自信を持ちたくて、AIといろいろ作ってみた。そしたら仕事への向き合い方も変わった。

自信がなくても、課題の答えが全部分からなくても、次の一歩は見つけられる。

そのために僕が使うようになったのは、
「分かっていること」「分からないこと」「次に確かめること」を分ける方法でした。

今日は、自信を持ちたくてAIといろいろ作っていた僕が、この向き合い方にたどり着くまでの話です。

自分にもできると、思いたかった

僕は昔から、人の反応が怖いところがありました。

父が突然怒鳴ることがあり、子どもの頃は、相手を怒らせないようにと考えて言葉に詰まることもありました。

大人になってからも、仕事で高圧的な言動に苦しみ、休職した経験があります。

もちろん、僕の自信のなさを、それだけで説明できるわけではありません。

でも、何かに取り組むとき、自分にできるかを疑ったり、人からどう評価されるかが気になったりすることはありました。

だから、何かを作れたら、自分をもう少し認められるんじゃないかと思ったんです。

チャッピーと、いろいろ作ってみた

AIとの対話を通じて、昔から考えていた感情についての持論を整理しました。

既存の心理学や認知科学の知見とも照らし合わせながら、今の「Inner Map循環統合モデル※」へと育ててきました。

そして、この統合モデルで日常を捉え直し、心軽くするための具体例をかいた本も作りました。

まだ全然売れてないですが🤣

ほかにも、無料のAIモデルを使い、自社データを参照して答える仕組みを作ったり、画像分類や物体認識のアプリを作ったり。

メール作成やデータ集計を助けるExcelマクロも作りました。

さらに、漫画、noteの記事、趣味のゲームまで。

並べると、ちょっと手を広げすぎですね😂

でも、始まりにあったのは、
「自分にも何かできると思いたい」という気持ちでした。

そうして試すうちに、チャッピーには、お願いを具体的に、細かく言語化できるほど、形にしてもらえることが多いと分かってきました。

何をしたいのか。
どんな場面で使うのか。
どうなったら、うまくいったと言えるのか。

そこを伝えて、できたものを確かめ、違うところを直していく。

そのやり取りを重ねるうちに、仕事の課題への向き合い方も変わってきました。

答えを出す前に、分けてみる

仕事で問題が起きると、原因を考えます。

でも、原因らしいものが浮かんでも、それが本当に原因なのかは、まだ分からないことがあります。

そこで、AIとの課題整理に、Inner Map循環統合モデルの考え方も取り入れるようになりました。

今ある情報から、何が起きていると捉えているのか。
その見方が合っているなら、次に何が起こるはずなのか。
何を確かめると、その見方を見直せるのか。

そう考えながら、三つに分けます。

分かっていること。
分からないこと。
次に確かめること。

例えば、「ある条件が原因かもしれない」と思ったら、まず、それは確認できた事実なのか、今の仮説なのかを分ける。

仮説なら、どんな結果が出れば支持されるのか。どんな結果なら、別の原因を考える必要があるのか。

そこまで整理すると、次に試すことが小さくなります。

全部を一度に解決しようとせず、一つ確かめて、その結果から考え直す。

そんな動きが、少しずつ自然にできるようになってきました。

「分からない」の先に、やることがある

AIで作れるものが増えたことは、嬉しかったです。

でも、僕にとって大きかったのは、分からないことが残っていても、そこで止まらずに済むようになってきたことでした。

「まだ分からない」は、
「自分にはできない」と同じではない。

何が分からないのかを分けられれば、次に確かめることが見えてくる。

もし今、課題を前に手が止まっているなら、AIにこう頼んでみてもいいと思います。

「この課題について、確認できている事実と仮説を分けてください。そのうえで、分からないことと、次に小さく確かめられることを一緒に整理したいです。情報が足りなければ、質問してください。」

返ってきた整理も、自分の現場の事実と照らし合わせてみる。

そして、一つ試して、結果を持ち帰る。

自信を持ちたくて、いろいろ作り始めた僕は、今、そんなふうにAIを使っています。