AIで「終わる人」と「化ける人」を分ける思考法：ガラパゴス中平健太氏が語る頭のOSの書き換え方

自脳思考と他脳思考。まずここからお願いできますか？

記憶力とか演算能力は、もう圧倒的にAIの方が高いわけ。人の脳みその中にもしかしたら答えがあるかもしれないっていうのをうまく活用する方が、能力が拡大するんじゃないかな。深く考えずに投げちゃうっていうのも、すごく効果がある。

そうすると、ただの他脳だけになってしまう。そこを精査する能力みたいなところが今後は問われる。

それを僕は審美眼って言葉を使ってるんですけど、正しそうなことを選ぶ力みたいなのは自脳に残しとくべき。けど、それを生み出す、アウトプットするのは別に他脳でいい。

成功思考、失敗思考へと。

仮説通りうまくいかなかった場合は失敗と呼ぶんですけど、Aじゃなかったっていう知識を獲得する。そこに成長がある。

評価される側としては、失敗は評価されないんですよ。それも1個あると思うんです。

皆さんこんにちは。PIVOTの野嶋です。本日のテーマは「AIで終わる人、化ける人」。AI時代の思考のアップデートと題してお届けします。今、いろんなAIのコーディングのやり方であったりとか、AIによって未来がどうなるのかっていう話はよくあるとは思うんですけれども、そもそも私たちの思考法のアップデートってどうしたらいいんだっけ、の話がすっぽり抜けてるなということで、本日はこの方とお話ししていきたいと思います。改めてゲストをご紹介します。株式会社ガラパゴス代表の中平健太さんにお越しいただきまして、よろしくお願いいたします。

よろしくお願いします。

中平さん、実はこちら、私、本を読みまして。『AIで終わる人 AIで化ける人』という本、これ感動しました。

ありがとうございます。

本当に冒頭言ったように、なかなか私たちってビジョンの話、AIによって20年後、30年後こうなってるよね、仕事がこう奪われるよね、みたいな話で、ちょっと恐ろしい話ばっかりになっちゃってないかなというところで、どう対策したらいいのかの話がなかったような気がするんですね。改めてそのヒントを今日お伺いしたいなと思うのですが、中平さんが今、会社としてまずどんな事業をしてるのかというのを、皆さんにご紹介いただいてもいいんでしょうか？

株式会社ガラパゴスでは、AIR Designという、広告のデザインを制作、改善、効果化するサービスを提供しています。そこからAIのノウハウがたまってきましたので、ガラパゴスAIというブランドで、AIのコンサルティング、開発事業もやっている会社でございます。

まさに多分1年くらい前にも、そのサービス紹介でお話を伺う機会がPIVOTでもあったと思うんですけれども、AIのクリエイティブって本当に最近、機能もすごいので、どうですかというところから、経営者としての肌感もちょっとお伺いしたいなと思ったんですが。

そうですね。クリエイティブを作ることそのものに、価値はどんどんなくなってきているので、もうちょっと上流の設計の部分であったりとかに、我々のサービスの価値もちょっとずつずらしてますし、AIがかなり広がってきたので、チャットは導入したっていう会社さんが多くあられる一方で、じゃあそれで経営がより良くなってるかっていうと、うーんという会社さんが多い中で、AIの開発だったりコンサルっていうののニーズが増えてるなという所感ですね。

このコンサル事業も含めてですけれども、なんでそれがガラパゴスさんにできるんですか、みたいな話になった時に、いつ頃からこのAI事業ってされてたんでしたっけ？

2015年に、今のLLMの前身となるディープラーニングって技術が出て、そこでGANっていう、ジェネレーティブ・アドバーサリアル・ネットワークっていう技術を目の当たりにして、それが11年前。そこから我々、AIの研究開発をしているので、最近のLLMの動向だけじゃなくて、そもそもAIとは何であるかっていうのを11年考え続けて、研究して実行し続けてるってところに、他社さんとの違いみたいなものを感じてくれてるのかもしれないなと。

