【警告】AI時代に確実に損する人の特徴TOP10

あの人と同じAIを使っているはずなのに成果は全然違う。絶望的なAI格差。もう取り返しがつかないレベルまで来ています。今回はAI時代に損する人、得する人トップ10を紹介。この動画を見てAI時代に得するまに来てください。マジAIマスター助けてください。もしかしたら僕AI時代の負け組なのかもしれません。

おやマジさん急にどうされたのですか？同僚に比べて仕事が遅いって上司に詰められてしまったんです。僕だってAI使ってるのに何が違うのか全然わからなくて。

なるほど。魔さんなりにAIを活用しているのですね。はい。AIに丸投げせずにちゃんと自分で考えて指示も出してます。僕がやれることはちゃんとやってるんです。なのにどうして。

マジさん厳しいことを言います。今のままだとマジさんはAI時代に損し続けます。え、僕が損し続ける。どうしてですか？AIだってちゃんと使ってるじゃないですか。

AI時代これまでの常識は大きく変わり始めています。いち早くAI時代の当たり前をインストールしなければ差は開いていく一方。差が開く。それはまずいですよ。一体何をしたらいいか早く教えてください。

もちろんです。今回はAI時代に損する人の特徴、トップ10を得する人になるためのAI活用法と共にお伝えします。どれも知った瞬間からすぐにできることばかり。明日からAIで得する人になってください。

AI時代に損する人。第10位は自分で考える人です。え、自分で考えることの何がダメなんですか？僕自分の頭で考えろって言われて育ったんですけど。

自分で考えること自体は大事です。ですが、自分の考えがAIの実力を制限してしまっていることに多くの人は気づいていません。気づかぬうちにAIの邪魔をしてるってことですか？

ええ、どういうことなのか実際に体験していただくのが早いでしょう。大事な取引先からこんなメールが届いたとします。マジさんならどうしますか？

何な？納品した商品の不具合で10個中3個に傷。しかも子宮体をいただけますか？って。これは意外痛くなる状況ですね。でも返信文の作成はAIで一瞬ですよ。チャットGPTに作ってもらいます。

えっと、取引き先からクレムのメールが来ました。取り急ぎ返信しないといけないので丁寧な返信メールを書いてくださいとメールも貼り付けて送信。お、返信文ができましたね。謝罪の言葉があって対応は追って連絡することも書いてある。言葉遣いも丁寧ですし、普通にこれを送ったら良さそうです。

確かに変信メールとしては問題ないでしょう。ですが本当にこれで十分でしょうか？次はやり方を変えてみます。メールを作成して都と指示せずAIにどう動くべきかを考えてもらうのです。

えっと、この指示を送るのと何が違うのかいまいち分からないです。では実際にやってみて違いをお見せしましょう。やり方は簡単。2つのフレーズを使います。1つ目が最善の案を3つおすめ順に理由付きで提案してこれを使ってAIにどう動くべきかの案を出してもらいます。2つ目が良いアウトプットを出すために私に聞きたいことを3つに絞ってください。質問は1つずつ行って進めてください。こちらを使うとAIの方から質問してくれます。

へえ。提案させるだけじゃなくてAIに質問もさせるんですね。その方がより良い提案をしてくれます。ではクライアントからのメール文とこのように何の最善を提案して欲しいのかを伝えた上でこの2つのフレーズを添えて送信します。するとまずはこのように質問を返していきます。現在の在庫状況と代替品の即事手配費か。

なるほど。まず在庫の状況を聞いてくるんですね。じゃあ即次手配は可能ですと答えてみます。良いですね。このようにAIがこの状況でどう動くべきかの判断に必要な情報を順番に質問してくれます。もう1つ重要な質問を見てみましょう。えっと取引先との関係性ですか？長期の重要顧客ですと。

あ、さっき僕は取引先とだけAIに伝えました が、確かにお客さんとの関係性によっても今後の対応は変わりますよね。良い気づきです。AIに質問させることで重要な情報をAIに伝えれずに住みます。では次の質問。全ての質問に答えた後に出てくるAIの提案を見てみましょう。

え、メールと電話で即自謝罪。確かに言われてみれば重要顧客にメールだけっていうのは軽い対応に見えますよね。しかも予備も送るって伝えたらより信頼を得られそうです。ええ、もちろん電話やの負は上長への確認が必要だと思いますが、こうした案がまず出てくることが重要です。マジさんがメールを返そうと決めた瞬間、先方にすぐ電話をかけるという選択肢は消えてしまった。AIにまず提案させたことで自分一人では出てこなかった案が次々と出てきた。これが自分で考える人が損をする理由です。

確かにメール以外の可能性を全部見落としてました。顧客対応に限らず色々な選択肢を検討した上で判断することは仕事において重要なこと。ただ焦っている時や忙しい時、自分の頭だけで考えるのは難しいです。その点AIに提案してもらえば一瞬で選択肢を提案してくれます。自分一人じゃ大変すぎますもんね。AIがあってたよかった。

そうですね。他にも車内イベントの運営を任された時、自分で段取りを考える前にまず仕事の進め方からAIに提案させれば自分では思いつかなかった進め方が出てくることもあるでしょう。AIはすでに私たちより賢い。自分の考えでAIに作業させていてはAIの賢さをしきれません。うAIに頼むのは自分で考えてからだと思これからは順番を変えてください。まずAIに案を出させてその中から自分が判断する。それだけでAIの実力は断違に引き出せます。是非先ほど実演で使った2つのフレーズを自称登録してください。最前の案を3つおすすめ順に理由付きで提案しては提案で良いアウトプットを出すために私に聞きたいことを3つに絞って質問してください。質問は1つずつ行って進めてください。は質問で登録しています。別々で自書登録をしておくと普段は提案だけ慎重に進めたい大事な場面では両方と状況に応じて使い分けできます。

なるほど。こそという時に両方使うんですね。ええ、明日からこの2つのフレーズでAIの実力を最大まで引き出してください。

第9位は転職したことがない人です。転職したことがない人はAI時代に取り残されます。え、僕転職したことないですよ。転職してないだけで取り残されるなんて言いすぎじゃないですか？

いえ、転職をすると多くの場合、車内で使うツールも報告の仕方も評価の基準も一気に変わります。一方、何年も同じやり方で仕事をしていると大かれ少なかれ仕事の変化に対する抵抗感が生まれます。まあ、僕は新卒からずっと同じ会社、同じ部署ですし、仕事のやり方なんて変える必要もなかったですからね。でもそれの何が問題なんです？

