そこからAIとの関係を抽象的に整理し、
最後にもう一度、現実の社会に再具体化して考えてみる。

少し遠回りのように見えるかもしれない。
しかし、思考というものは、こういう往復運動の中で深くなっていく。

そして最後には、きっと最初の問いが、少し違う姿で見えてくるはずだ。

AIはアナリストになれるのか。

それとも。

そもそも、アナリストとは何なのか。

この少し不思議な問いから、考察を始めてみたい。

🟧 第1章｜アナリストという仕事の正体

◉ アナリストは何をしているのか

「アナリスト」と聞くと、多くの人は金融の世界を思い浮かべるかもしれない。
証券会社の経済アナリストがテレビで市場を解説している姿などが典型だ。

しかし実際には、アナリストはさまざまな分野に存在する。

たとえば企業では、

• マーケティングアナリスト

• データアナリスト

• 経営企画の分析担当

といった役割がある。

政府や自治体でも、

• 政策アナリスト

• 経済分析官

といった人たちがいる。

そして最近では、IT企業やスタートアップで

• プロダクトアナリスト

• ユーザー行動分析

などを行う人も増えている。

分野は違うが、彼らがやっていることには共通点がある。
それは、情報を読み解き、判断材料を作ることだ。

◉ ある企業の会議室で起きていること

例えば、ある会社で売上が落ちているとする。

経営会議では、こんな会話が出る。

「景気が悪いからだろうか」
「競合が増えたのかもしれない」
「商品の魅力が落ちたのでは？」

ここでアナリストの出番になる。

売上データ
顧客データ
市場データ

を集めて、状況を整理する。

すると例えば、

• 売上が落ちているのは特定の地域だけ

• 新規顧客は減っていない

• リピート率が落ちている

という事実が見えてくる。

つまり問題は「景気」ではなく、顧客体験の変化かもしれない。

こうして議論は少しずつ現実に近づいていく。

これがアナリストの仕事の典型的な場面である。

◉ アナリストの基本ループ

こうした仕事を分解すると、実はかなりシンプルな構造になる。

アナリストの思考は、次のようなループで進む。

観測
↓
構造化
↓
分析
↓
洞察
↓
意思決定支援

まずデータや情報を観測する。
次にそれを整理し、構造化する。
その構造をもとに分析を行う。
そこから洞察を導き出し、
最後に意思決定の材料として提示する。

どの分野のアナリストも、基本的にはこの流れを回している。

◉ 要するに何をしているのか

ここまで見ると、アナリストという仕事の本質が見えてくる。

アナリストがやっていることは、複雑な世界を、理解可能な構造に変換することである。

現実の世界は、基本的に混沌としている。

データはばらばらに存在し、原因と結果は絡み合い、多くの情報が同時に動いている。

そのままでは、人間は理解できない。

そこでアナリストは、

• 情報を整理し

• 関係を見つけ

• 構造として説明する

という作業を行う。

言い換えると、世界を“読める形”に翻訳する仕事とも言える。

◉ 実は社会の「参謀」である

ここでもう一つ重要な点がある。

アナリストは、通常最終決定者ではない。

会社であれば

• 社長

• 役員

が意思決定を行う。

政府であれば

• 大臣

• 首長

が決断する。

しかし、その判断の背後には、多くの場合アナリストがいる。
彼らが

• データを整理し

• リスクを示し

• 可能なシナリオを提示する

ことで、意思決定の質が変わる。

この意味で、アナリストは意思決定のための知的参謀と言える。

◉ ここで最初の問いに戻る

さて、ここまででアナリストの仕事を具体的に見てきた。

整理すると、アナリストとは

• 情報を観測し

• 構造を作り

• 分析を行い

• 判断材料を提示する

