AIを使いこなすだけで十分なのか
これまで、
このシリーズでは、
AIが仕事のあり方を変え、
価値判断の基準を変え、
そして私たちの思考にも影響を与え始めていることを見てきました。
では、
AI時代に価値を生む人は、
どのように考えているのでしょうか。
「AIを使いこなすこと」
が重要なのでしょうか。
もちろん、それも必要です。
しかし、
私はそれ以上に大切なものがあると思っています。
それは、
思考の型
です。
AIができることが増えるほど、
「何をAIに聞くか。」
「何をAIに任せるか。」
「何を自分で考えるか。」
「最後に何を選ぶか。」
という人間側の思考が重要になります。
では、
そのためにはどのように考えればよいのでしょうか。
答えから始めない
学校では、
「正しい答えを出すこと」
を学んできました。
仕事でも、
「早く結論を出すこと」
が求められる場面は少なくありません。
しかし、
AIは数秒で答えの候補を提示します。
だからこそ、
人間まで急いで答えを出す必要はありません。
むしろ大切なのは、
答えの前に、何を問うか。
です。
例えば、
「売上を伸ばすにはどうすればよいか。」
とAIに聞けば、
様々な方法を提案してくれるでしょう。
しかし、
「なぜ、いまの顧客から選ばれているのだろうか。」
「そもそも、誰にどんな価値を届けたいのだろうか。」
と問いを変えれば、
見えてくるものも変わります。
問いとは、
単に答えを引き出すための言葉ではありません。
どこを考えるのかを決めるもの
でもあるのです。
目の前の問題を、そのまま問題にしない
問題を解決しようとするとき、
私たちは無意識に、
「この条件は変えられない。」
と思い込んでいることがあります。
例えば、
「人手不足だから採用する。」
「売上を伸ばすには営業を増やす。」
「競合に勝つには価格を下げる。」
本当にそうでしょうか。
あるいは、
「会議時間が長いから、会議を短くする。」
という問題があったとします。
しかし、
「そもそも、この会議は必要なのか。」
「この会議で本当に決めるべきことは何なのか。」
と考えれば、
問題そのものが変わるかもしれません。
AIは、
多くの解決策を提示してくれます。
だからこそ、
解決策を求める前に、
「そもそも、この問題設定でよいのだろうか。」
と考えることが重要になります。
価値を生む人は、
問題を解く前に、
前提を見直しています。
部分ではなく、構造を見る
AIは、
多くの情報や選択肢を提示できます。
しかし、
情報が増えるほど、
全体像は見えにくくなることがあります。
だからこそ、
点と点をつなぎ、
関係性を考え、
構造として捉えることが重要になります。
「なぜ、この問題が起きているのか。」
「どこが原因で、どこが結果なのか。」
「誰と誰が関係しているのか。」
「一つを変えると、どこに影響するのか。」
一つの問題だけを見るのではなく、
その周囲にある関係まで見る。
すると、
「どう解決するか。」
だけではなく、
「どこを変えれば全体が変わるのか。」
が見えてくることがあります。
AIが情報を増やしてくれる時代だからこそ、
情報そのものよりも、
情報同士の関係を見る力
が重要になるのです。
AIに「答え」ではなく「揺さぶり」を求める
AIを使うとき、
すぐに答えを求めたくなります。
しかし、AIには別の使い方があります。
「この考えに抜け漏れはないか。」
「反対の立場から見るとどうか。」
「私が無意識に置いている前提はないか。」
「別の構造として説明できないか。」
「もっと本質的な問いはないか。」
こうした問いを投げることで、
自分の考えを揺さぶってもらうのです。
AIは先生である必要はありません。
共同で考える相手
として使うこともできます。
自分の考えをAIにぶつける。
別の視点が返ってくる。
それを見て、もう一度考える。
この往復によって、
自分一人では届かなかった視点に出会えることがあります。
AIに任せること自体を考える
そして、
AI時代にはもう一つ重要な問いがあります。
「これはAIに任せるべきなのか。」
です。
AIができるからといって、
すべてをAIに任せる必要はありません。
一方で、
すべてを人が行う必要もありません。
情報収集はAIに任せる。
選択肢を出してもらう。
反対意見を考えてもらう。
文章のたたき台を作ってもらう。
その一方で、
何を目的にするのか。
どの問いを深めるのか。
どの案を採用するのか。
どこまでAIの結果を信頼するのか。
最終的に何を決めるのか。
そうした部分については、
自分で考える必要があります。
もちろん、
この境界はいつも同じではありません。
仕事の内容によっても、
AIの能力によっても、
求められる責任によっても変わります。
だから重要なのは、
「AIに任せる。」
「AIに任せない。」
と最初から決めておくことではありません。
その都度、どこまで任せるのかを考えること
なのです。
AIに任せること自体を判断する。
これも、AI時代の思考法の一つです。
「正しい」より「意味がある」を考える
AIは、多くの答えや選択肢を提示できます。
しかし、
人生も、
経営も、
仕事も、
正しさだけでは決まりません。
誰のためなのか。
何を大切にしたいのか。
どんな未来を目指すのか。
そうした問いに対して、
唯一の正解はありません。
だから、人間は、
「正しいか。」
だけではなく、
「自分たちにとって意味があるか。」
を考える必要があります。
AIも、
意味の候補を提示したり、
異なる価値観から考えたりすることはできます。
しかし、
どの価値を大切にするのか。
どの未来を選ぶのか。
そして、
その選択を自分たちのものとして引き受けるのか。
そこには、人間の判断が必要になります。
AI時代に求められる思考法
ここまで見てきたことを整理すると、
AI時代に価値を生む思考には、
いくつかの特徴があります。
- 答えより先に、問いを置く。
- 問題を解く前に、前提を見直す。
- 部分だけではなく、構造を見る。
- AIに答えだけでなく、思考の揺さぶりを求める。
- AIにどこまで任せるのかを考える。
- 正しさだけではなく、意味を考える。
重要なのは、
これらを別々のテクニックとして覚えることではありません。
問いを変えると、前提が見える。
前提を見直すと、構造が変わる。
構造が変わると、AIに任せるべきことも変わる。
そして最後に、
「自分たちは何を大切にするのか。」
という意味の問題に戻ってくる。
それらを行き来しながら考えること。
それが、
AI時代の一つの思考の型なのではないでしょうか。
さいごに
ここまで、
AI時代に価値を生む思考について考えてきました。
答えより先に、問いを置く。
問題を解く前に、前提を見直す。
部分だけではなく、構造を見る。
AIに答えだけでなく、思考の揺さぶりを求める。
AIにどこまで任せるのかを考える。
そして、
正しさだけではなく、意味を考える。
しかし、
こうした思考法を身につければ、
それだけで価値が生まれるわけではありません。
同じAIを使い、
同じような思考法を知っていても、
人によって生み出す価値は違います。
その違いは、
何に目を向けるのか。
何に違和感を持つのか。
何を大切にするのか。
そして、
何を価値だと考えるのか。
そこから生まれます。
つまり、
「どう考えるか。」
のさらに先には、
「何を見るか。」
という問いがあります。
次回は、このシリーズの最終回です。
AI時代に価値を生む人は、
何を見て、
何を大切にし、
何を選ぶのでしょうか。
思考法のさらに先にある、
「人間の価値」について考えてみたいと思います。
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。