大きな問題です。AI時代仕事のやり方が激変することは目に見えています。実際各国の首脳や企業トップが政治経済について議論する国際世界経済フォーラムの調査では4年後の2030年までに仕事で求められる主要スキルの39%が変わると報告されています。仕事の変化に慣れている人とそうでない人で適用のスピードに大きな差が出るでしょう。

え、39%って半分近じゃないですか？仕事のやり方を変えるるって言っても何から始めたらいいのかさっぱりなんですけど。

安心してくだい。まずは今の仕事の中で1つだけやり方を変えてみることから始めるのです。例えば今まで自分一人で仕上げて提出していた生物を提出する前にAIにレデビューさせてみる。この一手間を加えるだけでもAIによって仕事の一部に変化が生まれます。実際にやってみましょう。

あ、それなら上司に出そうと思っている業務報告書があります。ちょうど今月分を提出しなきゃいけなくて。良いですね。ではその業務報告書をそのまま上司に提出するのではなく一度AIに上子目線でレビューしてもらいましょう。AIに自分の生物をレビューさせる時には是非のもっとよくできるところトップ3を改善と共に提案してというプロンプトを使ってください。

トップ3を出してって言うだけでいいんですか？たった1分つけるだけなら使わないとはないですね。ええ、では実際に入力してみましょう。上子目線で以下の業務報告書のもっと良くできるところトップ3を改善と共に提案してと伝え業務報告書の文章も貼り付けて送信します。回答が出てきましたね。どれどれ。数値客観データが不足している。課題に対する具体的な打ち手が書かれていない。自分の不可価値貢献インパクトが見えにくい。う、確かに3つとも壺干して何も言い返せません。

もしこのままAIのレビューを挟まずに上司に提出をしていたら同じ指摘を受けて書き直しになっていたかもしれません。うわ、そういえばこの前も上司に定量的な根拠がないって言われてやり直しになったことを思い出しました。今まで自分の目だけでチェックしていた作業をAIに置き換えた。たったこれだけのことですが、書き直しの往復がなくなり仕事のやり方が1つ変わっているのです。

確かにそれに事前に修正してから上司に出せるから僕に対する上司からの評価も上がりそうです。そして今お見せしたレビューは仕事のやり方をAIで変えるほんの一に過ぎません。企画が行き詰まった時にAIと壁打ちをする。プレゼン前にAIにツっコみどを洗い出してもらうなどAIで仕事のやり方を変えられる場面はいくらでもあります。

う、確かに今やってないだけできることは色々ありそうですね。ただこうした変化になれるには時間がかかります。1つ小さく変えた経験が次に変えることへのハードルを下げてくれる。その積み重ねで変化への体制が少しずついていきます。だからこそ早く始めた人ほど有利です。

なるほど。今の仕事のやり方でのんびりしてる場合じゃないと。ええ。そしてもう1つ。もし今の職場でAIを使える環境がない周りも全くAIを使っていないという方は転職も選択肢に入れてみてください。

え、やっぱり転職しないとダメなんですか？さすがにハードルが高いですよ。もちろん誰もが取れる選択肢ではないことは承知しています。ただ仕事のやり方を変える経験を積みたくても会社がAIに触れる機会を与えてくれなければいいら個人で頑張っても限界はあります。

確かに会社がAI禁止みたいな環境だと難しいですよね。自分で課金しようにもAIって何かとお金がかかりますし。ええ、ですから今いる環境そのものに限界を感じる場合転職して一歩踏み出すことも考えてみて欲しいのです。環境を変えること自体がAI時代の仕事の変化を乗り越える最大の経験になります。まず始めは今の環境でできる範囲の小さな変化から始めてみてください。

わかりました。明日から上司に出すものはAIにレビューしてもらいますよ。

AI時代に損する人。第8位は完璧主義な人です。え、完璧を目指して何がいけないんですか？むしろ仕事は完璧にやってこそでしょう。

完璧を目指す施設は素晴らしいですが、AI時代完璧主義の罠にはまった人は以前とは比べ物にならないほど上司から仕事ができない人認定を受けることになります。仕事ができない人認定？どういうことですか？

完璧主義な人ほど何かを任された時、あれも調べないとこれも確認しないとやるべきことを頭の中で積み上げてしまう。結局手をつけられないまま時間だけが過ぎていきます。マジさんも心当たりはありませんか？

ぎく。まさに今その状態です。上司から車内のAI活用推進の企画書作成を雑ぶりされたんですけど、考えることの多さに圧倒されてます。1週間経ったのにまだ1文字もかけてません。

それは困りましたね。ただマジさん、AIを使いこなしている人ならマジさんが悩んでいる間にたった数分で旧大点を超える80点の企画書を作ってしまいます。数分で80点？いやいや、それはさすがに盛りすぎでしょう。

いえ、紛れもない事実です。実際にできることをお見せしましょう。マジさん、今分かっている情報だけで構いません。AIにその企画書の叩き台を作らせてみてください。今分かっていることだけで全然情報が足りなくてまともなものができませんよ。

最初からまともなものを出す必要はありません。まずは不完全でもいいのでAIを使って叩き台を作るのです。騙されたと思って1度やってみてください。わかりました。チャットGPTを開いて上司から車内でのAI活用を推進する企画書を作るように言われました。まずは1ヶ月間5人の営業チームでテスト導入する想定です。企画書を作ってください。送信と回答が必されました。マジさんいかがですか？

あれパっと見それっぽいですね。簡単な指示を送っただけなのに背景とかスケジュールとか一通り入ってます。ええ、AIは優秀ですから雑な指示でもこのように考えの土台になる叩き台を作ってくれます。そして大事なのはこの叩きを見て何に気づくかです。マジさん内容で気になるところはありませんか？

えっと活用シーンが4つもあるのは多すぎて全部は大変そうだから報告書と技似録の2つで試すことにしたいです。あと僕の上司セキュリティ面にうるさいからもっとしっかり書いた方がいい気がします。それから投入するAIツールはチャットGPTにしちゃって良さそうです。

いい着点ですね。それに見たところ情報が詰め込まれすぎです。AI活用テストの効果測定方法が詳細に書いてありますがテストの内容も決まっていない段階では不要でしょう。確かに企画書の叩き台を見たら色々と改善点が浮かんできますね。

