「秘伝のタレ」のレシピが世界に公開される?! 生成AI時代に生き残る人の「経験の使い方」


こんにちは! 「生成AI時代のアップデート勉強会」です。

隔週にてお届けしているメールマガジンで、最新の生成AIや

DX、リスキリングなどをテーマに情報をお届けしております。

 

「その資料、私が半日時間をかけたものより、

           クオリティが高いじゃないか…」

 

とある企業のオフィス、部長は若手社員から提出された

資料を見て目を丸くします。

一方、若手社員はというと…

「あ、すみません。部長の指示をベースに、

     生成AIと会話したら良い内容が見つかって」

 

皆さんの会社でも、こんなことが起きていませんか?

これは、世代間の能力差の話ではありません。 

仕事のやり方そのものが大きく変化しているのです。

 

あなたの数十年もの業務経験の蓄積が、入社して数年の

若手に追い越される、そんな時代に入っているのです。

本日のテーマは「生成AIで経験が埋まる時代」です。

 

1.「経験」と「ノウハウ」

 

これまで、長年の現場で培った経験や、そこから得られる

「ノウハウ」は非常に尊重されてきました。

その理由は至ってシンプルです。

「比較対象が存在しない」という1点につきます。

 

社員の成功体験や失敗事例は、その個人や組織の中にあり、

言語化や数値化ができていない情報(暗黙知)でした。

 

客観的に他の方法と優劣を比較する手段が乏しかったため、

「熟練者の経験」がそのまま正解とされてきたのです。

 

例えば…

 

営業職: 

このお客様に対しては、このアプローチが効果が高いと

いう感覚

 

製造業: 

機械の音を聞けば、その機械の調子の良し悪しがわかると

いう職人の勘

 

接客業: 

表情や仕草から、お客が何を求めているかが読み取れると

いう直感

 

これらの経験則は、数値化や言語化が困難なため、まさに

「職人芸」として価値を持ちました。

「昔はこうやって成功した」「我々の時代はこうだった」

という話に説得力があるのは、そのノウハウがブラック

ボックスになっていて、ノウハウの良し悪しを測る基準も

なかったからです。

 

加えて昔は情報の流通があまりなく、他社での成功事例を

確認することも困難でした。

そのため、自社内での「成功体験」が、そのまま絶対的な

価値基準となっていたのです。

 

2.「ノウハウ」を解析する生成AI

しかし、生成AIの登場がこの状況を一変させました。 

生成AIは、ネット上に存在する膨大なテキストデータや

事例を学習し、文脈に沿って整理・提供します。

 

これは、世の中の知識や経験に誰でもアクセスして活用

する「集合知」が使えることを意味します。

個人や組織が抱えていたデータをネット上で共有、分析

することで新しいノウハウが生まれるのです。

さらに注目するポイントは、生成AIが個人のノウハウと

いう「暗黙知」の構造すら解明し始めている点です。

 

優秀な営業の商談記録や日報をAIに学習させれば、その

営業が無意識に行っている行動パターンや思考プロセス

を分析し、他の営業でも再現可能な「勝ちパターン」と

してデータ化することができます。

 

例えば…

 

商談での話し方: 

相手によって話し方を変える、どのタイミングでどの

説明を行うかなど

 

顧客情報の確認: 

どんな効果的な質問をして、大事な情報を探るかなど

 

クロージングの技術: 

契約につなげるためのアプローチ方法、決め台詞など

 

これは、それまで秘密とされてきた「秘伝のタレ」の

レシピが世界中に公開されるようなものです。

もはや、ノウハウを「自分の中に抱え込んでいる」だけ

では、価値を生まない時代が到来したのです。

 

3.「経験」をどう活かすのか

ここまで読んでいただいて、どう感じましたか?

えっ、私が積み上げてきた経験は全て無駄になるの?!

 

そう思う方もおられるかもしれません。

しかし、答えはNOです。

 

人間の経験の価値は、これから2極化していきます。

 

※価値が低い経験

・言語化・パターン化できる作業

・過去の成功体験を繰り返すようなやり方

 

例:定型的な資料作成、過去の事例調査、議事録の要約。

 

※価値が高い経験

・数あるデータから、取捨選択を行う

 →生成AIが出してくるデータを精査

・目的のため、最適なデータを組み合わせて使う

 →生成AIに指示し、最適なデータを最大限に活用

・最終的な判断、意思決定などを行う

 →生成AIから出た内容をチェックしてGOサイン

 

こういった生成AIを使って指示を出しながらデータを

扱う経験こそが重要となります。

つまり、単なる知識やノウハウが重要なのではなく、

「判断」するスキルが最も大事になってくるのです。

 

4.生成AIとの役割分担

これからのビジネスパーソンは、生成AIとの役割分担を

意識する必要があります。

 

ここからはイメージしやすいよう、音楽のオーケストラを

例として説明していきましょう。

 

※演奏者/生成AIの領域

生成AIは一流の技術を持つ楽器の演奏者です。

与えられた楽譜や指示を確認し、誰よりも速く正確に演奏

を行います。

超絶技巧の演奏家と捉えてもよいでしょう。

 

※指揮者/人間の領域

あなたは、その演奏者に指示する「指揮者」となります。

「この曲で何を表現するのか?」というテーマについて

考え、自分自身で解釈をまとめます。

さらに、様々な演奏者に的確に指示を行い、聴衆の心を

動かす音楽を完成させます。

 

では、これをビジネスシーンに置き換えてみましょう。

この「曲」というのは、会社の「事業」「プロジェクト」

にあたります。

その「曲」のテーマや意味というところは、その事業の

「目的」や「達成目標」などにあたります。

解釈というのは、生成AIに指示する「問い」のことです。

目的や達成目標をクリアするため、生成AIにどのように

指示すれば欲しいデータが出るのか検討するのです。

そして、演奏家=生成AIに指示を行って「音楽を作る」、

これは、事業の成功のために、商品開発や新サービスの

立ち上げなどを行うことです。

これらを計画、実行していくというイメージです。

 

人間の経験の価値は単に「データをまとめられる」とか

「書類が作れる」といったものではありません。

自分が担当している事業やプロジェクト等の業務に対し、

優秀な生成AIの能力を使いつつ、ビジョンを明確にして

計画をまとめ、最終結果を出すことに価値があります。

 

皆さん、もうお気づきですね。

残念ながら、「業務経験=ノウハウ=その人間の価値」

という方程式は、もう崩れ去ろうとしているのです。

 

しかし、これは決して悲観的な話ではありません。

山のような定型業務を必死にこなす日々は無くなって、

人間にしかできないクリエイティブな仕事や意思決定を

求められる機会が増えていくでしょう。

新しい時代の働き方がもう目の前に来ているのです。

 

さて、今回の内容はいかがでしたでしょうか。 

それでは、また次回のメールマガジンでお会いしましょう!

 

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