物知りなだけで満足する人は、AI時代に評価されない…“知的メタボ”解消法(2/2)

「百の議論より、一つの試作」──停滞した会議が動き出した瞬間

　ある大手企業で、「全社の働き方改革」という抽象度の高いプロジェクトが立ち上がりました。プロジェクトリーダーのGさんと、若手メンバーのHさんが担当になりました。

　消費思考でベテランのGさんは、まず「認識合わせ」を重視しました。

「働き方改革とは何か？ その定義を明確にしないと進まない」

　Gさんは関連書籍を読み込み、他社の事例を調査し、毎週のように「定例ミーティング」を開催しました。

　会議ではホワイトボードに美しいロジックツリーが描かれます。そんなシーン、目に浮かびませんか？

「『効率化』と『創造性』はトレードオフか？」
「『ウェルビーイング』の定義とは？」

　Gさんは、メンバーの発言を見事に整理して議事録をまとめますが、1カ月経っても何も決まりません。彼は「議論すること」自体に満足してしまっていたのです。これは、料理店で言えば、シェフたちが集まって「究極のオムレツとは何か？」を朝まで議論し続け、客（社員）には水1杯出していないのと同じ状態です。

　一方、生産思考のHさんは「議論なんて、目の前にモノがないと進まない」と考えていました。HさんはGさんが「定義」について議論している間に、PCを開いて画像生成AIとChatGPTを動かしていました。

「ウチの会社が働き方改革に成功した1年後の姿をイメージしたい。
① オフィスがフリーアドレスになり、カフェのように賑わっている画像、
② 逆に、全員がリモートで、メタバース空間で会議している画像、
③ AIアシスタントが業務を代行し、社員が定時で帰る未来の社内報の記事、
これらを作って」

　次の会議。相変わらず「理念」について議論するGさんの横で、HさんはモニターにAIで作った「ビジュアル化された未来の予想図」を映し出しました。

「Gさんがおっしゃっている『創造的な職場』とは、こういうイメージですか？ それともこちらですか？」

　会議室の空気が一変しました。

「いや、カフェっぽいのは違うな。ウチはメーカーだから」
「メタバース会議は極端すぎるけど、この『AIアシスタント』の記事は面白いね」

　抽象的な言葉遊びは消え、具体的な「絵」に対するフィードバックが飛び交いました。

　結果、その日のうちに「AI活用の推進」という具体的な方針が決定したのです。

　AI時代のリーダーシップは「言葉」ではなく「視覚」で作られた例です。

　GさんとHさんの差は、なんだったのでしょうか。

　Gさんは脳内での「解釈（インプット）」に、Hさんは議論のための「試作（アウトプット）」に時間を割きました。

　言葉だけでは認識はズレ続け、それを埋めるための不毛な会議（消費）が続きます。

　しかし、生産思考の人は「百の議論より、一の試作」の価値を知っています。かつては資料作成に時間がかかりましたが、今はAIで一瞬にして形にできます。

　腕組みをして「認識を合わせよう」と言うのはやめましょう。AIを使い、1枚の絵やデモといった具体的な「モノ」をテーブルに置くのです。

　停滞した空気を切り裂き、チームを動かせるのは、口だけの評論家ではなく、形あるものを提示できる「生産思考」の人だけなのです。

AIで量産する人が陥る「3つの落とし穴」

　一方で、生産思考の注意点として次の3点が挙げられます。

1．「スパム情報」の加害者にならない
　AIは疲れません。その気になれば、中身のないブログ記事を1日に100本生成することも、誰も読みたくない議事録を大量生産することも可能です。しかし、それは生産ではなく「公害」に近い行為です。

　「生産思考」の本質は、数打ちゃ当たるで粗悪品をばら撒くことではありません。「未完成でもいい」とは言いましたが、それは「相手に価値を問うための試作品」であるべきで、「ゴミ」であってはいけません。

　AIで作ったものをそのまま右から左へ流すのではなく、「これは、相手の時間を奪ってまで見せる価値があるか？」という人間の確認を忘れないでください。価値のないアウトプットは、AI時代において最も忌み嫌われる「スパム」にしかなりません。

2．「試食」をしないシェフは二流以下
　料理（アウトプット）を出して、満足して終わり。これはいけませんね。生産思考の真の目的は、アウトプットそのものではなく、それによって得られる「フィードバック」にあります。

「この味付けだと濃すぎるか」「この盛り付けのほうが喜ばれるか」

　出した料理に対する客の反応を見て、次の料理を改善する。この「試行錯誤のサイクル」を高速で回すことこそが、生産思考の醍醐味です。

　出しっぱなしで振り返りをしないのは、客の顔を見ずに料理を出し続ける独りよがりなシェフと同じです。AIで素早くアウトプットするのは、「素早く失敗し、素早く学ぶため」であることを忘れないでください。

3．「レシピ（問い）」のない料理は味気ない
　AIは、あなたが指示した通りのものを作ります。もしあなたが「みんなが好きなハンバーグを作って」と指示すれば、AIは「平均的で、どこにでもある、そこそこ美味しいハンバーグ」を出してくるでしょう。これでは、あなたの代わりはいくらでもいます。

　重要なのは、そこに「あなたらしい問い（仮説）」が含まれているかです。

「今の若者には、あえてこの苦味が受けるのではないか？」
「この会議では、あえて極端な未来図を見せたほうが議論が弾むのではないか？」

　そのような、あなた独自の「狙い」や「隠し味」がないアウトプットは、すぐに飽きられます。AIは優秀な調理器具ですが、「どんな味で勝負するか」を決める味覚（センス）は、人間にしか持ち得ないのです。