仕事をAIで「楽で楽しく」するために、現代人が磨いてくべき思考について

はじめに

年末のお忙しい時期に、この記事に目を通していただきありがとうございます！心より御礼申し上げます。

本記事は、IVRy Advent Calender「IVRy AIブログリレー Part2」17日目の記事です。昨日はtsutouさんが「AIでフィードバックの解像度を上げる ―感覚で伝えないためのメタ視点」という記事を投稿しています。こちらもぜひご覧ください！
アドベントカレンダー・2レーン目のテーマとして「みんなが知らないIVRy！」も開催していますのでぜひご覧ください。

AIブログリレーということですが、具体的なHow toではなく、AIをより有効的に活用して「楽しく」仕事をしていくために必要だと感じた考え方を徒然と書いてみます。箸休め的に呼んでいただければ幸いです。

改めて、AIって本当に便利

AIの会社にいる人間が言うのも恥ずかしいのですが、AIって本当に便利ですよね。日進月歩というのはこういうことを指すんだなと実感していますが、月どころから週くらいの速度で世界は進化してるんじゃないでしょうか。
昨日「これがAIでできれば良いな」とおもっていたことが、今日出来ているという実感を持っている方も多いと思います。

今年の9月にAIブログリレーのPart1で書いたブログで「AIによって提案の品質はあがる」という所管を書いていましたが、この時期から3ヶ月間過ぎた今回は「AI時代で思考の質をあげるには？」という観点で少し考えを書いてみようと思います。

現代の人類は知識が爆発的に拡張されている

これからの時代の若い世代は羨ましいなぁ、と思ったりするのですが、現代の人類はAIによって理解できる情報の種類と量が爆発的に増えていると僕は確信しています。 僕も初めて出会う単語や概念については、すぐにChatGPTかGeminiに聞いて勉強することを繰り返しています。

極論、「知識を詰め込むという意味の勉強」をしなくても、「知識は瞬時にAIによって埋められる」世界に僕たちはもう居るんだろうなと感じています。

考古学やら神話的な世界が好きな僕としては、これはもう**「アカシックレコード」**とやらに現代人類が触れているような感覚すら覚えます。 （アカシックレコードとは、宇宙のすべての事象、思考、感情が記録されているデータバンクのような概念です）。

知識を自分の頭脳に記録するという「学習」という観点では、こんなに強力なレコードが個々人の後ろ立てにいるわけですから、僕たちが時間を費やすべきは、もはや知識の収集作業ではない、という結論になります。

「構造」と「ユニークな事実」への理解が厳しく求められる

5年くらい前の僕は息子(当時10歳）や前職のメンバーには「ちゃんと調べたのか？思い込みではなく事実なのか？」をよくきいていたりしたのですが、最近はその前に「AIに一回聞いてみたのか？」を聞くようになってきています。

結局、自分がしていた問いは「独自の思考をする前に、手に入る情報や事実についてちゃんと収集したのか？」という問いでしかないなと気づいたからです。収集する工程は作業でしかないので、ここに時間を使う価値は余りないわけですから、AIでどんどん調査して情報を集めて、知識の学習を代替して貰えば良いと今は思っています

一方で、同じAIを使っていてもレビュワーとしての自分は明確に話す人によって「この話は面白い」や「聞く意味がある」と感じる体験をしています。この差分は何によって生まれるのか？を考えると「構造の理解」と「ユニークな事実への理解」だと感じています。

構造の理解とは

構造というのは分かるようで分からない言葉ですが、「パーツがある法則やルールに従って組み合わさることで、全体として一つの機能や形を成している状態」を指しています。

車の画像を例に上げてたので、このまま車で書いてしまうのですが、おそらく車が果たしている機能の高め方をちゃんと理解するには、車という構造体が

• どのようなパーツで構成されていて

• それぞれのパーツがどのような関係性をもち

• どのような機能を果たしているのか

を理解していないといけません。

例えば、車は「モノを運ぶ」ものですが、「人」を運ぶのか「荷物」を運ぶのかで観点は変わってきます。例えば車のボディについて語る時に、「人を快適に運ぶ」というテーマと「荷物を沢山運ぶ」というテーマでは見解が変わるはずです。

実際にGeminiに以下のように質問を投げてみたところ、以下のような回答が帰ってきました。

と言う形で、論点がかなり違うことがわかります。冒頭に戻りますが、同じAIを使っていても「話が聞く価値がある、面白い」と感じる人は、こうした「問いが異なると、構造の中で何を議論するべきかも変わる」ことを知っており、「議論するべきこと」への理解を深めていることが多いと感じています。関係性があるからこそ聞く価値や面白みがあるというのは、ある意味当たり前のことかも知れません。

「ユニークな事実への理解」とは

さて、先に書いたように「構造」を理解したとしても、それだけでは十分ではありません。「構造理解」はあくまでも「何を変えたいから、何を議論するべきなのか」を決める物であり、「議論の質」を高めるものではないからです。
議論の質を高める要素をIVRyでは「解像度」と呼んでいますが、平たく言い換えれば「目の前のユニークな事実に対する理解の深さ」と僕は解釈しています。

