カルパシー「AIは答え合わせができる仕事から自動化する」｜本人ブログ（2025年11月）

何を語ったか

• 2025年11月、カルパシー氏は、昔のソフトウェア（1.0）は「手順を書き出せる仕事」を自動化し、AI（ソフトウェア2.0）は「検証できる仕事」を自動化すると整理しました
• AIで自動化しやすい仕事の条件として、次の3つを挙げています
  • やり直せる（新しく試し直せる）
  • 効率がよい（何度も試せる）
  • 採点できる（試した結果を自動で評価する仕組みがある）
• 検証しやすい仕事ほど、AIが「練習」でき、強化学習で直接鍛えられるので、トップの専門家を超えることもあると述べました。数学やプログラミング、答えのあるパズルのような作業がこれにあたります
• 一方、創造的な仕事、戦略を立てる仕事、現実の知識・状況・常識を組み合わせる仕事は遅れるとしています
• これが、AIの能力が分野によって極端に違う「でこぼこ（jagged）な進歩」の原因だと説明しました

社長にとってのポイント

社内の仕事をAIに任せられるかを考えるとき、「答え合わせが自動でできるか」で仕分けると判断しやすくなります。計算や照合、書式のチェック、プログラムの動作確認のように正解がはっきりしている作業は、AIに任せて人は抜き取りで確認する形にしやすい分野です。反対に、取引先との交渉、新商品の企画、現場の状況を見ての判断は、AIを相談相手として使いながらも人が決める分野として残ります。業務の棚卸しの際に、この2つに分けて一覧にしておくと、AI導入の優先順位がつけやすくなります。

背景

この考え方は、翌月の「2025年の振り返り」（本人ブログ）や、2026年4月の対談で「伝統的なコンピュータは指定できるものを、LLMは検証できるものを自動化する」とさらに発展させています（Sequoia対談）。

出典：Andrej Karpathy「Verifiability」（2025年11月17日、本人ブログ）