存在である。

では、ここで改めて最初の問いに戻る。

もしこの仕事が、

• データ処理

• パターン認識

• 予測

の組み合わせだとしたら。

AIは、この役割を担うことができるのだろうか。
あるいはすでに、その入口に立っているのだろうか。

次の章では、アナリストの思考をもう少し分解しながら、この問いを構造的に考えてみたい。

🟪 第2章｜アナリストの思考を因数分解する

◉ アナリストの能力を分解すると

第1章では、アナリストの仕事を具体的に見てきた。

企業の売上データを整理し、市場の動きを読み取り、意思決定の材料を作る。

こうした仕事を少し整理すると、アナリストに求められる能力は大きく五つに分けられる。

観測力
構造化力
分析力
洞察力
表現力

まず、データや情報を見つける観測力。
次に、ばらばらの情報を整理する構造化力。
そこから関係を読み取る分析力。
そして本質を見抜く洞察力。
最後に、それを他者に伝える表現力である。

例えばマーケティング分析では、

• 顧客データを集め

• 購買パターンを整理し

• 傾向を分析し

• 顧客の行動の背景を洞察し

• レポートとして共有する

という流れになる。

分野は違っても、アナリストの思考は大体この構造を持っている。

◉ しかしもう一歩分解すると

しかし、この能力の整理をもう一歩進めてみる。

すると、アナリストの思考は実は四つのタイプの仕事に分けられることが見えてくる。

現状分析
未来予測
問題発見
戦略設計

例えば企業で考えてみよう。

売上が落ちているとき、

まず行うのは現状分析だ。
売上データ、顧客データ、競合データを整理する。

次に「これからどうなるか」を考える。
これは未来予測である。

その中で「本当の問題は何か」を探る。
これが問題発見である。

そして最後に「ではどう動くべきか」を考える。
これは戦略設計になる。

こうして見ると、アナリストの思考は

現状 → 未来 → 問題 → 戦略

という流れで動いていることがわかる。

◉ この4つは時間軸で並んでいる

ここで少し面白いことに気づく。

この四つの思考は、実は時間軸で並んでいる。

現状分析→　 現在を見る

未来予測→ 　未来を読む

問題発見→ 　現在と未来のギャップを見る

戦略設計→　 未来を作る

つまりアナリストは、時間の中を行き来しながら思考しているといえないだろうか。

例えば都市政策を考えるとき、

人口の現状を分析し、
将来人口を予測し、
都市の問題を見つけ、
政策を設計する。

この一連の思考は、まさに時間軸を横断している。

◉ つまりアナリストとは

ここまで整理すると、アナリストという仕事の姿がもう少しはっきりしてくる。

アナリストとは、単にデータを分析する人ではない。

時間の中で、

• 現在を読み

• 未来を予測し

• 問題を見つけ

• 行動を設計する

知性である。

言い換えると、世界の構造を時間の中で読み解く知性とも言えるに違いないのだ。

◉ ここでAIの話に戻る

さて、ここまででアナリストの思考を構造として分解してみた。

整理すると、アナリストの仕事には

現状分析
未来予測
問題発見
戦略設計

という四つの思考が含まれている。

ここで、序章の問いが再び浮かんでくる。

もしAIが

• データ分析

• パターン認識

• 予測

を得意としているとしたら。

この四つの思考のうち、
どこまでをAIが担えるのだろうか。

次の章では、この問いをもう少し抽象的なレベルで考えてみたい。

🟥 第3章｜AIはどこまでアナリストになれるのか

◉ AIが得意なこと

ここまでで、アナリストの仕事は「観測→構造化→分析→洞察→意思決定支援」というループであり、思考プロセスとしては「現状分析・未来予測・問題発見・戦略設計」に分解できることが見えてきた。

