「AIにできないこと」を探さない
このシリーズでは、
AIが仕事のあり方を変え、
人とAIの役割を変え、
価値判断の基準を変え、
そして私たちの思考まで変え始めていることを見てきました。
では、
その変化の先で、
人間には何が求められるのでしょうか。
私は、
この問いに対する答えは、
「AIにはできないこと」
を探すことではないと思っています。
AIはこれからも進化します。
今は人間にしかできないと思われていることも、
いつかAIが支援できるようになるかもしれません。
だから、
「AIにできないことは何か。」
ではなく、
「AIができることが増える中で、
人間は何を大切にするのか。」
を考えてみたいと思います。
答えではなく、問いを見る
AIは、
数え切れないほどの答えを提示してくれます。
だからこそ、
価値を生む人は、
答えを急ぎません。
まず、
「本当に問うべきことは何か。」
を考えます。
問いが変われば、
答えも変わります。
そして、
ときには、
解決すべき問題そのものが変わります。
「どうすれば効率化できるか。」ではなく、
「そもそも、この仕事は必要なのか。」
「どうすれば売れるか。」ではなく、
「そもそも、誰にどんな価値を届けたいのか。」
答えを探す前に、
どこを見るのかを決める。
価値を生む人は、
問いを通じて世界の見方そのものを変えています。
情報ではなく、関係を見る
AIは、
大量の情報を集め、
整理し、
要約できます。
だから、
情報を持っていることだけでは、
以前ほど大きな差にならなくなっていくでしょう。
そこで重要になるのが、
情報と情報の間にある関係
です。
なぜ、この出来事が起きているのか。
この問題と、
別の問題はどうつながっているのか。
一つを変えると、
どこに影響するのか。
人と人。
技術と経営。
現場と数字。
過去と未来。
一見すると別々に見えるものの間に、
どんな関係があるのかを見る。
そこから、
新しい構造や可能性が見えてくることがあります。
AIが情報を増やす時代だからこそ、
点そのものより、点と点のつながりを見る。
そんな視点が、
これまで以上に重要になるのではないでしょうか。
問題ではなく、前提を見る
問題が目の前に現れると、
私たちはすぐに解決したくなります。
もちろん、それは大切なことです。
しかし、
価値を生む人は、
その前に、
「なぜ、それが問題になっているのか。」
を考えます。
そして、
「その前提は、本当に正しいのか。」
と問い直します。
前提が変われば、
問題の見え方も変わります。
問題の見え方が変われば、
解決策も変わります。
AIは、
与えられた問題に対して多くの解決策を提示できます。
だからこそ、
人間には、
「何を問題として見るのか。」
という一段手前の視点が、
より重要になるのではないでしょうか。
効率ではなく、価値を見る
AIは、
仕事を速くしてくれます。
これまで何時間もかかっていた作業が、
短時間で終わることもあります。
効率化は、
とても重要です。
しかし、
速くできることと、
価値があることは、
同じではありません。
「何を速くするのか。」
「なぜ、それを速くするのか。」
「空いた時間を何に使うのか。」
そして、
「その先に、誰にどんな価値が生まれるのか。」
AIによって「どうやるか」の選択肢が増えるほど、
「何のためにやるのか。」
を考えることが重要になります。
価値を生む人は、
効率そのものではなく、
効率の先にある価値
を見ています。
「できるか」ではなく、「任せるか」を考える
AIの能力が高まると、
「AIにこれができるか。」
という問いに注目しがちです。
しかし、
AIにできることと、
AIに任せることは同じではありません。
AIにできる。
しかし、
人が考えた方がよいこともある。
AIに任せられる。
しかし、
人が確認すべきこともある。
AIが提案できる。
しかし、
人が決めるべきこともある。
だから、価値を生む人は、
「AIにできるか。」
だけではなく、
「ここはAIに任せるべきか。」
を考えます。
そして、
その境界を固定しません。
AIの能力。
仕事の目的。
求められる品質。
相手との関係。
判断した結果に伴う責任。
それらによって、
人とAIの役割は変わるからです。
AIを使えることより、
AIとの関係を設計できること。
そこにも、
人間の新しい役割があるのではないでしょうか。
正解ではなく、意味を見る
AIは、
様々な選択肢を提示できます。
それぞれのメリットやデメリットを比較することもできます。
しかし、
最後に残る問いがあります。
「私たちは、どれを選ぶのか。」
です。
経営にも、
仕事にも、
人生にも、
唯一の正解がない問題があります。
何を大切にするのか。
誰に価値を届けるのか。
どんな未来を目指すのか。
AIは、
それについても様々な考え方を提示してくれるでしょう。
しかし、
どの考えに意味を見いだし、
自分たちの意思として選ぶのか。
そこには、
私たち自身の価値観があります。
価値を生む人は、
「正しい答えは何か。」
だけではなく、
「自分たちにとって、何に意味があるのか。」
を考えています。
そして、選択を引き受ける
問いを立てる。
構造を見る。
前提を疑う。
AIと対話する。
選択肢を評価する。
意味を考える。
そして最後には、
決める。
という行為が残ります。
AIに相談することはできます。
反対意見を聞くこともできます。
リスクを整理してもらうこともできます。
それでも、
現実の世界で何かを選べば、
その選択によって何かが変わります。
だから、
人間の役割は、
単に「決めること」だけではありません。
自分たちが選んだものを引き受けること。
そこまで含まれるのではないでしょうか。
私は、
この「引き受ける」という感覚が、
AI時代にはこれまで以上に大切になるように思います。
AI時代に、人間が生み出すもの
AIは、
答えをつくることができます。
文章も。
画像も。
プログラムも。
アイデアも。
そして、
様々な仕事を実行することもできるようになっていくでしょう。
だからこそ、
人間の価値を、
「AIに何ができないか。」
によって定義する必要はないと思います。
問いを選ぶ。
前提を見直す。
関係を見つける。
価値を判断する。
意味を見いだす。
そして、
自分たちの選択を引き受ける。
AI時代になればなるほど、
人間の価値は、
「何ができるか」だけではなく、
「何を大切にし、何を選ぶか」
に現れるようになるのではないでしょうか。
さいごに
AIは、
これからも多くのものを変えていくでしょう。
仕事も。
働き方も。
知識との向き合い方も。
そして、
私たち自身の思考も。
では、
人は何を変えるのでしょうか。
AIが生み出した選択肢から、
何を選ぶのか。
いままで当たり前だと思っていた前提を、
どう見直すのか。
既にあるものに、
どんな新しい価値を見いだすのか。
そして、
どんな未来に意味を見いだすのか。
AIは、
私たちに多くの答えや選択肢を与えてくれます。
だからこそ、
人間にとって大切になるのは、
何に価値を見いだし、何を選ぶのか。
そして、
その選択を自分たちのものとして引き受けること。
なのではないでしょうか。
AIが変えたもの。
人が変えるもの。
その境界は、
これからも変わり続けるでしょう。
だからこそ、
何をAIに任せ、
何を人が引き受けるのか。
それを問い続けること自体が、
AI時代に人間が担う大切な役割なのかもしれません。
そして、
その問いの先には、
「私たちは、どんな価値を生み出したいのか。」
という、
さらに大きな問いが残ります。
この記事を書いた人
村上 亮
中小企業診断士・ITコーディネータ
「問題を解く前に、前提を整える」をテーマに、
製造業・DX・意思決定に関する情報を発信しています。
VXtyleでは、そうした思考の整理を行っています。