なるほど。先に目をつけたところがどんどん発展して、それを事業にしたけれども、その事業もアップデートしなきゃいけないという意味で言うと、経営者としての思考のアップデートもすごく大変そうですね。

大変ですよね。だから、変わるっていうことを前提に全てを考えないと立ち行かない、本当に時代になったなっていう感覚ですね。

なるほど。今回、まさにその思考法についての本だと思うんですけども、なぜこの本を書こうと思ったのかというのも教えていただけますか？

今から約2年前、2024年の9月に、本を出そうって高尾山の山頂で思ったんですね。そこから、じゃあ何のジャンルの本を書こうかというところを、様々な方とディスカッションする中で、AIのテクニック本とかプロンプト集とか、そういうのって書いた瞬間に古い情報になると。出る頃にはもう昔の話みたいになっちゃうと思ったんで、もうちょっと根本的な考え方とか思考法みたいなものを整理したら、面白いものができるんじゃないかなと思って、この企画を考えたっていう。

本当おっしゃる通りで、私もAI、AIって言われたこの2年くらい、いろんな方に取材させていただく中で、プロンプト集みたいな本もたくさん取材させていただいたんですけど、本当に収録した次の週には、あれ、あのプロンプトもういらなくないとか、勝手に直してくれるよね、の世界になってしまったので。だからこそ人間がどう使うのか、Howの部分とか、じゃあWhyの部分とか、そこの部分がごそっと誰も教えてくれない中で、皆さん手探りなんじゃないかなっていうのは肌感としてありますね。

そう。AIにすごく詳しい方がおっしゃってた言葉があって、「寝てても勝手に進化するものは手をつけてはいけない」。要はAIの大きな会社あるじゃないですか。Anthropicだったり、OpenAIだったり、Googleだったり。そういうところはもうLLMに巨大な投資をしてるわけですね。彼らがどうせ進化させてくれるんで、僕らが眠ってても勝手に進化する、そんなものは触らないみたいな。でも例えば思考法って、眠っててもAIのように進化しないじゃないですか。

確かに、明日になったら急にOSアップデートされてましたとか、人間はないと思うんで。

そういう考え方かなと僕は思ってますね。

なるほど。今回この本の中には、4章にわたって20個にもわたるいろんなアップデート法があったわけなんですが、お話をお伺いできればなと思ってます。よろしくお願いいたします。前半では、どちらかというと今言った頭のOSをどうアップデートするのか、ここからお話をお伺いしたいなと。

自脳思考と他脳思考。これが、AIで終わる人は自脳思考で終わってしまうということなんですが、あんまり聞いたことがない言葉なので、まずここからお願いできますか？

ずっと思ってたのが、AIと触れ合う中で、記憶力とか演算能力はもう圧倒的にAIの方が高いわけですよね。振り返ると、要領のいい人って人の脳みそをよく借りるじゃないですか。AIがない時もそうだったし、AIが出てきたことによって、よっぽどそうなってるなと思っていて。だから自分の脳みそが全ての答えを持ってるって信じるのは、すごいもったいない。人の脳みその中にもしかしたら答えがあるかもしれないっていうのを、うまく活用する方が能力が拡大するんじゃないかなっていう考えがあって。

そうか。アリババのトップとかも、自分がすごいんじゃなくて、自分よりすごい人たちを見つけるのがうまかったみたいな話ですね。まさに自分の脳だけじゃなく、どう他脳の思考で生きられるかというのが今問われている。

そうです。それがAIによってより加速する。さっき言ったように記憶力とか演算力なんて勝てないじゃないですか、今。だったらもう使わない手はないよね。他脳をうまく使えるような思考にアップデートしていかないと、乗り遅れちゃうんじゃないかなみたいな。

でも、具体的に他脳を使うってどうしたらいいんですか、のところも、正直、明日からじゃあやりましょうって、できない気もするんですけど。

僕の使い方で言うと、もうAIに細かいことは言わずに考えさせるっていうのをやりますね。

じゃあ、他脳というのを全てAIに入れちゃうと、そのAIを他脳と思ってしまう。なるほど。変にこっちが考えずに、考えてもらうってことなんですね。

そのバイアスをかけて、ガードレールを引いて、この中で考えてって言うんじゃなくて、割とオープンクエスチョン的に。例えば経営のダッシュボードを作りたいとするじゃないですか。それもAIに「経営のダッシュボード作って」って言うんですよ。

