こんにちは、中西です。
ここ数回は、AI時代においてアイデアや想像力といったものがどのように必要になってくるのかについて考察してきました。
この流れで今回はもう一つ、最近私が感じていることをお話しします。
結論から言いますと、
【 「やり方がわからない」という問題が、AI時代においては、ほぼ完全になくなってしまうのではないか? 】
ということです。
これまで、仕事でも勉強でもプライベートのことでも、何か目標を作ったり何かを実践するときに、
「やり方がわからない」
という問題が常に存在していました。
この問題が、AI時代になるとほぼ完全になくなるのではないかと感じています。
もちろん、インターネットの時代に入ってからは、それ以前のネットが普及していない時代に比べて、「やり方がわからない」という問題は飛躍的に減ってはいました。
ネット以前は、人から聞いたり、本屋に行って本を読むぐらいしかなかったわけです。
しかし自分が取り組もうとしていることに詳しい人とつながっているとは限りませんし、むしろその可能性は圧倒的に低い。
仮に専門家を探し出したとしても、距離があったり料金が高かったりして、無料で簡単にやり方を見つけられるということはありませんでした。
本を買うにしても、私もそうでしたが、地方だと小さな本屋しかなくて、大きな本屋さんまで行こうとしたら電車に乗っていかなければなりませんでした。
その大きな本屋さんですら、全ての情報があるわけではなかったわけです。
そんな時代を知っているので、ネットが出てきてからの情報量の爆発と、「やり方がわからない問題」の減少は体感してきました。
一定の年齢以上の人なら、ネット以前と以後で全く状況が違うのは体験的にご理解いただけると思います。
とはいえ、ネットの時代になっても「やり方がわからない問題」は常に存在していました。
ネット以前のような「直接人に聞くか本を読むかしかない」ような時代から、簡単に世界中の人々の情報にアクセスできるようにはなっていましたが、
それでもすべての問題を解決できるわけではありませんでした。
日常のちょっとしたことや、仕事の独自の問題などについて、ネットの一般人の発信情報や専門家の情報をかき集めても、見つからないことの方が多かったわけです。
そういう場合は、専門家に有料で聞く方法がありましたが、その場合は有料サイトに入会したり、個別のコンサルであれば高額のコンサル料を払わなければならなかったりしました。
また、そうやって料金を払ったからといって、確実に自分の問題にカスタマイズした「やり方」が見つかるとは限りませんでした。
ヤフー知恵袋のような、詳しい人の知恵を無料で集める方法もありましたが、これも解決できる時とできない時があり、回答がついたからといって、それが正しいとは全く限りませんでした。
ところがAI時代に突入してから、この
「やり方がわからない問題」
が飛躍的になくなったと、私自身は感じています。
また、それは実際にデータでも出ていて、最近Googleの株価が下がったのですが、それはGoogleの検索結果の量が減っていることが判明したからです。
もともとそういう予測はされていましたし、AIを普通に使っていれば当然の流れだと多くの人が理解できるとは思いますが、はっきりとした数字で出たことはなかったのです。
それが最近、Googleの検索の量が明らかに減ったことが判明したので、株価が下がったということです。
そして、それは何を意味しているかというと、Googleで検索して調べるよりも、AIで調べた方が自分にカスタマイズされた回答が得やすいということに、多くの人が気づいてきたということだと思います。
だからといってGoogle検索が完全に廃れることはありませんし、AIだけしか検索できないネット空間になったら逆に恐ろしいので、
Google検索はそれはそれで残り続けるのも間違いないと思います。
一方で、自分の課題や問題によっては、Google検索よりもAIで調べた方が良い場合も相当数存在するので、Googleの検索量が相対的に減っていくということです。
また、私の感覚的なものですが、以前ならGoogle検索したときに上位の方にYahoo!知恵袋の回答が出ることが多かったのですが、その割合も減ってきているような気がします。
知恵袋で質問を投げかけても、すぐに回答がつくとは限りませんし、回答をつけてくれた人の情報が正しいとも限りません。
そうなると、回答のスピードと一定以上の正確性を担保できるという意味で、知恵袋からAI検索につながっているというのは、容易に想像がつきます。
そんな感じで、ネットが普及した後も存在し続けてきた「やり方がわからない」という問題は、AI時代になっていよいよ完全に消えていくのではないかと感じます。
そうすると、最後に残る問題は「実行できない」という問題でしょう。
何でもそうですが、やり方がわかった後はそれを実行するだけです。
理屈上はそうなのですが、多くの人がもう体験的にご存知の通り、やり方がわかったとしても実行できるとは限りません。
実行を妨げる要素はいろいろとあります。
新しい試みであれば新しいことをやる不安だったり、
ハードルの高い取り組みであれば心理的なしんどさだったり、
習慣的なタスクであれば単純に飽きていてつまらなかったりといった、様々な理由で
「やり方がわかったけど、実行できない」
という状況は、今後も人類が存続する限り続くと思います。
この部分をAIで解決することも、一定以上はできると思いますが、どうしてもAIではできない部分も相当あります。
私自身がやっている第二領域コーチングプログラムも、AIではできない(とくに実行が難しい”緊急ではないけど重要”な第二領域タスクの)「実行力」を高めるサポートを複数の仕組みによって行っています。
今年で3年目に突入しているのですが、去年あたりから導入したいくつかの独自の仕組みが、多くのメンバーさんの実行力を一気に高めることに成功しています。
長くなるので今回はここまでにしますが、そのあたりの話も今週できればと思っております。


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