生成AIの普及によって、専門家の価値を支えてきた前提が大きく変わろうとしています。
これまでは専門的な知識を持っていること自体に価値がありました。一般の人が簡単には入手できない情報を知り、長年の勉強によって専門知識を蓄積しているからこそ、企業や個人は専門家へ報酬を支払ってきました。
ところが生成AIを使えば、多くの人が専門的な情報へ短時間でアクセスできます。
専門知識そのものがなくなるわけではありません。しかし、知識を持っているだけでは差別化しにくくなります。
AI時代には、専門家の価値が知識の保有から、知識を使った判断や問題解決へ移っていく可能性があります。
コモディティ化とは何か
コモディティ化とは、商品やサービスの違いが小さくなり、誰から買っても大きな違いがなくなることです。
もともとコモディティとは、原油や金属、穀物などの商品を意味します。
例えば同じ品質の原材料であれば、買い手にとって重要なのは価格になります。
これと似た現象がサービスにも起こります。
多くの会社が同じようなサービスを提供できるようになると、差別化が難しくなります。
その結果、価格競争が起こります。
生成AIによって、これまで専門家しか提供できなかった知識の一部にも同じ現象が起こる可能性があります。
専門知識には希少性があった
専門家が高い報酬を得られる理由の一つは、専門知識に希少性があるからです。
例えば税務について詳しく知るためには、税法や通達、裁判例などを学ぶ必要があります。
法律について判断するためには、法律、判例、実務慣行などの知識が必要です。
会計についても、会計基準や企業実務を理解しなければなりません。
これらの知識を体系的に身につけるには長い時間が必要です。
一般の人にとって、自分で大量の専門資料を調べるより専門家へ相談した方が効率的でした。
専門家は知識への入口そのものだったともいえます。
インターネットでも情報格差は縮小した
専門知識の民主化は、生成AIによって突然始まったわけではありません。
インターネットの普及によって、すでに大きな変化が起きていました。
官公庁の資料。
法律。
統計。
企業の決算情報。
専門家による解説。
こうした情報へ一般の人でも簡単にアクセスできるようになりました。
しかしインターネットには問題もあります。
検索すると大量の情報が表示されるため、必要な情報を探し出し、読み、比較し、理解する必要があります。
情報は手に入っても、それを整理するための能力と時間が必要だったのです。
生成AIは、この部分をさらに変えます。
生成AIは情報を整理して説明できる
生成AIの特徴は、単に情報を検索するだけではないことです。
大量の情報を整理する。
難しい内容を分かりやすく説明する。
複数の考え方を比較する。
論点を整理する。
質問に応じて追加説明する。
こうしたことができます。
これまで専門家へ聞かなければ理解しにくかった内容でも、まずAIへ質問して概要を把握できるようになりました。
その結果、専門家と顧客の間に存在していた情報格差はさらに縮小します。
顧客自身の知識水準も高くなるのです。
知っているだけでは価値を説明しにくくなる
専門家にとって厳しいのは、知識を説明するだけのサービスです。
例えば顧客が、
この制度はどのような仕組みですか
この用語は何を意味しますか
一般的にはどのような方法がありますか
と質問したとします。
以前なら専門家へ相談する価値がありました。
しかし一般論であれば、生成AIから一定水準の回答を得られるようになります。
そのため専門家がAIと同じような一般論を説明するだけでは、高い報酬を正当化しにくくなります。
知識そのものから得られる収益が低下する。
これが専門知識のコモディティ化です。
AIがあっても専門知識は必要である
ただし、専門知識そのものが不要になるわけではありません。
むしろ重要性が高まる面もあります。
生成AIは誤った回答をすることがあります。
前提条件を取り違えることもあります。
似ている制度を混同することもあります。
そして実務では、わずかな事実関係の違いによって結論が変わる場合があります。
AIの回答が正しいかどうかを判断するためにも専門知識が必要です。
変わるのは、知識の有無ではありません。
知識を持っているだけで高い価値を生み出せるかどうかです。
知識と経験は違う
AI時代に重要になるのが、知識と経験の違いです。
例えば企業買収について大量の本を読めば、M&Aの仕組みを理解できます。
しかし実際のM&Aでは、
相手企業との交渉が難航した
社内の反対が起きた
想定外の問題が見つかった
買収後の統合がうまくいかなかった
といった出来事が起こります。
実際の案件を経験した専門家には、本には書かれていない感覚があります。
どこで問題が起こりやすいのか。
どの数字に違和感を持つべきなのか。
誰に確認すべきなのか。
どの段階で立ち止まるべきなのか。
こうした経験に基づく判断は、単純な知識とは異なります。