ざっくり。そんなに丸投げで。

言うと、考えてくれるんですよ、彼なりに。その中で問いをくれるんです。「どうする？」みたいな。そうすると、やっと僕の脳みそが動くんですよ。また適当に「Aで」みたいな。ブーッと考えて。それがなかった時代は、僕、そんなふうに進まないはずなんですよ。だけど、もう投げちゃうみたいな。あんまりこっちの脳みそを使わずに投げちゃうみたいな。

それ、今まで言われてたことと全然違うなと思ったのが、どちらかというとプロンプトでうまくガードレールを敷いて、またはそもそもその裏にあるものはハーネスでとかっていう話がいっぱいある中で、あえてそういうのじゃなくって、まずまるっと聞いてみるっていうのは、あんまり言われてこなかったですね。

もちろんセキュリティの観点からガードレールやハーネスを考えるっていうのは、当然、場面によってはあるんですけど、あんまり深く考えずに、自分の脳みそを停止して投げちゃうっていうのも、実はすごく効果がある。

でもそうすると、私みたいな素人だと、AIがこう出してくれたらいいかってなってしまう。ただの他脳だけになってしまう方も一部いらっしゃるんじゃないかなと思うんですけれども、そこを精査する能力みたいなところが今後は問われる、みたいな感じなんですかね。

そう。まさにそこで、それを僕は審美眼って言葉を使ってるんですけど、デザインの仕事をしてるっていうのもあるんで、美しいものを選ぶ力。今の、正しそうなことを選ぶ力みたいなのは、やっぱり自脳に残しとくべきなんですよね。けど、それを生み出す、アウトプットするのは別に他脳でいいんじゃないかと。だからアリババのジャック・マーもそうなんじゃないですか。周りに優秀な人を配置していて、彼らがアウトプットしたものから選ぶ力は、多分ジャック・マーにあった。謙遜してそういうことを言ってると思うんですけど、多分、選ぶ力とか見極める力みたいなのはあるんじゃないかなって。

そこで、じゃあ審美眼という言葉をあえて使わせていただくのであれば、それをどう養うんですか、というところですよね。これを一夜にして、はい、じゃあできますよねとは多分ならない。今までコーディングを書いてた人たちが「ここ違くない？」って思えるのと一緒で、私みたいなコーディングを一切やってない人たちが急に裏を見たって分からないわけじゃないですか。それをどう仕事の意味で養うのかっていうところは、経営者としては特に若手の人たちをどう教育していくのかっていうのは、AI時代、結構問われそうですね。

本当に残酷なことを言うと、正直分からないです。本当にこれ、もう本音なんですけど、僕はセンスっていうものは真剣な試行錯誤の回数だと思ってるんですね。好きなものだったりするから、Aかもしれない、Bかもしれないって真剣に試行錯誤して、実際に実世界で試して、その結果が脳にフィードバックされて、それが積み上がっていくことでセンスのようなものになると思うんですね。

例えば洋服が好きな人だったら、洋服を見た瞬間に、自分が着てどうなるかっていうので試行錯誤するじゃないですか。それを実際に着てみて、合う、合わない。人に着させて、合う、合わないって。その試行錯誤の回数がどんどんセンスとして積み上がっていくと思うんですよね。僕みたいな服に興味ない人は、その試行錯誤がないわけですよ。だから服のセンスが積み上がらないけど、ある人はどんどん積み上がっていくみたいなものだと思ってるんで、さっきのご質問に対してで言うと、その真剣な試行錯誤の回数がAIによって奪われてると思うんですよね。