ではAIは、そのどこまでを担えるのか。

まず率直に言うと、AIが強いのはこの三つである。

観測
分析
予測

現場感覚で言えば、「材料を集めて、整理して、未来っぽいことを言う」までは、とにかく速い。

例えば、会議前に資料が大量にあるとき。
私はAIにこう尋ねる。

「この資料群の要点を、論点別に整理してください。重要な数字の変化も拾ってください。」

すると、AIは要点をまとめ、数字の変化を抜き出し、場合によっては「変化の原因候補」をいくつか挙げてくる。

ここまでの動きは、すでに“下準備の職人”というレベルを超えている。
小さな参謀が隣に座っている感じすらある。

そして、AIが特に強いのは次のような仕事だ。

• ビッグデータ解析（大量データから傾向を拾う）

• 異常検知（「いつもと違う」を見つける）

• 市場予測（過去データから需要の曲線を引く）

例を一つ挙げよう。

ネット広告の運用では、毎日膨大な指標が動く。
クリック率、獲得単価、流入元、曜日差、時間帯差……。
人間が全部見ていたら、目が乾いて終わる。

ここでAIは平然と、

• どの指標が“崩れ始めているか”

• いつから異常が出たか

• どの流入元が原因っぽいか

を提示できる。

この領域に関しては、AIはかなりの部分でアナリストになりつつある。

◉ AIがまだ苦手なこと

一方で、「ここから先は難しい」と言われる領域がある。
それが次の四つだ。

問題設定
意味解釈
戦略設計
意思決定

これは、第2章の4分類で言えば、後半に近い。

現状分析・未来予測は強い。
しかし、問題発見と戦略設計に入ると途端に揺らぐ。

なぜか。

ここで少し、日常の場面に落としてみる。

売上が落ちている。
AIは「落ちています」と言える。
「どの商品が」「どの地域が」「どの層が」も言える。
「このままだと来月はさらに下がる」も言える。

でも会議室で本当に揉めるのはそこではない。

• そもそも“売上”を追うべきなのか？

• 利益率はむしろ改善しているが、それは良い兆候なのか？

• 長期的に大事なのは、ブランドか、顧客体験か、人材か？

つまり、問題は数字の外側にある。

ここを扱うのが「問題設定」「意味解釈」「戦略設計」「意思決定」である。

◉ なぜ難しいのか

理由は単純で、これらは次の三つを必要とするからだ。

文脈
価値
社会理解

ただ、ここで抽象語を並べると、急にわかった気になってしまう。
なので、もう少し現場の言葉に翻訳する。

• 文脈：この組織は今どんな状況で、何に悩み、何を避けたいのか

• 価値：利益、品質、成長、公平、安心、どれを優先するのか

• 社会理解：顧客や住民や学生が、何に反応し、何に傷つき、何を信じるのか

例えば採用の場面。

AIは「応募数が減っています」「競合校の給与水準は高いです」と言える。
しかし「この地域で働く意味」「この職場文化の良さ」「学生（顧客）に届けたい価値」は、数字だけでは出てこない。

意思決定には、必ず価値の優先順位が入り込む。

AIにこう聞いてみる。

「この施策は効率が上がりますが、現場の負担が増えます。どちらを優先すべきですか？」

AIは理屈としては答える。
しかし、その答えが“正しい”かどうかは、組織の価値観と責任の取り方次第である。

結局のところ、ここは「分析」ではなく「選択」なのだ。

◉ しかし本当に不可能なのか

とはいえ、ここで話を終えると、序章の問いがもったいない。

「だからAIは無理です」で片付けるのは簡単だ。
だが、現実はもう少しグラデーションがある。

もしAIが次の三つを持ったらどうなるだろう。

世界モデル
社会データ
シミュレーション

世界モデルとは、世界がどう動くかの内部地図。
社会データとは、人間の行動や制度や文化のデータ。
シミュレーションとは、「こう動いたらどうなるか」を試せる仮想実験。

例えば、交通政策や都市計画の世界では、すでに「デジタルツイン（現実の写し）」の考え方が進んでいる。
人流データ、経済活動、災害リスクをモデル化し、「この施策を打つと何が起きるか」を試す。

