AIでアウトプットの高さは得られる。理解の深さは得られない
ある提案の場で起きたこと 先日、知り合いの職場でこんなことが起きたそうです。 カスタマーサクセス部のメンバーが、お客様の課題に対する解決提案書を、AIを使って作成しました。お客様の課題を入力し、解決策を出させ、提案書の形に整える。いまのAIを使えば、体裁の整った提案書が短時間でできあがります。 そのメンバーは、お客様の前でその提案書をほぼ読み上げました。そして、お客様から提案の中身について質問されたとき、すぐに答えることができませんでした。 提案書に書いてあることを、本人が理解していなかったのです。 AIの力を借りるのは怠慢なのでしょうか 「AIに丸投げしたのが悪い」と片づけるのは簡単です。 けれども、同じことは若手メンバーだけでなく、営業部の中堅メンバーにも起きていました。経験も能力もある人が、同じ落とし穴にはまっている。そうであれば、これは個人の怠慢の問題ではなく、AIを使ってアウトプットを得ること自体に潜む、構造的な問題ではないでしょうか。 その構造を自分なりに理解するために、私は一枚の図を描きました。 アウトプットに至る二つの道 縦軸は、アウトプットの量と質です。横軸は、思考に関する「ラリー」の数を表しています。ラリーとは、書く、聞く、話す、調べるといった、考えを行き来させる行為のことです。ラリーを重ねるほど時間がかかるので、横軸はアウトプットを手に入れるまでの時間でもあります。 まず、階段を上る人を見てください。左下で困った顔をしています。考えを書き出してみるものの、うまく言葉になりません。書き出したものを一晩寝かせて見直してみると、自分の話の矛盾に気づきます。調べてみると、前提が崩れます。そうしたラリーを一回打つごとに、階段を一段上がっていきます。 各段の段差は、思考の「摩擦」です。うまく言葉にならないもどかしさや、矛盾に気づいたときの居心地の悪さのことです。この摩擦は面倒ですが、思考はここで鍛えられます。そして最後に、右上で自分なりの理解を手に入れて笑顔になります。 次に、左上にいる、輪郭のぼんやりした人を見てください。これがAIを使ってアウトプットを得た人です。ラリーをほとんど打たずに、アウトプットの高い位置にいます。しかし、その輪郭ははっきりしません。 アウトプットの質の高さと理解の深さは、別の軸 図の上部には、もう一本、左から右へ向かう矢印があり...