確かに。

要は修行ができない状態。これはどうしたもんかなって思ってるんですけど、それは前の世代に生きた僕だからそう思ってるだけであって、これからAIが本流に入っていく時代は、もしかしたらそんなものすらいらなくなるのかもしれない。新時代に入っていく可能性もあるので、頑張りましょうって感じじゃないですかね。

そうか。でも、だからこそ今は審美眼が必要だし、ここから数年はまだ必要かもしれないけれども、もっとAIネイティブな人たちの世代が我々の年ぐらいになる時には、必要がなくなるのかどうなのかっていう。分かりました。じゃあその数年を生き延びるためにも、まずはここからというところですね。ありがとうございます。では2つ目行きましょう。自己肯定思考と自己否定思考。

これ、私、自己否定の方が悪いってイメージだったんですね。どちらかというと、ポジティブマインドでいこうよっていう時代だと思ってたんですけど、それだと終わりそうだと。どういうことなんでしょうか？

ちょっとキャッチーな書き方をしてるところはあるんですね。自己肯定感が高い方がいいよね。僕自身も自己肯定感が高くていい人生だったので、いいなと思うんですけど。ただ、AI時代の化ける人、終わる人って観点でいくと、永遠にベータ版であるってことを意識した方がいいんじゃないかなと思っていて。今日現在、今、本当に最高に正しいか。そんなことはないわけじゃないですか。自己肯定しちゃった瞬間に成長は止まるし、変化も止まる。

自分がそのままで別にいいんですけど、世の中が変わるし、AIによってその変化の加速が速い中で、オッケーって言い続けちゃだめじゃないかなと。ちょっとずつ「自分って合ってる？」みたいなことを思いながら、永遠に自分自身もベータ版である、改善し続けるっていう。少しでもここは違うんじゃないかって自己否定できるマインドは必要なんじゃないかなと思って。

中平さんがぶっちゃけてくださったので私もぶっちゃけると、いろんな経営者の方と私もお話しする機会が多いんですね。AI時代関係なく、年齢を重ねれば重ねるほど、この自己否定ってすっごくできなくなってくるのかなと思う方々に会うことって、やっぱり多いんですよ。すっごい大きな質問ですけど。

それはそうだと。僕自身も多分だんだんそうなってきてはいるからこそ、思わなきゃいけないんじゃないかなって。戒めとして。人生がね、僕、今45ですけど、積み上げてきた、自分を肯定することが垢のようにどんどん積み上がってくるわけじゃないですか。でもそれが邪魔すると思うし、それって客観的に見て、うーんと思うわけじゃないですか？

そうですね。たまに。全員じゃないですけどね。

だから、それは気をつけなきゃいけないし、こう思わなきゃいけないんじゃないですかね。

それがより濃く、AI時代だからこそ出てきてしまう。その因果が出てきてしまうってことなのかもしれませんね。

そうだと思います。

それってどうやったら変われるんですかね？ 年齢を重ねれば重ねるほど言ってくれる人もいなくなるっていうのも、1つあるのかなって思ったんですよ。私ぐらいのまだぺーぺーだと佐々木さんからちゃんと怒られるし、周りの人から「あれ良くなかったよ」って言われる機会がありますけど、やっぱりお話をされてる方々って、後ろにすごく、いわゆる偉い方の周りには、言葉はあれですけども、スリスリっとした方々がいらっしゃるとかっていうのが、どうしても環境としてあるんじゃないかなと思ってしまうんですね。そこら辺の課題って、経営者層とかって話したりするんですか？

あります。僕がすごく意識しているのが、悔しい思いをする環境に身を投げる、だと思っていて。スリスリって人ばっかりだったら自己肯定ばっかりしちゃうじゃないですか。だけど永遠のベータ版だし、環境によっては自分がすごく惨めな思いをするとか、悔しい思いをする環境なんていくらでもあるわけじゃないですか。そこにあえて飛び込んで、悔し涙を流しながら、くそって。ちょっとでも謙虚になれるように頑張るみたいな。

そういう大人になりたいですね。ありがとうございます。では続いて3つ目、行きましょうか。直感思考と違和感思考。結構、私の中ではぐさっと刺さったものだったんですが、お願いします。