企業でも同じだ。
顧客行動、価格、広告、在庫、採用、人材流動。
これらをモデル化し、複数の未来を走らせる。

この条件が揃うほど、AIは「問題発見」や「戦略設計」に近づく。

ただし、それでも最後の壁が残る。

価値をどう置くか。
責任を誰が負うか。

AIが「最適」を出すことはできても、その最適が「望ましい」かどうかは別問題である。

だから今のところ、現実的な見立てはこうなる。

AIはアナリストの“仕事”をかなり代替する。
しかしアナリストの“役割”は、形を変えて残る。

次章では、この話をもう一段、地面に下ろしてみたい。
AIアナリストが実装され始めた社会で、私たちの仕事と判断はどう変わるのか。
「再具体化」のフェーズに進む。

🟩 第4章｜AIアナリスト社会の可能性

◉ AIが観測する世界

いま世界では、すでに膨大な「観測」が行われている。

IoT
センサー
データログ

工場では、機械の振動や温度が常に記録されている。
都市では、人流や交通量がリアルタイムで測定されている。
ECサイトでは、誰がどの商品を見て、どこで離脱したかがログとして残る。

つまり現代社会は、巨大な観測装置になりつつある。

かつては、人間が目で見て判断していた。

• 工場の音がおかしい

• お客さんの入りが少ない

• 渋滞が増えている

しかし今は、それらがデータとして常に記録される。

そして、そのデータを読むのがAIである。

例えば工場では、

「この振動パターンは3日後に故障する可能性が高い」

という予測が出る。

都市交通では、

「この交差点は30分後に渋滞が発生する」

という警告が出る。

観測という意味では、AIはすでに人間を大きく超え始めている。

◉ AIが仮説を生成する

観測だけではアナリストにはならない。
観測の次には、必ず「仮説」が必要になる。

ここでもAIの能力は急速に伸びている。

AIは、

異常
パターン
相関

を見つけるのが非常に得意だ。

例えばECサイトでは、

• 雨の日に特定の商品が売れる

• 夜の時間帯に特定の顧客層が増える

• 価格を2％下げると購買率が跳ねる

といった関係を見つける。

こうした発見は、昔はマーケターが試行錯誤で見つけていた。

しかし今では、AIが自動で「仮説候補」を生成する。

実際、AIにこう尋ねてみるといい。

「この販売データから、売上低下の原因になりそうな仮説を挙げてください。」

するとAIは、

・顧客層の変化
・競合価格の影響
・検索導線の変化
・季節性

など、複数の仮説を整理して提示してくるはずだ。

もちろん、すべてが正しいわけではないだろう。
しかし「仮説を並べる」という作業は、すでにかなりのレベルでAIが担えるようになっているに違いない。

◉ AIが未来をシミュレーションする

さらにもう一歩進むと、AIは未来を試すようになる。

つまり、シミュレーションである。

この分野は今、世界中で研究が進んでいる。

経済
交通
都市
政策

例えば交通分野では、

• 新しい道路を作る

• 信号タイミングを変える

• バス路線を変更する

といった政策を、コンピュータ上の都市モデルで試す。

都市計画では、

「人口が減る都市でどのエリアを維持するか」

という問題をシミュレーションする。

経済政策では、

「税率を変えたら消費はどう動くか」

というモデルが作られる。

つまり、未来を実験できる世界が生まれつつある。

これはアナリストの仕事を大きく変える。

これまでは、

過去 → 現在 → 推測

だった。

これからは、

現在 → 仮想未来 → 比較

になる。

◉ AIアナリストという存在

ここまでを整理してみる。

AIはすでに

観測
分析
仮説生成
予測

をかなりのレベルで行える。

もしこれが統合されたらどうなるか。

AIは、

世界を観測し
異常を検知し
仮説を作り
未来を試し
提案を出す

存在になる。

これはほとんど、AIアナリストである。

例えば未来の会議では、こんなやり取りが起きるかもしれない。

「この施策の影響をシミュレーションしてください。」

AIは答える。

「3つのシナリオがあります。売上優先、利益優先、顧客満足優先です。どの評価軸で分析しますか？」

ここで初めて、人間の役割が出てくる。

どの未来を選ぶのか。

それは分析ではなく、価値の選択だからだ。

このように考えると、AIはアナリストを完全に置き換えるというより、