• AIで知識はすぐに学習できる

• 構造を理解することで、何を論点として議論するべきかは分かる

• そして、「解像度」が高まることで、議論の品質を高めることができる

という関係が明確に存在しているように思います。

結局我々人間が向き合っていることは、目の前の案件や組織、広く考えても社会であることが多いとした時に、AIで得ることができる知識は多くにおいてWebや公開されている情報という「公的な知識」であるため、「目の前のことの一部を説明しているが、全てを説明はしていない」と言えます。

AIは「目の前の事象を理解するための基礎理解を素早く広く提供してくれる」のですが、「目の前の事象を自分よりも深く理解することは(今は)できない」とも言い換えられます。

だからこそ、我々人間は今までの時代よりも「目の前のユニークな事象への理解を深めることにワクワクして時間を使うべき」であり、それによってAIの価値を高めることができるのではないかと考えています。

実体験としてのエピソード

ここまでに書いたことを実感したエピソードを二つ紹介します

①同じツールを使っても、提案の品質が分かれる事例
冒頭で紹介したブログでも、Gemを利用してWebの情報からエンタープライズ企業の提案骨子遠作成するツールを社内提供していることを書いていますが、正直このツールも利用してくれている営業メンバーでも人によって提案内容のクオリティはかなり分かれます。

何が違うのか？深掘りすると、「クオリティが高い」と感じたメンバーは実際に顧客の店舗をみていたり、顧客への深い質問をしていたり、業務を実際にみていたりしており、明らかに「解像度」に差分がありました。
ツールを使えば、誰でも「その業界やビジネスモデル上」の構造的に正しいことは言えるのですが「目の前の顧客が困っていること」までは至れないという事例です。

ただ、解像度高いメンバーは「ツールを使うことで、何を自分が理解するべきかはすぐに把握できたが、そこからは結局自分で具体的に調べたり体験するしかなかった」と言っていたことが印象的です。

②構造整理により、AI活用の品質が高まった事例
営業に関する企画検討をするメンバーの例ですが、社内のとある課題を解消する際に「目の前で発生する問題に関する質問」をAIに重ねているため、個別の事象に対する回答は精緻なのですが、それを踏まえて「結局は何をすると課題が解けるのか？」を質問すると、説明することができないと言うことが発生しやすかったりします。
そういったメンバーには、時間をとって「自分が向き合っている課題の構造」を絵に書いて説明して検討するべきパーツと機能の関係性を解説します。

解説後、メンバーの検討品質は「実際にIVRyが解きたい課題」に対して非常に良いものになっていました。実際にどのように検討したのかをメンバーにヒアリングしてみると「AIはかなり活用したけど、正直今までで一番頭を使った」と言っていたことが印象的でした。

「一番頭を使った」ことをヒアリングしていくと、結局検討している対象となる業務を実際に体験してみたり、それをやっている人の意見を聞いてみたり、自分自身が体験したことを整理して、「解像度」を高めることに時間と頭を使っていたようです。

これらは、とても良い気づきを僕にも与えてくれました。

まとめ

メンバーのエピソードを二つ紹介させてもらいましたが、AIを活用する際に

• 構造整理をして何を自分が把握するべきかを理解することが大事

  • 勿論、そのためにAIを使うことも有効

• 「知識理解」はAIをフル活用すべきである、そこで生まれる時間で「解像度」を高めることに時間を使うことが大事

だと言うことをこの一年で深く感じました。

AIはとんでもない知識量を爆速で個々人に提供してくれるようになり、作業効率を高めてくれるようになりました。一方で、その知識は誰もがアクセスできる「みんなが使えるアカシックレコード」です。

結局人が、「何かや誰かに貢献したい」と思った時には、AIに問うべきことや、問わずに自分が体験してみたり把握するべきことに真剣に向き合うべきと言うのは変わらないのだろうなと言うのが最近の感覚です。

AIを使うことは「1つ1つの作業は楽になる」が「ただ質問や調査をしていると、1つ1つの検討も軽いままになる」と言うことでもあるので、結局人はずっと考え続けていないといけないんだなとも感じていたりします。

AIがあることで、確実に考えることに割ける時間は増えますが、メンバーが言っていたようにそれは「これまで以上に具体的な体験をしたり、頭を使うこと」とセットでもあるようです。そして、その時に得られる達成感や成長感はとても「楽しい」ことのようです。

なので、世の中的な流れとは少し違うことを言うかも知れませんが、AIによって人は「楽になる」のではなく「楽しくなる」のだと最近は考えています。自分の思考や仕事を楽しくしていくためにAIをどう活用していくか？その問いから色々始めてみるのが良さそうです。

最後に

まだまだ会社としての研鑽が必要だなとは感じている前提ではありますが、IVRyはAIプロダクトを提供していることもあり、業務での各種AIの活用に積極的な会社です。

業務でのAI利用により、ここまで書いてきたような「構造理解」と「現場解像度」の向上に時間を使いながら仕事の生産性を高めたり楽しくする経験をしやすい会社でもあると考えています。

人が増えれば増えるほど、使い方のアイデアも増えていきAI活用の可能性が開かれていくことも感じていますので、ご興味がある方はぜひIVRyのイベント参加や採用へのお気軽なエントリーをお待ちしています！

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