これ、採用面接してた時にすごく経験したんですけど、人間って直感が働くじゃないですか。でも直感ってよく間違えるじゃないですか。一方で違和感って間違えたことないなって思っていて。ん？ って思う時は必ず何かある。その人間のセンサーが多分すごく優秀なんだろうなと思っていて、採用面接の場面で幹部の方とかと面接をして、履歴書がピカピカですごい学歴もあって職歴もあって、でも話しながら違和感を感じるんだよなって思うんですけど、でもすごく優秀な方だから来てほしいと思って、無視するんですよ、違和感を。入っていただくんですよ。合わないんですよね。その時感じた違和感が、その後顕在化してきて。

だから特に採用面接の場面で僕は本当にこれを感じていて、直感はよく間違えるけど、違和感は必ず間違えないって思ってるんですよね。

これって採用の時に違和感ポイントみたいなところをつけるのか、「違和感ありましたか？ イエス、ノー」とかって書くことないじゃないですか。私もたまに採用に関わることがあるんですけど、どちらかというと、いかに彼女が、彼が良かったかって話を書くことが多い。気になったところはこうですが、良かったところがこうです、みたいな書き方をすることが多いんですね。ただ、違和感って言語化できないから違和感じゃないですか。シートに残せないというか。これは採用の時どうされてるんですか？

勇気を持つ、だと思ってて。お見送りする、だと思うんですよ。何か少しでも違和感を感じたとしたら、他にいいことがあったとしても、勇気を持って、かなと思ってますね。でもそれが難しいんですよ。

そうです。だってすごいいい人なんですもんね、書類的にはね。

そうなんです。

でもそれが人であったとしても、AIであったとしても、この時代の中では、違和感を重要視すべきだと。

それが人間にしか持ちえない、空気を感じるとか、その空間を感じるとかで。まだまだAIの認識能力だとそこまでできないと思うんですよ。でもなぜか人間は、分からないんですけど、その違和感を働かすことができる。だから人間はそこに価値があると僕は思っていて。空気を感じるとか、難しいじゃないですか。

分かります。

LLMってよくよく考えると、ラージ・ランゲージ・モデルなんですね。要は巨大言語モデルなんですよ。言語なんですよ。空気はないんですよ。でも人間には、そのランゲージだけじゃなくて、その世界を認識するモデルを持ってるわけじゃないですか。だから人間はそれができると思ってるので、AI時代はこの違和感を人間は大事にしたらいいんじゃないかなって思ってるんです。

私、刺さった理由の1つがまさにそこで、私の仕事って、これだけメディアに自分が司会だったりMCしてるデータが大量にばらまかれてるんですね。これをAIに入れちゃえば、「野嶋紗己子っぽくMCして」が可能だと思うんですよ。だから、そろそろ私、アバターとかでもう仕事なくなるかなって思ってたんですけど、台本とかってAIでどれだけきれいにしても、対談で話す時って1ミリも使えないんですよ。

なぜかっていうと、空気感が分かってないから。この人がこの発言をした時に、その話じゃないんだよなって顔したかどうかとか、そこで言葉に詰まったかどうかとか、それはまだ私の方に権限があるっていうので、ちょっとだけ希望が今のところ持ててるんですね。ただ今後、もしかしたらフェイスレコグニションとかっていって、表情分析とかまで全てされたら分からないですけど、まだいけるかなっていうのはちょっと思えてます。

でも結局、人間関係のその関係性の中で引き出したり、出されたりするわけじゃないですか。それが本当にすごい短い、0点何秒で反応してくれてる、そのロボットみたいな人がやってくれるのかなっていうのは、ちょっとまだ想像つかないですよね。

そうですね。その未来が来るのかどうか。でもそれがだいぶ先なのであれば、我々はやはりこの違和感を重要視せよと。

そうですね。

そして続いてこちらです。打率から打席数思考へと。これはAIじゃなかったとしても、よく言われてきたことかなとも思いつつ、どちらかというと、どうしても打率の方に引っ張られてきたのが我々かなと思ってるんですね。改めてこれ、なぜこうだったのか。

