シン・ニホン
データ×AIシステムは先行者利益が利きやすい。そのため学習優位を築くためにどんな分野でも始めた方がいい。
人間は合理性を求める一方、人の温かみ、人を通じた価値を大切にする生き物だ。
AIとデータに得意なことは任せ、浮いた余力を人にしか生み出せない価値の打ち出し、人にしかできないこだわりや温かみの実現を目指していくことが、ビジネスの勝負どころになっていく。
妄想し、カタチにすることが富に直結する時代
複素数平面ゲームで未来を仕掛けるために何を考えるべきだろうか？
Answer:未来は我々の課題意識、もしくは夢をなんらかの技・技術で解き、それをデザインでパッケージングしたものと言える。『未来＝夢×技術×デザイン』
こんな課題を解きたい、こんな世界を生み出したい、そういう気持ちなしでは、手なり以外の未来など生まれる理由がない。
大切なのは、目に見えない特別な価値を生み出せるかどうかだ。素晴らしい世界を描き、領域を超えたものをつなぎデザインする力が、これまで以上に重要。
目に見えない価値を想像し生み出せるか
人がいいなと思うであろうことを先んじて感じ、それを自分なりに表現できる力が重要になる。
事業成長の７割以上が単一のファクター、市場に
よって説明できる
つまり、どれほど素晴らしい戦略、リーダー、実行力があろうと、市場を間違えるとどうしようもないということだ。逆に言えばら時代の潮流に乗ったことをやればほぼ確実に成長できる。
国内に閉じず、世界的なスケールで何かをアップデートすることで富が生まれる
マネジメントとは何をやっているのか？
0・あるべき姿を見極め、設定する
1・いい仕事をする(顧客を生み出す、価値を提供する)
2・いい人を採って、いい人を育て、維持する
3・以上の実現のためにリソースを適切に配分し運用する。
人が群がって流れていくような方向へは行くな、必ずしも人が気づいていないような自分の道に進め
これは真実を突いている。人生設計、就職、仕事探しにおいて、とりわけ正しい。人が群がるところに行くということは、コモディティへの道、部品化への道を歩むということだ。人が既に歩いた道を行くのだから、当然、先行者利益などない。その人の価値は「何者であるか」ではなく、「どの組織に属しているか」でほとんど判断されることになる
独自性、つまり同列の競争での優秀さではなく質的な違いこそが勝ちになる時代において、交換可能な部品になると実に厳しい道を歩むことになるからだ。
人生でもビジネスでも直接的な競争はできるだけ避けるのが正しい。実質的な無競争空間を生み出せるかどうかが、幸せへのカギだ。
気の利いた人は、ぜひ思いがけない道を選んで欲しいなと思う。そういう人たちが、異人となり未来を作る。
人としての魅力
・明るさ、前向きさ
・心の強さ
・信じられる人であること、人を傷つけたり騙したりしないこと
・包容力、愛の深さ、心の優しさ
・その人らしさ、真正さ、独自性
・エネルギー、生命力
・リスクをとって前に進める提案力、実行・推進力
・建設的な発言
・協力し合う、助け合う人柄、耳を傾ける力
・ユーモア、茶目っ気
・素敵な表裏のない笑顔
ドメイン的な知識、文脈の適切な理解に基づき、どのような課題をどの局面で解決すべきかを見極めなければら価値など生み出しようがない。また解くべき課題がわからない人はアウプットの価値すら判断しようがない。これはビジネス力だ。
先入観に引っ張られず事象をありのままに受け止める力、論理的にものを考える力、いろいろな入り組んだ事象の中で異質性を見極める力、整理して人に伝える力などが複合的に絡んでいる。
またサイエンス力のベースになるのは統計数理と数学、特に線形代数、微分積分の力だ。
したがってまず身につけるべきは、虚構坦懐に現象を見る力、その上で分析的、倫理的に物事を考え整理する力だ。また本物のデータ×AI使い、データサイエンティストになりたいのであれば統計数理、数学的な素養こそ身につけるべきだ。
これらの素養や、手を動かして何かを作る場を犠牲にしてまで、プログラミングスキルを先に学ぶ意味はない。
現代においてこれまでどのような能力がリーダー層に求められてきたのかと考えると、母国語(世界語)でものを考え、人に伝えることができ、加えて問題を正しく見極め解決できる解決能力であると考える。
データやAIこ力を解き放ったときに求められるのは、さまざまな価値やよさ、美しさを知覚する力であり、人間力になる可能性が高い。