それこそが叩き台を作る最大の価値です。頭の中だけで考えていても仕事は前に進みません。叩き台を作ることでリサーチが足りない情報が多すぎるなど具体的な改善点が見え仕事が前に進み始めます。では今の気づきをそのままAIに伝えて修正させてみてください。活用シーンは報告書と技事録を2つだけにしてと他にもセキュリティは独立した見出しに不要箇所は削るようにお願いしました。よしこれで送信回答が出てきました。活用シーンが報告書と記録に絞られてるしセキュリティもちゃんと独立した見出しになってる。余計なセクションも削れてコンパクトになりました。

そうですね。今やったようにAIを使えばたった数分で企画書が形になる。このスピード感が当たり前になる時代に企画書を頼んでから1週間何も出てこなかったら上司はどう思いますか？う、確実にこいつポンコツなのかって思われますよね。さっきマスターが言ってた仕事ができない人認定を受けるってこういうことだったのか。

その通り。AIにまず叩き台を作らせる人は完璧主義の人が動けずにいる間に改善を重ねてあっという間に80点レベルの品質にたどり着きます。僕が頭を悩ませている間に差が開いちゃう。企画書を作るのがこんなに簡単だなんて知らなかったです。とにかく明日この企画書を上司に提案してみます。お待ちください。

すぐに動こうとする姿勢は素晴らしいです。ただしその企画書を完成品として上司に提出するのはお勧めしません。え、どういうことですか？さっき作った企画書ダメってことですか？

ええ、完成品として出すには不十分です。ここでAI時代に損する人第7位をご紹介しましょう。第7位は完璧主義じゃない人です。え、ちょっと待ってください。さっき完璧主義な人が損するって言ったばかりじゃないですか？完璧主義でも損、完璧主義じゃなくても損って一体どうしろって言うんですか？

落ち着いてください。先ほどは始める前から完璧を求めて動けない人は損するとお伝えしました。しかし今回はAIで80点レベルの生物を作った後、それ以上詰めきれない人が損をするという話です。最後は完璧主義でいる方がいいと。ええ、ではなぜ80点以上を詰められない人がAI時代に損するのか、実際に先ほどマジさんが作った企画書を100点に近づけながらご説明しましょう。

うん。この企画書改めて見ても十分な容に感じるんですが、ではこの企画書をAIにデビューさせてみましょう。先ほどもご紹介したもっと良くできるところトップ3を改善と共に提案してという指示分を使います。この指示分を入力して最後に企画書の内容を貼り付けて送信します。お回答が出てきました。えっと、期待できる効果が訂的で判断ができない。結論が最初にある方が良い。全車への長期的な指標を入れるか。

確かにそうですね。改善を反映してもらいます。マジさん少しお待ちください。ここで大事なのはAIの提案を鵜呑みにしないことです。例えば3番、AIは1年後、3年後の全車展開のインパクトをかけと言っていますが、マジさんが任されたのはおそらく営業チームでの導入の企画書ですよね。全車展開の話は今回は不要ではないですか？

確かにそうですね。じゃあ3番は外して1番のテスト導入で期待できる効果が具体的でないことと2番の提案の結論が最初に来ていないこと。この2つを反映します。

良い判断だと思います。3番を却した理由も一緒にAIに伝えてあげてください。分かりました。えっと、今は営業チームでの導入を想定しているので3番は外して1番と2番の改善を反映して送信と。早速修正された企画書が出てきましたね。お結論が最初に来ていますね。AIの導入で期待できる効果もちゃんと数字で書かれてる。さっきよりかなり良くなってますね。

ええ、このように自分ではいいと思っていた内容でもAIにレビューさせることで新い部分が見つかります。ではAIレビューをもう何回か繰り返して企画書のクオリティを100点に近づけていきましょう。

分かりました。さっきのチャットに続けて他にもっと良くできるところトップ3を改善と共に提案しておまだ改善点はあるんだ。ああ、実績のデータは確かにあった方がいいか。実際に僕がAI活用して報告書を作ってみてどれぐらい数が変わるかやってみます。

いい案ですね。他に気になる改善はありましたか？え、何？何？チャットGPTビジネスの利用を検討するのもいい？なんだろそれ？調べてみます。へえ。ビジネスプランは料金は少し上がるけどAIへの入力情報が習に使われないように管理者が設定できるんだ。なるほど。それならセキュリティも安心ですね。こっちに変えておこう。うん。うん。かなり良くなりました。マスター。これ100点では？

さすがにこれ以上は面倒にも感じてきました。その気持ちはよくわかります。ですが、ここで最後にもう1度だけAIに改善点を提案させてみてください。え、分かりましたよ。マスターが言うなら送信と。今回のレビュー結果はああ、テスト運用の成功基準が書いてないのか。確かに1ヶ月テストした後に上司からで、これ成功だったの？失敗だったのって聞かれたら答えられないです。これは入れておかないと。

そうですね。ここまでマジさんがやったように面倒だと感じても最後まで詰め切ることが大事です。言いたいことは分かりますけどできるなら面倒なことはやりたくないですよ。

マジさんの気持ちは分かります。ただ先ほどもお見せしたように80点の企画書はAIを使えば簡単に作れます。80点の企画書を出しても上司は自分でAIで作った方が早い。わざわざマジさんに頼む必要がなかったと思うでしょう。頼む必要がなかった。う、そう思われるのはしんどいですね。

ええ、だからこそマジさんがここまで詰め切ったことには大きな意味があるのです。ここで最初の80点の企画書と今磨き上げた企画書を比べてみましょう。終戦前はAI導入で期待できる効果が文章作成時間の短縮でとても抽象的でした。一方で修正後は実際にAI活用を試した結果として報告書作成時間が40分から10分に短縮と簡易な検証による裏付けまで入っています。企画書を読んだ上司はお自分で試して数字まで出してくれたのか任せて良かったと思うでしょう。確かにこまでやれば評価される人材になれそう。

はい。AIで簡単に80点レベルのものを作れる中、面倒な手間をかけて80点以上を詰め切れる人が重宝されます。もちろん全ての仕事で100点を目指すことは現実的ではありません。ただし上司への提案や重要な取引先に送る仕様など質が結果に直結する仕事では面倒な手間をおしまないでください。

AI時代に損する人。第6位は合理的な人です。え、合理的な人がダメ。僕はまさに合理的な人間ですよ。感情に流されず論理で判断するビジネスマンとして当然のことじゃないですか？

ではマジさんの合理性を拝見するためにこちらのニュース記事を読んでみてもらえますか？え、い、いいですよ。もちろんどれどれ。大手企業でAIの導入が進んでるんですね。87%がアップってことはAIを導入した方がいいってことですよね。何が問題なんですか？