数を作れるようになったってことですね。単純に昔だったら人間の手でしか生産できなかったので、数を作ることのコストが高かったんで、打席に立つことそのものがコストだったけれども、生産コストがだいぶ下がったんで立てるじゃないですか、打席に。という状況になったので、誰でも立てるんだったら打席数が多い方がいいんじゃない？ 打率よりも、っていうことですね。

それ、打席数が逆にどんどん増えていけば打率も上がるという、後からそれがついてくるみたいな考え方で思ってたらいいんでしょうか？

さっきの審美眼とかセンスの話とも近いと思うんですけど、打席数が増えれば増えるほど真剣な試行錯誤の回数は増えるから、打率につながるようないい能力がたまっていく可能性は高いですよね。

だからこれが、さっきの、あまり周りの人から年齢を重ねると指摘されなくなるよね問題も、もしかしたら若い時ってそういったえげつない打席数に立ってやってたけど、途中からどんどんその件数がなくなって、打率の方に行っちゃって、保守的になってみたいな感じなのかもしれませんね。

そうですね。僕が若い頃のオフィスの思い出って、すごい上司に資料を確認してもらってた記憶があって。「20点でもいいから持ってこい」みたいな。レビューされて何回かやって、80点にして出すみたいな。それって一点突破で打率をとにかく上げる訓練をさせられた。別に良かったんですよ。だけど今だったら、別にそのプランを何個かたくさん持っていって、大量に生産して、そこから自分が審美眼で選んで、「これどうですか」って見せてっていう打席を増やせるわけじゃないですか。それはいい環境だなと思うし、AI時代だからこそ、そうした方がいいんじゃないかなっていう。

そうですね。これは確かに、やろうと思っててもできないことだからこそ、これをやろうとするように、自分を何かうまくルーティンワークなりで組み込む必要がありそうですね。じゃあ続いてこちらです。成功思考、失敗思考へと。みんな成功したいはずなんですけど、失敗しろと。

そうです。我々の会社のバリューの1つに「Fail & Grow」っていうのがあって、早く失敗、早く成長っていうのがあるんですね。仮説を立てるんですよ、まず。AかBかどっちかになるはずだ、みたいな仮説を立てるわけですね。それを実世界で実行してみるんですよ。そのまま仮説通りうまくいったら成功じゃないですか。仮説通りうまくいかなかった場合は、人はそれを失敗と呼ぶんですけど、Aじゃなかったっていう知識を獲得するわけですよ。そこに成長があるんですよね。

そこからまた仮説を立てればいいだけなんですよ。だから仮説を立てて何かを実行するっていうことは、必ず成功か成長があるわけですよ。これ得じゃないですか。なんでこれみんなできないんだっていうと、仮説を立てるってことが難しいっていうことはあるかもしれないけど、やっぱり失敗のようなものが嫌なんですよ、恥ずかしくて。

そうですね。あともう1個言っていいですか？ 評価される側としては、失敗は評価されないんですよ。それも1個あると思うんです。失敗したらもう終わりみたいな。その人事評価の中に、失敗してもいいよって言うけど、だめだよねっていうのがすごくありすぎて、失敗できないっていうのも絶対ある気がして。だからこそ多分おっしゃった、恥ずかしいからできない、怖いからできないにつながっちゃってるんじゃないかという、下っ端の意見はいかがですか？

だから、うちのバリューの1つに「Fail & Grow」、失敗しなさいって言ってるんですよ。

そっか。もう会社の指標として言ってるんですね。

しなきゃだめって。失敗しないっていうのはガラパゴスっぽくないよっていう。これ多分、割と実験とか理系の考え方だと思うんですよね。昔から理科の実験とかで試すじゃないですか、いろいろ。でもうまくいかなくても、それは別に失敗と呼ばずに、データとして残るじゃないですか。うまくいかなかったっていう、そういう感覚だと思うんですよね。