暗黙知の価値が高まる
人間の知識には、文章や数字で説明しやすい形式知と、経験を通じて身につく暗黙知があります。
法律や制度、マニュアルなどは形式知の代表例です。
一方、
この会社ではこの進め方では反発が起きる
この経営者にはこの順番で説明した方がよい
この数字は何となくおかしい
この契約条件には注意した方がよい
といった判断には暗黙知が含まれています。
生成AIは形式知を扱う能力を急速に高めています。
そのため相対的に、人間が経験によって身につける暗黙知の価値が高まる可能性があります。
専門家の仕事は回答から判断へ移る
AI時代には、専門家へ求められる仕事も変わります。
単純に質問へ回答することから、
複数の選択肢を比較する
顧客固有の事情を考慮する
リスクを見つける
優先順位を決める
最終的な判断を支援する
という仕事へ移っていきます。
例えばAIが三つの選択肢を示したとしても、どれを選ぶべきかは企業によって異なります。
財務状況。
経営者の考え。
従業員。
取引先。
将来戦略。
許容できるリスク。
こうした事情を踏まえて判断する必要があります。
専門家の価値は、答えを知っていることから、答えを選べることへ移っていくのです。
問いをつくる能力も重要になる
生成AIは質問を与えられると回答を作ることができます。
しかし、そもそも何を質問すべきなのかが分からなければ、有益な回答は得られません。
企業経営でも同じです。
売上が落ちているという現象があったとしても、問題が価格なのか、商品なのか、営業力なのか、市場そのものなのかによって対策は変わります。
表面的な質問へAIが正確に答えても、本当の問題を見誤っていれば意味がありません。
何が問題なのかを発見する。
論点を整理する。
適切な問いを設定する。
この課題設定能力は、AI時代の専門家にとって重要な付加価値になります。
説明責任も人間に残る
専門家には、単に答えを出すだけではなく、その理由を説明する責任があります。
特に経営、税務、会計、法律など重要な意思決定では、
なぜこの方法を選ぶのか
どのようなリスクがあるのか
他の方法ではなぜいけないのか
という説明が求められます。
AIが提案したからという理由だけでは、重要な意思決定を正当化することはできません。
最終的に判断し、その判断について説明できる人間が必要です。
専門家の価値は、情報提供から責任を伴う助言へ移っていくでしょう。
顧客との信頼関係はコモディティ化しにくい
専門家の価値には、知識だけではなく信頼もあります。
重要な経営判断。
事業承継。
相続。
企業再編。
訴訟。
大型投資。
こうした問題では、顧客は単に正しい情報だけを求めているわけではありません。
自分の事情を理解してくれる人。
過去の経緯を知っている人。
難しい判断について相談できる人。
必要な時に責任を持って意見を述べてくれる人。
こうした関係には価値があります。
情報はコモディティ化しても、人間同士の信頼関係まで簡単にコモディティ化するとは限りません。
AI時代の専門家は知識を売る人ではなくなる
これから専門家の仕事を考えるとき、知識そのものを商品として考えるだけでは不十分になります。
知識はAIによって低コストで供給されるようになるからです。
その代わり、
顧客固有の問題を発見する
複雑な情報を判断する
経験からリスクを察知する
複数の専門領域を組み合わせる
顧客と一緒に実行する
最終判断を支援する
といった部分へ価値が移ります。
専門家は知識を売る人から、知識を使って問題を解決する人へ変わる必要があります。
結論
生成AIによって専門知識の価値がなくなるわけではありません。
しかし、専門知識を持っていること自体の希少性は低下していくでしょう。
これまで専門家へ聞かなければ分からなかった一般的な情報を、多くの人がAIから短時間で得られるようになるからです。
その結果、知識を説明するだけのサービスはコモディティ化し、価格競争に巻き込まれる可能性があります。
一方で、経験に基づく判断、課題設定、リスクの発見、顧客固有の事情への対応、説明責任、信頼関係などの価値は高まります。
AI時代に専門家へ求められるのは、どれだけ多くのことを知っているかだけではありません。
その知識を使って何を判断できるのか。
何を見抜けるのか。
そして顧客をどのような結果へ導けるのかです。
生成AIによって専門知識が広く利用できるようになるほど、本当の意味での専門家と、単に知識を持っている人との差は、むしろ大きくなっていくのかもしれません。
参考
日本経済新聞 2026年8月11日朝刊
AIでコンサルもう不要？（上）調査だけなら時代遅れ
日本経済新聞 2026年8月11日朝刊
30年ごろピークアウト
日本経済新聞 2026年8月11日朝刊
選別進み再編起こる
日本経済新聞 2026年8月11日朝刊
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