一見分かりやすいニュース記事に見えますが、この記事には実は論理的な問題があります。AIに聞いてみましょう。この記事の論理的な問題点を指摘してと聞いてみます。数秒で回答が帰ってきました。マジさんどうでしょうか？因果関係と相当相関係の区別が曖昧い成功事例ばかりで失敗でリスクが完全に無視されている。客観的なデータ数値が不足している。

87.6%って根拠が十分じゃなかったのか。僕完全に騙されてました。マジさんに限らず多くの人が論理的に違和感のある文章でもそのまま信じてしまいます。しかしAIは数秒で論理の穴を見つけました。このニュースも論理の矛盾をAIでチェックしていればもっと説得力のある記事になっていたはずです。

確かにAIの論理人間超えちゃってますね。ええ、論理的に正しい答えを導く力。つまり合理性においてはもう人間はAIに勝てません。合理性だけで勝負しようとする人はAIに代替されていきます。

じゃあ人間はもうお手上げってことですか？合理的な僕はどうすれば？いえ、人間にはAIにない武器があります。それは偏りです。偏り、それって単所じゃないですか？偏見とかみたいな。

いえ、ここで言う偏りとは他の人にはすぐに理解できないその人だけが持つ独自の味方や判断基準のことです。例えばスティーブジョブズ。彼はコンピューターのフォントの美しさに異常なまでにこだわった人物です。あ、それ僕も知ってますよ。ただ当時はフォントなんかにこだわって何の意味があるんだとほとんどの人に理解されませんでした。しかし彼は結果として世界中の人に愛されるアップ製品を生み出した。この偏りこそAIには生み出せない人間の強みです。

なるほど。でもそれってジョブズだからできた話じゃないですか？僕にはさすがにジョブズレベルの偏りはまだありませんよ。

偏りは誰でも育てられます。最も効果的な方法は好きなことにのめり込むことです。好きなことにのめり込む？うん。僕だったらApple製品ですかね。新しいiPhoneやMacが発表されるたびにガジェット系YouTuberのレビューを片っ端しから見ちゃいますもん。

それこそがマジさんの偏りを生み出す種です。ただレビューを見ているだけだと消費者として詳しい人止まりです。そこからもう一歩深くAppleのデザイン哲学を研究したり他者と設計思想を比較したりしてみる。人がやらない深さまで踏み込んだ時マジさんだけのものの味方が生まれます。それが偏りです。

へえ。レビューを見るだけじゃなくて深く入っていってオタクになるってことか。確かにそこまでやってる人はあんまりないですもんね。ええ、マジさんのようにすに好きなものがある方はその好きをもっと深掘りしてみてください。一方で自分が何を好きなのか分からないという方もいるでしょう。正直Apple以外だと何が好きかよくわかんないです。

そういう方はまず本屋に行って気になる本を1冊買ってみてください。本屋の棚を巡っていると昔好きだった分野の本がふと目に入ったり気になっていたジャンルを思い出したりします。本屋は自分の好きに気づける場所なのです。本屋か。最近行ってなかったけど行ってみようかな。でもマスターのめり込むって言っても忙しい中でそんな時間作れますかね。

その不安は最もです。ただ誰もがAIを使って同じようなアウドプトを出せる時代偏りこそあなたが求められる理由になるのです。早く僕だけの偏りを身につけないと。

ええ、しかし偏りは一丁一隻では身につきません。だからこそ多くの人が後回しにしてしまう。おすすめは先にカレンダーに予定を入れてしまうこと。月末の日曜日は好きなことにのめり込む人決めてしまう。月に1日でも構いません。

なるほど。月に1日なら僕でもできそうです。早速カレンダーに入れます。良いですね。ちなみに好きなことにのめり込む以外にも偏りを育てる方法があります。多くの人が嫌がることをあえてやってみることです。え、嫌がること？例えばどんなことですか？

バンジージャンプでも朝5時に冷水シャワーを浴びるでもずっと避けていた苦手な人とのランチでも多くの人がやらないことをやればそれだけで他の人にはない経験と視点が手に入ります。何をやるか迷ったらジャップ GBT に多くの人が嫌がるけどやってみると面白いことを教えてと聞いてみると良いでしょう。

確かに自分がやったことないことをたくさんやってる人の話って聞いてみたくなりますもんね。ええ、多くの人がやらないことをあえてやる。それだけでAIにない偏りの種になります。合理的な考えはAIに任せてマジさんは魔さんにしかない偏りを育ててください。

AI時代に損する人。第5位は文句を言わない人です。え？文句を言わないと損する？文句を飲み込むのが大人ってものでしょう。僕だって文句を言いたい気持ちをぐっとこらえて、まあ、Xにちょっとつくくらいはしますけど。

マジさん、これから文句はSNSではなくAIに行ってください。AI時代日々の文句や不満は仕事の成果を生む最高の材料。それらを自ら捨てるのはあまりにもったいないです。え、文句が成果を生む材料ですか？

実際に見ていただいた方が早いでしょう。文句が仕事の成果につがるところをお見せします。やることはシンプルです。最近感じた文句や不満をAIに話すだけ。今回はチャットGPTの音声モードを使ってみましょう。これは電話のようにAIと会話できる機能です。

音声でチャットGPTと対話するやつですね。でも僕うまく話せるか不安なんですけど。心配りません。私が用意したこの文句ヒアリングプロンプトを使えばAIが次々と質問を投げかけてくれます。マジさんはその質問に答えるだけで大丈夫です。

分かりました。とりあえずAIに文句を吐き出したらいいんですね。はい。こちらの文句ヒアリングプロンプトやこの動画で紹介するプロンプトは全てマジAIのウェブサイトですぐ使える形でお渡ししますね。そして始める前に1つをお伝えしておきます。対話中話すことがまとまっていない時はこちらのミュートボタンを押すのがおすすめです。焦らず自分のペースで話すことができます。

なるほど。それはありがたいです。じゃ、実際にやってみます。えっと音声モードを立ち上げてプロンプトを送信と。じゃあまずは気軽に話してみて。最近ちょっとこれは思うこと何でもいいから聞かせてほしいな。どんな感じで不満に思ってる？

えっと、そうそう。昨日会議で上司からみんなの前で怒鳴られたんだけど、そもそもあれは僕のミスじゃなくて、前の担当者の引き継ぎが適当だったせいで顧客データが古いま放置されてたんです。それで問題が起きただけなのに上司に説明しても全く聞く耳を持ってくれなかったんですよ。全任者がやめるって聞いたのはつい1週間前くらいのことで、その後さっとやめちゃったんです。さすがに理不尽すぎません？