これはコメント欄でも、皆さんの意見も聞きたいですね。ありがとうございます。そして最後こちらです。これ本当に重要だと思った。これもぐさりだったんですが、検索思考と検証思考。もうこれに尽きるかなとも思ったんですけど、改めてお願いします。

そうですね。AI、確かにめちゃめちゃ便利なんですよ。正しそうな情報を持ってきてくれるじゃないですか。それは別にGoogleの検索の頃もそうだし、AI時代もそうだと思うんですけど、さっきみたいにLLMってラージ・ランゲージ・モデルなんで、何かを学んでるはずなんですよ。学ぶ情報って基本的にはインターネット等々の情報が多くて、それ以外ももちろん学んでるんですけど、AIは全ての事象を学んでるわけではないんですよね。だから必ず正しいとは言い切れないわけじゃないですか。それを正しいと思い込みすぎちゃうのは、やっぱり危険でしょうと。

もっと世界は広いし、さっきの空気の話もそうですけど、AIが認知してない情報なんてごまんとあるわけですよね。じゃあそれは何なんだっていった時に、例えば自分たちがサービスを何か出しましょうっていう時に、1人の、もしかしたらお客さんになってくれるかもしれない人から引き出せるいろんな情報。それこそがAIが引き出せてない、僕しか分からない、知らない情報になるかもしれないわけじゃないですか。一次情報をちゃんと取りに行って検証することの価値が、AIが広がれば広がるほど、実は高まるんじゃないかなと。

さっきの話にちょっと戻っちゃうんですけど、ある先輩の方に言われたのが、認識を広げるとか、人として成長するには3つのことをしなさいって言われて、「本を読んで、人に会って、旅に出よ」って言われたんですよね。これ何を言ってるんだろうか分からなかったんですけど、だんだん分かってきたのが、結局、認識の幅を広げるってことだと思ってるんですよ。

要は本とか、まさに著者の意思みたいなものがあって、それを頭の中で戦わせることによって、何か新しい自分の中で認識を獲得するわけじゃないですか。人に会ってこうやって話すことによって、対話をしながら自分の認識が広がったりする。旅に出ることによって、今まで見たことない景色の中で新たな認識を獲得する。結局その3つをやっとけば認識が広がる。人間は見てるものを認識してるんじゃなくて、認識してるものを見てるんだって言われたんですよね。だから、いかにその認識量を広げるかっていうことが、その人の成長にもつながる。世界は広がるわけですよね。そういうことを言いたいんじゃないかなって。

自分で解説してるんですか？ さすがです。でもおっしゃる通りですね。だから私たちの頭の中で考えつけてないものは、AIはもしかしたら見せてくれないし、私たちも判断ができないってことですもんね。

そうです。

だからこそ皆さん、一次情報を取りに行きましょうと、経験を積みましょうっていうのが、どちらかというと自分のアップデートの第一歩なのかもしれませんね。

やっぱり部屋にこもっててもだめですよね。

そうですね。移動しましょう。皆さん、前半のまとめは外に出ましょう、経験せよ、でございますね。ぜひ皆さん、コメント欄で何が刺さったかとか、ここは私も共感したみたいなものがあれば教えていただけますと幸いです。

地図思考からコンパス思考へと。これどういうことなんでしょう？

コンパスを持って、柔軟に方向を決める考え方にしとかないと、これから大変なんじゃないかな。

正解思考と別解思考。

正しいことがどんどん減ってきてる。正解のようなものを追い求めても、多分それはなくって、いくつかの別解を持っておくっていうことの方が生きやすい。

ループ思考とスパイラル思考と。

日々、仕事する中で繰り返し繰り返しやることあるじゃないですか。Claude Codeが出た時に任せてみようと思った。AIのClaude Code側がその時独自に考えたものと、僕が思ったものを答え合わせしてくれ。全然合ってないです。でも2週間たった3週目の初日に、俺じゃんって。完全に俺になったじゃん。

すごい。

そうやってループしてるものって、実はAIにとっての格好のネタなんです。

結局、私たちはAIと一緒に何をやらなきゃいけないんですかっていったら、データ化できないことをやるべきであると。

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