アナリストの環境そのものを変える

存在なのかもしれない。

次の章では、この変化をもう一歩抽象化し、

「AI時代におけるアナリストとは何者か」

という問いを考えてみたい。

🟨 第5章｜アナリスト文明という未来

◉ 人類史の知的役割

ここまでの章で見えてきたのは、AIがアナリストの仕事を代替するかどうか、という話が、実はもっと大きな話につながっている、ということだ。

少し視点を引いてみる。

文明史を振り返ると、社会にはその時代ごとに「知を扱う中心的な役割」があったように思える。

宗教者
学者
技術者
アナリスト

宗教者は「世界に意味を与える」役割を担った。
学者は「世界の法則を見つける」役割を担った。
技術者は「世界を操作し、便利にする」役割を担った。
そしてアナリストは「複雑になりすぎた世界を読み解く」役割を担う。

この並びは、職業の偉さの順番ではない。
社会が抱える中心課題が変わるたびに、必要とされる知の形が変わった、という話である。

◉ 社会の中心資源も変わった

役割の変化は、社会の中心資源の変化とセットで起きる。

意味の社会
知識の社会
技術の社会
データの社会

宗教者が中心だった頃、社会の基盤は「意味」だった。
共同体を束ねる物語、死を受け止める解釈、善悪の枠組み。
それが社会のOSだった。

科学が社会を駆動し始めると、中心は「知識」になる。
自然法則、理論、体系。
世界は説明可能なものとして扱われるようになった。

産業革命以降、中心は「技術」へ移る。
蒸気機関、電気、化学、通信。
知識が“使える形”に変換され、社会を動かした。

そして今、社会の中心資源は「データ」に移っている。

見えるもの
測れるもの
記録できるもの
ログとして残るもの

それらが価値の源泉になる時代だ。

だからこそ、データを読み解く役割――アナリストが増えた。

◉ AIは何を変えるのか

では、AIはこの流れのどこに作用するのか。

結論はシンプルである。

AIは、分析能力を機械化する。

言い換えると、アナリスト能力の機械化である。

第4章で見たように、AIはすでに

観測
分析
仮説生成
予測

を高速に回し始めている。

人間が「頑張ってExcelを見ていた時間」を、AIはほぼゼロに近づける。
会議前日に資料を読み込む時間を、AIは数分に縮める。
そして「こういう解釈もあります」と、仮説の束を出してくる。

ここで起きているのは、単なる効率化ではない。

社会の知的インフラが変わる

という変化である。

道路ができると物流が変わるように、インターネットができると情報流通が変わったように、AIが“分析のインフラ”になると、意思決定の速度と密度が変わる。

つまりAIは、「アナリストという職業」を減らすだけでなく、「社会の意思決定の構造」を変える可能性がある。

◉ では人間は何をするのか

ここで、序章で置いた最後の問いが戻ってくる。

AIが分析するなら、人間は何をする存在になるのか。

この問いは、少し怖い。

なぜなら、分析は“賢さ”の象徴のように扱われてきたからだ。
それが機械化されると、私たちは自分の知的役割を揺さぶられる。

しかし現場の会議に戻ると、答えの輪郭が見える。

AIが「シナリオAが利益最大です」と言っても、私たちは次の問いを避けられない。

• 利益最大が本当に正しいのか

• 現場の疲弊は許容できるのか

• 長期的に守りたいものは何か

• 誰が責任を負うのか

ここには、データでは決めきれないものがある。

つまり残るのは、

意味
価値
倫理
責任

である。

AIが分析の速度を上げるほど、人間は逆に「何を大事にするのか」を問われる。

この意味で、私はこう考えている。

もしAIが分析するなら、人間は「意味を問う存在」になる。
分析が機械化される時代は、意味が軽くなる時代ではなく、むしろ逆である。

意味を問うことの重みが増す時代なのかもしれない。

◉ 「アナリスト文明」という言い方の意味

ここまでの話を一言でまとめると、こうなる。

社会は「データの社会」に入り、AIが「分析」をインフラ化し、人間は「意味」を引き受け直す。

このとき社会は、ある種のアナリスト文明になる。

ただしそれは「アナリストが支配する文明」ではない。

分析が常時稼働している文明である。

私たちはその文明の中で、AIが出してくる分析結果を受け取りながら、どの未来を選ぶかを決めていく。

次のまとめ章では、このコラムの最初の冗談――

“kidding !”