それは悔しいしモヤモヤするよね。全人からの引き継ぎがちゃんとしてなかったってことだけど、具体的にどんな情報が抜け落ちてたのかもうちょっと教えてもらえる？抜け落ちてるも何も何の引き継ぎもしてくれなかったんです。簡単なメモと共に頭であとはよろしくって言われただけ。

それは大変だったね。必要な情報がちゃんと引き継がれてないと誤解が生まりやすいよね。じゃあこれからどうするかだけどまず上司ともう一度話す機会を作って引き継ぎ不の事実をちゃんと整理して伝えるっていうアクションを提案したいな。どうかな。

あれなんだか話してから気持ちもすっきりしてきました。AIって言いにくい不満も気軽に話せていいですね。ええ、それが音声モードの良いところです。一通り不満を伝えられたらここからが本番。AIにこのようなことが2度と起きないために自分にできることは何ですかと聞いてみてください。

分かりました。やってみます。こういうことが2度と起きないために奥にできることって何ですかね？そうだね。あなた自身が次のためにできることとしてはもし今後誰かに引き継ぐ場面があれば高頭だけじゃなく文章やチェックリストをちゃんと残しておく習慣を作ることかな。そうやって今度は誰が見ても大丈夫っていう状態を作っていくと同じ問題が繰り返されなくなると思うよ。

うわ、確かに僕はずっと自分が怒られたことにばかり腹を立ててたけどそもそも後はよろしくって簡単に引き継ぎが済まされるのが問題だったのか。そうですね。引き継ぎの仕組みがなかったこと。それが根本的な問題と言えそうです。ではこの問題への解決策としてチャット GPT が提案してくれた引き継ぎの際に確認すべきチェックリストの作成もお願いしてみましょう。今度はテキストのチャットに切り替えます。

え、音声モードのままじゃダメなんですか？ええ、音声で伝えるとこのようにチェックリストをまとめるね。1業務プロジェクトの概要目的。はい。時間がかかりますからね。音声対話の内容はそのままチャットに引き継がれるので改めて状況を説明し直す必要はありません。

分かりました。じゃあ音声モードを終了して。チャットではこう伝えてみましょう。上司に提案できる引き継ぎチェックストを作ってください。チェックの項目は一緒に考えてくださいと伝えることで提案に必要な質問をしてくれるようになります。

なるほど。AIと一緒に考えるんですね。それじゃあ送信と。おお、思ってたより簡単に引き継ぎチェックリストができちゃいました。これなら明日上司に提案できそうです。

是非提案してみてください。もしこのチェックリストが採用されて部署全体の引き継ぎミスがなくなったらマジさんは非常に高い評価を得られるでしょう。え、確かにめちゃくちゃ評価されますよね。怒られてた側から一気に英雄ですよ。

ええ。では、今やったことを少し振り返ってみましょう。マジさんが最初にやったことは何でしたか？えっと、ただ上司に怒られた不満をAIに話しただけですね。そうですよね。怒られたという不満をAIに話しただけ。そしてAIがその状況を深掘りし、引き継ぎの仕組みがないという根本の問題を見つけ解決策のチェックリストまで作ることができた。このように文句や不満はただのネガティブな感情ではなく解決が必要な問題を見つける原石なのです。

日々の文句が仕事の成果を生産むって言ってたやつですね。その通り。AI時代問題さえ分かればそれを解決するタスクの実行自体はAIの力でどんどん簡単になっています。事実、AIが今ほど進化していなかった2023年時点においてもハーバード大学とボストンコンサルティングの研究でAI活用により18種類のコンサル業務のスピードが25.1%向上品質は40%以上向しと報告されています。すごい確かについさっきのチェックリストを作るのもAIを使えばあっという間でした。で、それなのに文句を飲み込む人やSMSに愚痴を捨てて終わる人は仕事の成果につがる問題の手がかりを自ら捨ててしまっています。もちろん全ての文句が成果につがるわけではありませんが、AIに話す習慣さえあればその中から成果に変わるものが必ず見つかるはずです。

確かに文句をAIに言わないのはもったいないですね。僕は今日からXとか飲み会えで愚ちる前にまずチャット GPTにぶつけてみます。

AI時代に損する人。第4位は愛嬌がない人です。マジさんの職場に能力はそこそこなのになぜか面白そうな仕事が回ってくる人いませんか？ああ、います。仕事がめちゃくちゃできるわけじゃないのにいつも大事なプロジェクトに呼ばれてる人。逆に仕事はできるのになぜか大事な場面で声がかからない人もいますよね。それ僕ですね。めちゃくちゃ仕事できるのになかなか声かからないんですよ。なんでなんですかね？

声がかかる人と声がかからない人。その差は愛嬌です。え？愛嬌？ええ。仕事のスキルの差は恋愛によって急激に縮まっています。例えば以前はexelに強いだけであの人に頼めば間違いないと重宝されていた人がいたとしましょう。でも今はAIを使えば誰でも同じことができてしまう。そんな時代に価値が大幅に上がっていくのが愛嬌なのです。うん。言いたいことは分かり ます。でも愛嬌生まれの性格じゃないです か？今更帰ろ言われても。

確かに先点的なイメージがありますよね。でもそう思うのは愛嬌の正体を知らないからです。そもそも愛嬌とは何か？私は愛嬌とは意識の矢印を自分ではなく相手に向けられるかどうかだと考えています。矢印ちょっとイメージが分かないです。例えば飲み会の場で自分の失敗を笑いに変えて場を沸かせる人と完璧な自分を見せようとして当たり触りのない話しかしない人。どちらに親しみを感じますか？

そりゃ失敗を話してくれる人ですよ。一気に距離が縮まる感じがします。自分の弱みをあえてさらけ出すのは馬鹿にされたくないという自分の小さなプライドよりもこの場を楽しませたいという相手への気持ちを優先した矢印を相手に向けた行動なのです。そしてこの矢印の向きは好点的に変えられます。

なるほど。でも理屈は分かってもいいざ自分がやろうとすると難しくないですか？そうですね。これまでの人生で身についたつい矢印を自分に向けてしまう癖せを矢印の向きを相手に向けたいと頭で思うだけで急に変えるのは難しいでしょう。え、じゃあどうすれば？

