Human-AI Complementarity（補完性）
概要
Human-AI Complementarity（補完性）とは、人間とAIがそれぞれの強みを活かして協力することで、単独では達成できない成果を生み出すという理論的枠組みです。
補完性の2つの軸
情報非対称性（Information Asymmetry）
- 人間：ドメイン知識、暗黙知、組織的文脈
- AI：大量のコードパターン、ドキュメント、ベストプラクティス
能力非対称性（Capability Asymmetry）
- 人間：創造性、判断力、倫理的推論、曖昧さへの対処
- AI：高速処理、パターン認識、一貫性、大規模データ処理
Complementary Team Performance（CTP）
研究によると、人間とAIのチームが個々のパフォーマンスを上回る条件があります。
CTPが成立する条件
- タスクの分解可能性：作業を人間向け・AI向けに分割できる
- 相互の強みの活用：それぞれの得意分野を活かす
- 効果的なコミュニケーション：情報を適切に共有できる
- 適切な信頼度：過信も不信もない適切な信頼
ソフトウェア開発での適用
人間が優位なタスク
- 要件の解釈と優先順位付け
- アーキテクチャの意思決定
- ユーザー体験の評価
- 倫理的・ビジネス的判断
- 予期しない状況への対応
AIが優位なタスク
- 定型的なコード生成
- パターンマッチングによるバグ検出
- ドキュメント生成
- 大量のテストケース生成
- コードスタイルの統一
"The goal is not to replace human developers, but to create a complementary partnership where each party contributes their unique strengths."
— Information Systems Research (2025)
— Information Systems Research (2025)
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→ 協働パターン
参考文献
Information Systems Research (2025) "Complementarity in human-AI collaboration"
Dellermann et al. "Hybrid Intelligence: Combining Human and Artificial Intelligence"
Information Systems Research (2025) "Complementarity in human-AI collaboration"
Dellermann et al. "Hybrid Intelligence: Combining Human and Artificial Intelligence"