が、どこまで冗談で済むのか。
その問いに、もう一度だけ向き合ってみたい。

🟪 まとめ章｜「kidding !」という問いの先にあるもの

◉ 最初は冗談のような問いだった

このコラムは、少し軽い問いから始まった。

AIはアナリストになれるのか。

正直に言えば、最初はどこか冗談めいた響きがある問いだった。
AIが分析する。
AIがレポートを書く。
AIが市場を予測する。

そんな未来は、少しSFのようにも聞こえる。

しかし、この問いを少しずつ分解していくと、話は思ったよりも大きなところへ広がっていった。

◉ 問いを因数分解すると

この問いを、もう一度因数分解してみる。

最初は単純だった。

AIはアナリストになれるのか？

しかし議論を進めるうちに、この問いは次の三つへ変化していった。

知性とは何か
分析とは何か
人間とは何か

つまり、AIの話をしているようでいて、実は私たちは人間の知性の構造を考えていたのである。

ここで、このコラム全体を一つの式にまとめてみる。

アナリスト知性 ＝ 観測 × 構造化 × 分析 × 仮説 × 予測 × 意味判断

それぞれの因子を簡単に説明すると、こうなる。

観測：世界から情報を取得する力

構造化：情報を整理し、関係を見つける力

分析：因果や相関を読み取る力

仮説：まだ見えていない説明を作る力

予測：未来の可能性を推定する力

意味判断：その結果をどう解釈し、何を選ぶかを決める力

この六つの因子が揃ったとき、アナリストという知性が成立する。

◉ AIが分析する世界

では、この式の中でAIはどこを担うのか。

おそらく次の部分である。

観測
構造化
分析
予測

AIはすでに、

センサー
ログデータ
ビッグデータ
シミュレーション

を通じて、世界を大量に観測している。

そして膨大なデータの中から、

異常
パターン
相関

を見つける。

さらに未来の可能性を予測する。

工場では故障を予測し、
交通では渋滞を予測し、
金融ではリスクを予測し、
ECでは購買行動を予測する。

この意味で、AIはすでに「分析機械」として機能し始めている。

◉ そして人間は

しかし、式の最後の因子が残る。

意味判断である。

これは単なるデータ処理ではない。

何を大事にするのか
どの未来を選ぶのか
どのリスクを引き受けるのか

そうした問いである。

例えば、都市政策を考えるとき、

• 経済成長を優先するのか

• 環境を守るのか

• 地域コミュニティを守るのか

これは分析では決まらない。

価値の選択である。

だからAIが分析を担う世界では、逆に人間は次の問いを突きつけられる。

あなたは何を大事にするのか。

◉ 「kidding !」という言葉の意味

ここで、タイトルに戻る。

“kidding !”