考え方より先に行動を変えるのです。先ほどの飲み会の例のようにまず矢印が相手に向いている行動を1つ取ってみる。すると相手が笑顔になったり感謝されたりする。その体験を繰り返すうちに考え方は後からついてきます。AI時代だからこそできる愛嬌がある人になるための行動を3つお見せしましょう。まずは行動だけでもいいんですね。是非教えてください。

ええ、早速1つ目。AIと対話しながら自分の失敗を滑らない鉄板ネタに磨き上げます。あ、さっきの飲み会いの話ですね。でも僕人に話せる面白い失敗なんてないですよ。

ほとんどの人は受ける失敗なんて持ってないよと思っています。でも実はネタがないのではなく磨き方を知らないだけなのです。AIが磨いてくれるんですか？

はい。そしてここでもチャット GPTの音声対話モードを使います。さっきも使ったやつですね。今回は音声対話をする前に私が作った失敗磨き上げを入れます。このプロンプトを使うとAIがコーチ役になってインタビュー形式で過去の失敗経験を引き出してくれます。少しだけ使い方をお見せしましょう。音声対話モードを起動した後にプロンプトを送ります。

じゃあ早速やっていこう。まずはね、あなたのちょっとこれは失敗したなって感じるエピソードを1個教えて。どんなに小さなことでもオッケー。まずはそれを一緒に見つけよう。実はずっと取引先との大事な顔合わせの日に会議室に入る直前でコーヒーを盛大にこぼして白いシャツに大きな茶色のシを作ったまま挨拶したことがありまして。

それはなかなかのエピソードですね。このようにAIが質問しながらエピソードを掘り下げてくれます。自分のエピソードに対してもっと面白くするにはどうつけるとアドバイスをもらいながら鉄板ネタに磨き上げていきます。鉄板ネタが仕上がったら今度はこの鉄板ネタの練習相手になってと伝えてください。話の構成やのつけ方についてAIにダメ出しをもらいながら練習できます。

それいいですね。僕もAI相手なら気楽に練習できそうです。次に愛嬌のある人になるための2つ目の行動。ノートック LM で大事な人専用のノートを作って情報を貯めていきます。ノートLMってどんなツールでしたっけ？

Googleが提供するAIツールで自分が入れた情報だけを元に質問に答えてくれます。余計な情報に邪魔されず覚えた情報を正確に引き出すのが特徴です。なるほど。でもそれをどう使えば愛嬌が養えるんです？

早速お見せしましょう。まずノート LM を開いて新規作成を押します。ここに大事な人と話した内容を記録して蓄積していくためのノートブックを作ります。なるほど。1人ずつノートを作るんですね。今回は取引先の田中部長と会った後を想定してやってみましょう。先ほどの新規作成を押した後の画面でコピーしたテキストを選んで入力欄にスマホの純正の音声入力機能を使って田中部長と話したことを入力します。入力して保存したらノートブックの名前は田中部長に変えておきましょう。

話した内容って言っても色々ありますよね。どんな内容を記録すればいいんですか？例えばこんな感じです。2月10日取引先の田中部長と居酒屋で解食。最近ゴルフにはまっているらしい。奥さんの誕生日が来月でプレゼントに悩んでいた。新規事業の人手出手が足りないという話。日本酒好き特にから口が好みこのような感じです。

え、こんなざっくりで大丈夫なんですね。もっとき麗にまとめなきゃいけないのかと。会うたびにこうやってソースを追加していくだけで中部長に関する情報がどんどん蓄積されていきます。では半年後にまた田中部長と会うことになったとしましょう。ノートブックのチャット欄で前回この人とどんな話をしたか教えてと聞くだけですぐに思い出せます。

へえ。こんな風に出てくるんですね。ええ。これで次に田中部長と会った時、前回お話されていたゴルフ後いかがですか？新規事業の人でその後見つかりましたかと聞いたら相手はどう感じるでしょう？え、半年前の話を覚えてくれてるなんてめちゃくちゃ嬉しいですよ。

まさにそれが矢印を相手に向ける行動です。人と会った後に相手は何を話していたかな？お、こうやって記録に残す。相手が覚えてくれてたんだと喜ぶ。その体験が積み重なるうちに自然と相手に関心を向ける人になっていくのです。なるほど。行動を変えたらそれが当たり前になっていくってことですね。そして最後の3つ目です。今度は少し角度を変えて自分が人と喋っている動画をAIに分析させます。

自分の動画をAIに見せるんですか？ええ、矢印を相手に向けるということは相手目線で自分を見ることでもあります。しかし自分のコミュニケーションが相手にどう映っているかは自分の認識と驚くほどずれているものです。言われてみれば自分が喋ってるところって見たことないかも。

そうですよね。だから自分が喋っている場面を動画で撮ってGoogleのジェミニに動画をアップロードし、私が愛嬌のある人間になるために何を改善すべきか動画を分析して教えてとダメ出しさせてみてください。ジェミは動画の分析が得意なので表情のトーン姿勢まで細かくフィードバックしてくれます。1度やるだけでも自分では気づけなかった改善点が大量に見つかるはずですわ。ため出し聞くの勇気な愛嬌のある人になるためにここまでやらないといけないんですね。

はい。大変ですが、ここまでやる価値があります。この愛嬌の話は単に仕事で得をするためだけのものではありません。矢印を相手に向けて行動すると1番幸せになるのは自分です。相手が喜んでくれた、笑くれた、感動してくれた。その体験の積み重ねが自分の人生の充実感を大きく変えてくれでしょう。なるほど。深いですね。相手のため に動いてたつもりが結局1番得るのは自分なのか。

その通りです。それからAIがさらに進化して仕事のスキルで差をつけることが難しくなるからこそ愛嬌のある人になることがご自身のキャリアも人生そのものも大きく変えていくでしょう。

AI時代に損する人の特徴第3位はサボらない人です。え、サボるなんて社会人失格ですよ。真面目にコツコツ頑張るのが大事じゃないですか。たまにしか遅刻しない僕の真面目さを見習ってください。

ではマジさん例えば魔さんが3時間かけて作った報告書と他の人が30分で作った報告書、中身が同じクオリティだったら上司はどちらを評価しますか？それ、まあ中身が同じなら30分のほうですけど、そんな家庭の話に何の意味があるんです？

これは実際にAIを使いこなす人とそうでない人の間で起きていることです。ええ、それAIに任せてサボっているだけなんじゃ。真面目に自分で作った人がバカを見るってことですか？

はい。AI時代真面目なだけの人は評価されません。これからはいかにサボって成果を出すかを考えられる人が得をします。うん。言いたいことは分かるんですけど、それができれば苦労しないですよ。サボってを出すって具体的にどうやればいいか教えて欲しいです。

