小さな会社を経営していると、まとまった休みを取るのが案外むずかしい。
20代後半から50代後半まで、ずっとそんな生活を続けてきた。
一日まるごと休もうと思うと、事前調整が必要で、結局いつも通り働いてしまう。

それでも、不意に「細切れの空き時間」が生まれることはある。
そういう時間の使い道は、読書か散歩くらいしか思いつかなかった。

仕事柄、生成AIはほぼ毎日触っている。
あるとき、ふと「これ、競馬に使えないだろうか」と思った。
それまで競馬を含め、ギャンブルにはほとんど興味がなかった。

関心を持った理由は単純で、競馬1レースごとに公開される情報量の多さだ。
出走馬、過去成績、馬場、オッズ。
これだけのデータが揃っているなら、生成AIで分析して、不確実性に挑戦できるのではないか。
そんな好奇心だった。

経営者として、事業の不確実性にはずっと向き合ってきた。
分析して、仮説を立てて、判断して、結果を検証する。
それはもう日常に近い。
だから競馬と生成AIの組み合わせは、自分の感覚に妙に合う気がした。

11月最初の週末、試しにレースに参加してみることにした。
馬券購入は思っていた以上に簡単で、銀行口座との連携もすぐ終わった。
妻にも一言断りを入れて、即PATを設定。
これでデスクのパソコンから、空き時間に馬券が買える環境が整った。

ただし、自分なりのルールは決めた。
関心は「不確実性の分析と予想」なので、1レースあたりの上限金額を設定。
重賞レースのみ参加することにした。
理由は単純で、一次情報が豊富だからだ。

最初の予想は、JRAの公開データを生成AIに渡し、加点方式で評価。
結果は……全敗。
その結果をまた生成AIに渡し、批判的に振り返る。
そんなことを毎週、土日のレースで繰り返した。

気がつけば、馬券分析の仕組みはver3.2まで進化していた。
馬券購入総額の回収率は、おおよそ100％。
勝ってはいないが、負けてもいない。

「不確実性の分析と予想に挑戦する」という意味では、週末のレースが純粋に楽しみになった。
長く続けられそうな、新しい趣味になりつつある。
データ分析を楽しんでいるつもりが、いつの間にか競馬そのものや、その文化にも興味が向き始めている。

人生の後半で、こういう趣味があるのも悪くないな。

AIの普及で、採用の現場は大きく揺れている。
かつて「エントリーシートから意欲を読み取る」という、よく考えるとかなり怪しい評価方法が使われてきたけれど、生成AIによってあっさり無効化されてしまった。求職者にしてみればChatGPTに質問を投げれば、もっともらしい志望動機が整った文章になって返ってくる。採用担当者の立場からすると、見かけの言葉で本音や熱意を判別するのは、もう不可能に近い。

さらに本人確認用の写真も、AIの画像生成や修正で「整った顔写真」が簡単に作れてしまう。もちろん完全に別人というわけにはいかないだろうけれど、少し印象を変える程度の加工なら誰でも手を伸ばせる。そうなると履歴書に書かれている住所や学歴、職歴ぐらいしか「生身の証拠」として残らない。ただしこれも、性善説に立つのが現状だ。

当社のようなWeb制作会社の採用だと、これまでも任意提出としてきたポートフォリオがひとつの判断材料になる。実際にどんなサイトを作れるのか、どうデザインするのかがわかるからだ。ただし、AIコーディングに全面的に頼ったポートフォリオは、ぱっと見はきれいでも基礎力の欠如が透けて見えてしまう。依頼者の要望を翻訳して、設計して、実装までやり切るという筋力がないと、プロジェクトを任せるのは難しい。

AIを使いこなすことは、これからどんな職種でも必須の技能になるだろう。効率化のためにも、発想を広げるためにも、AIを味方にする姿勢は欠かせない。ただしそこで終わってしまう人──つまりAIに頼ってばかりで、自分の地力を磨くことを怠る人は、採用する側としてはどうしても不安を覚える。本質的な力を持たないままAIを使うと、結果は「それっぽいけど脆い」アウトプットになってしまうからだ。

では、これからの採用はどう変わっていくのか。AIが当たり前になればなるほど、逆説的に「一発勝負」の評価が重視されるのかもしれない。SPIやコーディング試験、デザイン課題といったものを実際にその場でやってもらう。そこで地力が見えるかどうか。そんな方向に採用の重心が移っていくのだろう。

AIがもたらした変化は、応募者にとっても企業にとっても大きい。
けれど結局のところ、求められるのは昔から変わらない「自分の力で最後までやり切る」ことなのだろう。