これは、英語で言えば

「冗談でしょ」

という意味だ。

AIがアナリストになる？

そんなの冗談だろう。

最初はそう思える問いだった。

しかしここまで考えてみると、この言葉は少し違う意味を持ってくる。

もしかすると、AIがアナリストになれるのかという問いは、実はこういう問いだったのかもしれない。

人間は、分析する存在であり続けるのか。

もしAIが分析を担うなら、人間の知性は別の方向へ進むのかもしれない。

意味を問い
価値を選び
未来を決める存在として。

AIがアナリストになれるのか。

その答えは、まだわからない。

ただ一つだけ言えるのは、その問いを考え始めた時点で、私たちはすでに人間とは何かという問いの中に入っている、ということではないだろうか。

🟦 あとがきのようなもの｜AIと一緒に考えるという、不思議な体験

◉ このコラムは少し不思議な形で生まれました

今回のコラムのテーマは、「AIはアナリストになれるのか？」でした。

ただ、書き終えてみて改めて思うのですが、このコラムは少し不思議な形で生まれています。

というのも、この問いを考えるプロセスそのものにAIが関わっているからです。

私はまず、AIにこんな感じで問いかけました。

「アナリストという職業は、なぜ生まれたのでしょうか？」

するとAIは、文明の変化、知的職業の役割、データ社会の到来などをかなり整理して答えてくれます。

それを読んで、私はまた考えます。

「なるほど。でも本質はそこなのだろうか？」

そしてまたAIに聞きます。

「では、アナリストの思考を分解するとどうなりますか？」

こうして、問い → 整理 → 再質問 → 再整理というループを回しながら、このコラムは出来上がりました。

ある意味では、「AIはアナリストになれるのか？」という問いを、AIと一緒に分析しているわけです。

書きながら、ちょっとだけ不思議な気持ちになりました。

◉ AIはたしかに分析が得意です

実際にやり取りをしていると、AIの得意なことはかなりはっきりしています。

情報整理
構造化
データ分析
仮説生成

こうした部分では、本当に驚くほど速いです。

例えば仕事でも、

• 長い資料の要点をまとめる

• 複雑な論点を整理する

• 複数の仮説を並べる

といった作業は、かなり助けてもらっています。

昔なら、
「うーん…ちょっと整理しないと頭が追いつかないな」
と思うような場面でも、

「論点を整理してください」

とお願いすると、かなり見通しがよくなることがあります。

もしかすると近い未来、多くの分析業務はAIが担うようになるのかもしれません。

◉ それでも人間は考え続ける

それでも今回改めて思ったのは、AIが分析を担うようになったとしても、人間が「問い」を持つことはなくならないのではないか、ということです。

むしろ逆かもしれません。

AIが分析を担うほど、人間は「何を問うのか」を考える存在になる。

例えば、

売上を伸ばすべきなのか
利益を守るべきなのか
地域を守るべきなのか

こういう問いは、データだけでは決まりません。

どこかで必ず、

「私たちは何を大事にするのか」

という問いが出てきます。

AIとやり取りをしていると、むしろその部分がはっきり見えてくる気がします。

◉ そして、また次の問いへ

AIはアナリストになれるのか。

この問いは、最初はちょっとした kidding（冗談） のつもりでした。

けれど考えていくと、

知性とは何か
分析とは何か
人間とは何か

という、少し大きな問いにつながっていきました。

思好の科楽シリーズでは、こういう

小さな疑問から始まって、少し遠くまで思考が広がる瞬間

が、私はとても好きです。

◉ さて、次は何を考えよう

AIはアナリストになれるのか。

もしかすると、次に出てくる問いはこんなものかもしれません。

AIは、参謀になれるのか。

あるいは、

AIは、文明の設計者になれるのか。

……いやいや、それはさすがに。

kidding !

プロフィール｜Kazuomi Matsunaga

🧭思考の案内人｜Thinking Navigator

略歴：九州大学工学部卒業（材料工学）⇒中京地区の金属素材メーカーエンジニア（生産技術）⇒地元長崎県のフリーペーパー広告営業⇒学校法人職員（←いま、ココ）。長崎県在住の50代。こどもは二人とも大学生となって巣立ち、妻と二人暮らし中。
“問い”と“好奇心”の交差点で、日々思考を遊ばせている書き手です。最近は、連載コラム「思好の科楽（しこうのかがく）」シリーズを中心に、教育・物語・心理・AI・デザインなどをテーマとした独自視点の思索を綴っています。既存の枠を超えた“自由な知のデザイン”を模索中。モットーは「想像力が世界をひらく」。
本業では大学・教育関連の仕事に携わりつつ、「人が何かを“好き”になる瞬間」や「問いが芽吹く場面」を丁寧に見つめることを大切にしています。
🧭 読んだあと、あなたの中に“新しい見方”がひとつ芽生えるような。そんな記事をお届けできたらうれしいです。
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