ええ、もちろん。早速技疑似録作成を例にお見せしましょう。Googleの提供するAIジェミにのジェムという機能を使えばこのチャットに会議の録音を放り込むだけで1分で疑似録が完成します。1分ジェムはよく使う指示分を保存し特定の作業専用のAIとして何度でも呼び出せる機能です。技似録作成用のジェムを1つ作っておけばこのように毎回指示分を打ち直す必要はありません。録音をポンと放り込んでワクリックするだけです。今ジェムに登録した技似録作成用の指示分もマジAIのウェブサイトですぐ使える形でお渡ししますね。ワンクリックで事力が出来上がるのは便利ですね。出力された疑似力を見る と決まったことも誰がいつまでに何をやるか も全部まとまってます。ええ、出てきた技似力は100%を正しいわけではないの で目視でのチェックは必ずしてください。

分かりました。他に毎日の情報収集の場面でもサボって成果を出すことができます。例えばジェミニの予約アクションという機能毎朝7時に最新のAIニュースをインパクトが大きい順に5つつ200文字以内で要約してと送信して予約アクションを設定するだけ。このように最新のAIニュースが毎朝自動でスマホに届くようになります。すごい読みやすい分量に要約されているし、これなら朝の通勤中にさっと読めちゃいます。

ええ、この予約アクション機能は月2900円のプロプランで使えます。チャット GPTでも似たことはできますが、通知機能がまだ不安定です。ここまでお見せしたように繰り返しの作業を仕組みにするだけで驚くほど簡単にもれます。記事録も情報収集もこんなに楽になるなんて便利ですね。でもマスターそもそもどの作業をサボれるのかそれ自体が分かれば苦労ないですよ。

マジさんの気持ちはよくわかります。技似録や情報収集は分かりやすい例でしたが、多くの人にとって何をサボれるかを見つけることこそが難しいですよね。はい。キロだってマスターに言われるまで効率化できることにすら気づけてなかったです。

ええ、ですが、そのサボりどを見つけること自体もAIを使えば簡単にできます。え、どういうことですか？実際にお見せしましょう。今回も音声対話に優れているチャット GPTを使っ てサボりどを見つけてみます。まず私が作ったこのサボりど発見プロンプトを使います。音声対話の初めにこのプロンプトを使えばAIからの質問に答えていくだけで業務のサボりどが見えてくるように設計しています。へえ。質問に答えるだけでいいなら簡単ですね。

ええ、もし対話中に最新の情報が必要な時はWeb検索してとその場で言ってください。次のような音が鳴れば検索が実行されたサインです。音声対話モードに切り替えて事前に送るプロンプトを送信したら実際にAIにサボりどを見つけてもらいましょう。はい、わかりました。じゃあまずは気楽に行こう。普段仕事の中でなんか繰り返し合ってるなと感じる作業ってある。簡単なことでいいから思い当たることを1つ教えて。えっと、毎週2時間かけて上司に出す報告資料を作っているんですけど、売上データをExcelの集計シートから数字を拾ってきてグラフにしてワポイントに貼って上にコメントを書いて、あと毎朝メールを1通ずつ開いて対応が必要なやつだけ手作業でタスク管理表に展示してて。

なるほど。報告資料作りと毎朝のメール整理どっちもルーティンっぽいね。じゃあまず報告資料の方から深掘りしようかな。え、確かに報告資料の作戦に2時間かかってたのがExcelからパワポまで自動化できそう。これ仕組み作っちゃえば一瞬で終わるじゃないですか。

このようにAIからの質問に答えていくだけで自分では気づけなかったサボりどが浮かび上がってきます。AIは会話を続けようとするのでサボりどが見えてきたらこちらから切り上げてしまいましょう。AIと話すだけでサボりどが分かるなんて。これでもう僕が働かなくてもお給料だけもらえるんじゃ。

マジさんその考えは甘いです。今分かったのは報告資料のデータ集めに無駄があるという気づきだけ。それを実際にどう自動化するかまではチャット GPTが全部やってくれるわけではありません。提案された方法がうまくいくかは検証が必要です。え、そうなんだ。

はい。ただサボりどが見えたこと自体が大きな一歩です。さらに今AIの進化で効率化の手段がどんどん増えています。例えばアンソーピック者のクロードコード AIがプログラムを代わりに書いてくれるツールです。クロードコード聞いたことがありますけど、どんな風に使うんですか？例えば技術が分からない人でもExcelの売上データを集計して車内のチャップに自動で投稿するツールを作ってと日本語で指示するだけでプログラムを書いて動かしてくれます。さらに同じアンソロピック者のコワークならより一層使いやすい画面でこのフォルダーを整理してこの資料の要約を作ってと話しかけるだけで作業してくれます。詳しくは別の機会にお伝えしますがこのようなツールを使って効率化する道もあることだけ覚えておいてください。

サボりどを効率化する手段がどんどん出てきているってことですね。その通りです。AIはものすごいスピードで進化しています。先ほど紹介したコワークも2026年の1月まではなかった機能です。昨日まで手作業でやるしかなかったことが今日からワンクリックでできるようになる。そんなことが現実に起きています。

じゃあ今すぐ効律化ができなくても諦めなくていいってことですか？その通りです。いきなり仕事の全てを効率化するのは難しいでしょう。ただもっと楽にできないかという視点だけは持ち続けてください。もっと楽にという視点を持っている人は日々新しいサボりどを見つけて仕事を効率化します。つまでも効率の悪い仕事の仕方を続けていてはその差は開いてく一方です。

なるほど。変化に置いていかれないようにしないと僕明日からこれサボれないかなを口癖にします。

AI時代に損する人。第2位は国語が苦手な人です。国語ですか？僕小学生時代は国語が1番得意でしたよ。読書感文で学年代表に選ばれて表彰されたこともありますし。

それは頼もしいですね。ではマジさんの国語力を見るためにテストをしてみましょう。え、いきなりテスト？い、いいですよ。望むところです。来週の会議にで上司に新しい広告試作を提案するとしましょう。提案で使うプレゼン資料の構成案をAIに作ってもらおうとこんな指示分を用意しました。この指示分のダメなところはどこか分かりますか？

えっと、プレゼン資料の構成案を作ってください。テーマは新しいSNS広告策の提案。上司向けに試作の効果が伝わるような構成にしてください。ですか？これ十分ちゃんとかけてると思いますけど、上司向けて指定してますし。うん。見たところダメなところはなさそうです。

