2025-05-07

プロダクトの中で、AIと人間はどのような関係性を築くのか？

ちょっと大げさに聞こえるかもしれないけれど、実はかなり実際的で、現場的な問いだと思っている。どんな立ち位置にAIを置き、どんな役割を担わせるか。主従なのか並走なのか、どこまで任せられるか。その設計次第で、ユーザー体験も、プロダクトの意味合いも、大きく変わってくる。

この問いに向き合うためのフレームとして、僕が最近出会って腑に落ちたものを紹介したい。中国のあるデザイン系メディアで紹介されていた「人間とAIの協働における三類型」という整理だ。

Embedding（裏方）、Copilot（共同作業者）、Agent（代理人）という三つの型は、人とAIが協働する際の関係性の違いに着目してまとめられている。タスクを進めるプロセスが縦に示され、それぞれの協働スタイルが横に並び、比較できるようになっている。

Embeddingは、AIが部分的に人間のタスクを補助するモードだ。作業の大部分は人間が主導し、AIはその中の一部の工程、情報検索や判断材料の提示といった領域で、さりげなく手を貸す。ゴールの設計や意思決定、最終的な実行はあくまで人間が担っており、AIはタスクの断片にだけ「埋め込まれて」いる。たとえば、フォームの自動補完、スマートな並び替えの提案、画像の自動補正、検索時のキーワード補強などがその例だ。大抵の場合、ユーザーはAIを「操作している」という感覚すら持たないことも多いだろう。なんとなく便利、くらいの存在感。

Copilotは、AIが人間と並走し、随時サポートや提案を行うモードだ。ユーザーは引き続き作業の主導権を持ち、AIはその過程で「一緒に考える相手」として振る舞う。タスクの中で特定の処理を代わりに行うこともあるが、その成果物はユーザーの確認・修正を経て進められる。GitHub CopilotやNotion AIのように、ユーザーが言語化した意図を受け取り、それに応じたアシストをしてくれる例がこれにあたる。

Agentは、ユーザーが目的を設定したあと、AIがその達成に向けてタスクを分解し、適切なリソースや手段を選びながら自律的に進めていくモードだ。人間は起点と最終確認を担うが、途中の過程ではAIが代理人として意思決定し、進行する。AutoGPTのようなツールがこの例にあたり、ユーザーは「何をしたいか」を伝えるだけで、AIがステップを設計し実行していく。頼もしいけれど、ちょっと怖いと感じる人もいるかもしれない。SF映画ではだいたい人類を滅ぼしてくる



この三類型の整理がよいのは、AIの能力の高さや技術的な洗練度ではなく、「協働の構造」にフォーカスしているところだ。

つまり、AIをどのような位置に置き、どのくらいの距離感で人間と関わらせるのかを、図面のように設計的に捉えられる。その構造を見つめることで、ユーザーとAIの間にどんな関係性を築いていくべきか、その見取り図が描けるようになる。

「関係を構築する」というのは、「継続的な視点を持つ」ということでもある。関係性は、静的な設定ではなく、時間の中で育っていくものだからだ。とくに、ある関係のあり方を意図して目指すのであれば、その時間の中で工夫を重ねていくことが求められる。

人間同士の関係でも、最初の印象より、「どう付き合い続けるか」がずっと大切なのと同じように、AIと人間の関係だって、きっと同じように考えていくべきだ。この分類は、そうした視座を与えてくれる。

また、このモデルは応用可能性も高そうだ。たとえば「関係性のフェーズ移行を設計する」なんてことも考えられるだろう。新しい機能は最初Copilot型でユーザーと一緒に試行錯誤しながら信頼を得ていき、一定の慣れが生まれたタイミングでAgent的な動きを提案していく。そういう段階的な設計もありえる。協働のあり方は固定された型ではなく、ユーザーとの関係性の成熟度に応じてシフトするものとして捉えると、より実用的な設計ができる気がする。

これからいろいろプロダクトを作っていけば、より繊細な類型が見えてくるかもしれない。もとより人と他者の関係の持ち方にはグラデーションがあるし、三類型で終わる話ではないだろう。「どう協働するか」という問いを起点に、僕たちはAI機能を観察する目を養うことができそうだ。

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これから先、プロダクトにAIを取り入れる話をするときには、「どんなふうに入れるか」ではなく、「どんなモードで人と協働させたいのか」から考え始めたい。この図は、そのきっかけになると思う。

使えば使うほど馴染んでいくような関係性を、どんなふうに設計していくか。どうすればAIとの関係が、日々の営みに溶け込んで、自然にそこにあるものとして続いていくのか。そんなふうに設計された機能こそが、プロダクトの価値を確実に高めていくはずだ。