採用試験が「AIを使った上で人間の能力を測れる方法」を模索し、追い込まれている。 AI持ち込みを許すと、AIが賢すぎて「現実的な問題」ではもはやAIの力が支配的になり、人の能力を区別できなくなった。 結果、わざわざ「現実離れした問題」を作成して人の能力を測っている。人間の意味とは？ 2年前まではよく機能していた採用試験も、Claude 3.7 Sonnetが登場して、候補者の半数以上が自分で解かずにClaudeに任せた方がマシな状態になり、Claude Opus 4が出た時には、時間制限下ではほぼ全ての人間を上回るようになった。 AI対策を施した新しい採用試験も数ヶ月しか持たず、Claude Opus 4.5が登場して以降は、最優秀候補者の出力と最強モデルの出力を見分ける手段がもはや存在しなくなった。 問題内容も、「現実的な問題」は既にAIが学習済みで、一瞬で解いてしまう。 そのため、回答するのに人がいらず、採用試験にならない。なので、わざわざ学習データに絶対にないような非現実的な問題設定にして人間の能力を測ることになった。 もちろん採用試験でAI禁止にする逃げ道もあったのだが、実際の仕事ではAIを使うのだから、AIを使った上で人間の能力を測れる方法を模索しようというのがテーマだ。そして、それにチャレンジしなければならない。 人間を測るために、わざと「現実離れした問題」を出すしかないという皮肉な状況に追い込まれている。逆に言えば、現実で起こり得る問題はAIで十分だと言える。 企業において人間を雇う意味が問われる時代になった。

百戦錬磨のtjoさんにお伺いしたいです。 上層部の意向で統計や機械学習をプロジェクトに取り入れざるを得ないが、本心としては否定的なプロマネと仕事をするとなったとき、どのようなことに気をつけますか?

機械学習界隈もLLMでAGIごっこするつまらない世界になっちゃったし、一周回って株価予測モデル作った方が面白いんじゃないか ポートフォリオ最適化とか無難な方針じゃだめだ。単一株、それも今にも上場廃止しそうなボロ株に全財産をツッパするくらいの勢いが良い