単なる論理的な思考だけで何か価値のあることを生み出すことは厳しい。新たに学び、知覚できる領域を一つ一つ増やしていくことが未来につながる。
知覚を鍛えるためには
1・ハンズオン、ファーストハンドの経験を大事にする。百聞は一見にしかずだから、人から聞いたことを鵜呑みにせず、手と足と頭を動かし、試してみることが大事！
本を繰り返し読むだけで何かを身につけようとしている人が失敗する最大の理由もこの実践の不在だ。
2・言葉、数値になっていない世界が大半であることを受け入れることだ。
具体的な事象に向かうコツは5つある
①現象、対象を全体として受け止める訓練をする
②現象、対象を構造的に見る訓練を行う
③知覚した内容を表現する
自ら感じたことを、表現しアフトプットすることが大切だ。表現することなしに自分が何をわかったのかを理解することは自分でも難しい。
④意図的に多面的に見る訓練をする
自分なりのモノの見方のある人、違う視点の人の考えを聞いてみる。
⑤物事の意味合いを深く、何度も考える
経験したことや、感じたことの意味合いを何度も考え、問いを深めることだ。
人間らしく、豊かな知覚を持ち、豊かな課題解決を行いたいなら、できるだけ多くファーストハンドな経験を積むべきである。そして、さまざまなことを直接感じ、考え抜く経験を幅広く持つべきだ。それが全ての経験の質を高め、自分なりの価値創造の地力を本質的に深めていく。
理解しようとする領域を狭めることは避けつつも、まずは一つでいいから半ば変態的にこだわる領域を見つけることが、深い知覚を持つ領域を生み出す近道ではないのだろうか？
覚える力をこれまでの教育は大切にしてきだが、その時代は終わり、そういうのは本来キカイの方が得意なことだ。本当の意味で肉化された知識、知恵がなければその人なりの価値の創出が難しい時代に突入することを考えれば、肌感覚で価値を理解でき、操作できる領域を増やすこと、それを表現する力が極めて大切になる。
創造的な仕事をなしとげる三つの条件がある。それは①若いこと②貧乏であること③無名であることだby毛沢東
「気づき」と「新しい知識」は本質的に異なる。
今日の気づきはなんですかと問うと。多くの学生は単に新しく知ったことを語るが、少数の学生は自分としてはハッとしたこと、新しい驚きを述べることができる。後者が本当の意味での「気づき」だ。
人の成長力は気付く力に真に依存している。この積み重ねがその人の本当の力になる。
「スポンジ力」より自分なりに引っかかる力だ。机上の理論、文章だけでなく、生の体験・苦労を通じ、自分なりの気づきを促し、この気づく力そのものを育成していくような人材を脱皮させていく必要がある。
これからの時代はむしろ、データ×AIの持つ力を解き放てること、その上でその人なりに何をどのように感じ、判断し、自分の言葉で伝えられるかが大切だ！
データ×AIリテラシー以前の能力として、分析的に物事を捉え、道筋だてて考えを整理し、それを人に伝える力の養成が必須だったからだ。
「分析的、構造的に文章や話を理解し、課題を洗い流す」という理解・解題能力の育成は明らかに後回しになっている。
また表現においても感想文という名の、「感じたことの書き連ね、建設性のない批判」が中心に行われ、「論理的かつ建設的にものを考え、思考を組み上げる」構成能力の育成は決して明示的に行われていない。「明確かつ力強く自分の考えを口頭及び文章で伝える」表現、伝達能力を学ぶことはない。
リーダーの仕事は5つある
①課題解決
②いい人を採って励まして育てる
③お客さんと仲良く
④外の人をつなぐ
⑤変化を起こす
日本では体系的かつ徹底的に論理的な思考や表現をする訓練を受けたことがない
結果、明晰で誰にでもわかる文章が書けることが教育者層の証明となっている。
若さこそが毎日目減りしている希少な資源であることを早期に気づかせるべきだ。若者の皆さんには自分の持っている若さが、お金でも名声でも手に入れれないもっとも貴重な資源であることを忘れないでほしい。
仕事＝力×距離
どれだけ大きな存在に対して、どれだけ勢いよく、どれだけの変化(距離)を引き起こしたかだ。
そういう視点からいろいろな仕事がどのような変化を生み出しているのかを考察させ、自分はどういう変化を生み出したいのか、そのためにはどういう技なり力がいるのか考察するべきだ。
