最近、企業界では「バイブ」という新しい文化が広がりを見せています。
特にGenerative AIの進化により、従来のソフトウェア開発が変化しつつあります。
大手企業の幹部たちがこの文化を取り入れ、Sundar Pichaiがウェブページの「バイブコーディング」を行ったり、Mark Zuckerbergが中堅エンジニアリング職にAIが影響を与えると述べたりしています。
このような流れの中、少数の企業が「バイブ成長マネージャー」といった職種を設け、AIを活用してマーケティングプロトタイプを迅速に開発することを目指しています。
マイクロソフトは「バイブワーキング」を発表し、ExcelやWordで生成されたドキュメントやスプレッドシートを使用する新しいスタイルを導入しました。
これにより、深い知識がなくても「エクセルを話す」ことや、「ワードでバイブライティング」を行うことができるようになりました。
このように、企業が「バイブ」と名付けた新しい働き方が進化していく中、多くの人々が新たな影響力を持つ「バイブクリエイター」と化しています。
従来のインフルエンサーコンテンツとは異なり、AIによって生成された合成画像を用いて数クリックで影響を与える存在です。
この「バイブニング」において、白い襟の仕事が単に「バイブ」だとみなされるようになっています。
「バイブ」という言葉は、Generative AIを利用してプロジェクトの煩雑な部分を任せ、自由で即興的な仕事のスタイルを意味します。
この新たな表現は、従来の固いビジネス文化からの脱却を目指すものでもあります。
企業で行われる「バイブチェック」は、マネージャーと部下の間で定期的に行われており、最近では「チーフ・バイブ・オフィサー」という役職も存在します。
たとえば、SmirnoffはTroye Sivanを起用し、Atlassianはチーム間のコミュニケーションを促進するために役職を交代させています。
しかし、バイブワーキングはまだ「仕事」であることを忘れてはいけません。
AIをうまく活用することは実験や専門知識を要するのです。
「バイブ」という言葉が広まることで、技能の習得や重要な概念の理解が曖昧になるリスクがあると、MITの産業パフォーマンスセンターのエグゼクティブディレクターであるBen Armstrong氏は指摘します。
「バイブの解釈は人それぞれ異なるかもしれません」と彼は言います。
一方で、悪いバイブが生じるとどうなるのでしょうか？
最近の世代、特にZ世代は、仕事の境界があいまいになっていることに気づいています。
「レイジー・ガール・ジョブ」や「クワイエット・クイティング」など、仕事内容の形式が緩和され、若者たちは従来の9時から5時の職務に対する依存度を下げています。
企業がバイブというアイデンティティを作り出すことが、よりリラックスした勤務環境を求める若者たちを惹きつける試みであるかもしれません。
カーネギーメロン大学のテッパー経営大学院の教授、Emily DeJeu氏は、「仕事がバイブであり、分析や報告ではなく、よりアート的でクリエイティブなものになっている」と述べています。
しかし、彼女は「このような表現が、仕事の実態を隠す恐れがある」と警告します。
実務の必要なスキルを磨くことの重要性を見逃すことは、労働者にとって損失であるというのです。
「バイブ・コーディング」や「バイブ・ワーキング」は、ジャズに例えられることがあります。
演奏は多くが即興で行われ、一見すると楽に見えますが、ミュージシャンたちは長い年月をかけて理論を習得してきたからこそ、それを実現できるのです。
「労働は労働であり、専門知識を積むための労働は厳しいものです」と彼女は続けます。
現在のAIによるコーディングには、期待されたほどの成果が得られているわけではないという現実もあります。
特に、「バイブ・コーディング」という新たな概念によって、多くのソフトウェア開発者はAI生成コードのレビューに重点を置くようになり、従来のコーディングよりも時間をかけています。
このトレンドは企業や雇用者に影響を与えており、彼らはAIを活用できる人材を求めています。
実際、2024年のマイクロソフトの調査によれば、71%のビジネスリーダーはAIスキルを持つ求職者を優先する傾向があります。
一方で、2/3の企業はAI知識のない人材を雇わないと回答しています。
しかし、従業員の約3割しかAIの使用に関する社内研修を受けていないと、非営利団体「Jobs for the Future」の調査が示しています。
企業が求めるAIスキルと、そのスキルを育成するための研修のギャップが大きいのが現状です。
そのため、従業員たちは自らAI技術を学ぼうとしています。
多くの場合、機関からの支援ではなく、ボトムアップの学びを通じてAIを活用しているのです。
したがって、従業員はトラッキングされない形で独自に実験を行い、最良の実践が構築されている一方で、技術の限界も見極めています。
「バイブが解釈の余地が大きい以上、成果を測るのが難しい」とArmstrong氏は指摘します。
私たちは、インターネットの初期の頃に似た時代に生きており、人々は新しいウェブのインターフェースを開発し、実験を重ねています。
AIツールを使って、効果的な場面や信頼性を模索しているのです。
しかし、過度にバイブワークを行うと、無意味な情報を生むリスクもあります。
例えば、長々とした資料やメモが作成されても、有益な情報が含まれていないという問題です。
マーケティング戦略の目標を明確にしないままAIを活用すると、混乱を招きかねません。
マーケティング会社Marketriのバイスプレジデント、Emilie DiFranco氏は、AIはデータのレビューと統合に役立つと言いながらも、初期戦略の重要性を失わないよう注意を促しています。
「単にバイブに流されるのではなく、リサーチや基本的な要素を確認してからAIを利用して計画を立てるべきです」と彼女は述べています。
今、企業や幹部が「バイブ」を取り入れる急速な流れの中で、誤解を招く可能性は高まっています。
しかし、どんなに楽しい言葉を使っても、企業は従業員に対して多くの成果を求めているのです。
Amanda Hoover氏は、Business Insiderのシニア特派員で、テクノロジー業界を中心に報道しています。
画像の出所：businessinsider