AIに出来ること・出来ないこと

今年1回目のメルマガではこれから必要とされる人材についてお伝えします。
生成ＡＩの活用はもはや当たり前になりつつある昨今ですが
今後必要とされるのはＡＩが苦手のことに対応できる人材です。

今まで優秀とされていたのは「正解をだすことが得意な人材」。
例えば
過去のデータを分析し、危機管理対応しつつデメリットの少ない戦略をとる
お客様のニーズを把握し、話題の商品を提供する
など、経験や知識をもとに分析する人材でした。
しかし、ＡＩにできることが増えた今は分析に時間を費やす必要がありません。

それではＡＩの苦手なことは何でしょうか。
それは「意味がないことを作る」ことです。
考えたことがなかったこと（＝無駄なこと？）だけど、言われてみれば面白いことはありませんか？
モノがあふれる時代だからこそ、そこにどんな価値を見つけるかは自分たち次第です。
安くておいしいものがでてくるのは当たり前。（口コミは怖いですからね）
では高い料理を食べに行く理由は何でしょうか。

「自分が（誰かと）何かを実現すること」に価値を置いているからかもしれません。
他の人にわかってもらわなくてもいい、多様性が認められる時代だからこそ
今までのデータにないものはＡＩには分析できません。

「それは前にやってみたけどダメだった」が禁句となり、
「なぜこういうやり方になったのか」を検証する（ここはＡＩに協力してもらうところ）
正解はない、定石もない、ニューノーマルなことがノーマルになっていきます。
たくさん失敗してうまくいったものだけを伸ばせばいい。
そんな判断が必要です。

また、「似たような仕事」「意味のない仕事」の必要性を考える時期でもあります。
それをやらないと本当に事業は継続できないのか、
似たような仕事ばかりで従業員は疲弊していないか、
ＡＩがやる仕事と人間がやる仕事の線引きについて、考えてみるのはいかがでしょうか。
◆参考文献
「新時代を生き抜く24の志向・行動様式～ニュータイプの時代～」
ダイヤモンド社　著書：山口周氏

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