残念。それだと国語力は足りていないようです。え、なんでですか？十分かけてるように見えましたけど。無理もありません。一見すると特に違和感はないように見えます。しかし実はこの指示分には曖昧な部分が隠れているんです。それを今からAIにチェックしてもらいましょう。この指示分をAIに見せて、より良いアウトプットを出すために聞きたいことを質問してと頼みます。

AIから質問が返ってきました。どれどれ。プレゼンの最終ゴールは情報共有ですか？それとも予算の証人ですか？上司の方はSNS広告に詳しい方ですか？あ、確かに目的も上司がSNS広告に詳しいかもさっきの指示分には書いてなかったですね。

その通り上司向けと書いてもAIにはその上司がSNS広告に詳しいのか分かりません。目的も情報共有なのか予算の証人なのかが曖昧です。一見ちゃんとかけてるように見えてダメダメだったんですね。確かに曖昧でした。

ではこの曖昧な指示を直していきましょう。AIの質問に答えていくだけです。プレゼンの目的は月50万円の追加予算の承認を得ること。上司は部長と課長の2名でどちらもSNS広告の実務経験がありません。質問への回答に続けて私の回答を踏まえて最初の指示分を修正してくださいと頼みます。

おお修正された指示分が出てきた。月50万円の追加予算の証人を得ること。2人ともSNS広告の実務経験がない。さっきの回答内容がしっかり反映されてますね。ええ、それでは修正前と修正後、それぞれの指示分で実際にAIに依頼した結果を見てみましょう。まずは修正前の結果です。リターゲティング配信ライク拡張 CPM、CBR、CPA。えっと、僕はまあ大体全部分かりますけどSNS広告の経験がない上司がこれ見たら絶対フリーズしますよ。

これらはSNS広告の専門用語です。上司向けとしか書かなかったので、AIは詳しい上司を想定したのでしょう。経験がない上司がこれを見ても何のことか分かりません。では修正後の指示だとどうなるか見てみます。どれどれ。本日ご承認いただきたいことなぜ今Instagramなのか結論月50万円で月刊見込み客数を2倍にできる。

え、全然違う。専門用語がなくなってるし1番最初にいきなり承認して欲しいことがどんと来てる。ええ、経験がない上司2名と明記したので専門用語を避けた構成になりました。そして予算の証人を得るためと目的を書いたので冒頭の結論が承認してもらいたいことになっています。開いた瞬間に何を承認して欲しいのかが伝わる構成ですね。

ほんの少しの違いでここまで変わるんですね。でもなんでこんなに下が出るんですか？それは解釈の余地をなくしたからです。先ほど上司向けをSNS広告の実務経験がない部長課長向けと明確にしたように言葉の曖昧な部分を具体化して解釈の余地をなくさないとAIに正確な意図が伝わりません。解釈の余地を残してしまうのがまさに国語が苦手な人ということなのです。解釈の余地確かにこれは対AIに限らず人間同士のコミュニケーションでも同じです。例えば上司にこの資料をいい感じにまとめておいてと頼まれて10ページにまとめたらやもっとシンプルに1枚でまとめて欲しかったんだけどと言われた経験ありませんか？

ああそれめっちゃ分かります。いい感じに言って何ページなのかどのレベルの詳しさなのか全然わからないじゃないですか。それで怒られても正直困りますよ。AIとのやり取りならなおさらです。普段一緒に働いている人間同士ならいい感じにと言われた時にあの人は完結な伝え方が好みだなと察することもできるでしょう。でもAIはマジさんの好みも過去のやり取りも知りません。AIが受け取れる情報は指示分が全てだからより一層言葉の現密が問われるんです。

確かに今までAIの回答がいまいなのはAIの能力不足だと思いたんですけど本当は僕の指示が曖昧だっただだけだったんですね。ええ。AIの回答のは指示する言葉の質で決まります。何かAIへの指示分を書いたら、より良いアウトプットを出すために聞きたいことを質問してと頼んでみる。この習慣を続けるだけで言葉の制度は確実に上がっていきます。

分かりました。僕も今日からAIへの指示を送る前にそのフレーズを送ってみます。

AI時代に損する人。第1位はエンジニアじゃない人です。はっきり言います。これからのAI時代エンジニア以外の人材は市場価値を上げられません。え、そんなはっきり言いますか？エンジニアってプログラムを書く人のことですよね。エンジニアこそAIに取って代わられる職業なんじゃ。

鋭いですね。そう考える人も多いです。ただエンジニアとはプログラムを書く人だけを指す言葉ではありません。今では仕組みを理解し設計する人という意味合いで使われることも多いです。ここではもう少し広く物事を根本から理解しようとする人のことだと思ってください。根本から理解しようとする人正直ピないんですけど、それがAI時代にどう関係するんですか？

分かりやすい例で説明しましょう。マジさん、AIをうまく使うコツとして重要な指示はプロンプトの最後にかけというのを聞いたことはありますか？あ、それ聞いたことあります。Xで誰かが言ってるのを見かけました。ではマジさん、なぜ重要な指示はプロンプトの最後がいいのか説明できますか？え？なぜって言われるとそういうものだからでは？

まさにそれがエンジニアじゃない人の典型的な答えです。重要な指示を最後に書いた方がいいのはAIが回答を作る仕組みが連想ゲームだからです。連想ゲームでえ、AIは入力された文章の次に来る言葉を予測して回答を作っています。連想ゲームである以上直前にある言葉が最も強く影響する。だから1番大事な指示は最後に書いた方が良いのです。なるほど。そういう理屈だったんですね。しかしよくあるAI活用のコツは使いやすい反面。AIの進化ですぐ使えなくなる可能性が高い。実際去年まで常識だったコツが今はもう通用しないなんてことは珍しくありません。大事なのは最後にかけというコツ自体ではなく連想ゲームの仕組みを知っているかどうか仕組みさえ分かっていればコツが変わっても自分で次の正解にたどり着けます。

確かに僕もプロンプトは英語でかけって聞いて英語に変換してたのにある日急に日本語でも制度は変わらないってなって振り回された記憶があります。一方、理由を気にせずコツだけ丸暗記した人はコツが変わるたびにまた誰かが教えてくれるのを待つしかありません。この繰り返しから抜け出せない人は永遠に振り回され続けるでしょう。

それは確かに差がつきますね。ええ、しかもAIの進化はどんどん早くなっています。コツの入れ替わりもそれだけ早くなります。だからこそ表面のコツではなく根本の仕組みを抑えておくことが重要です。マスター根本から理解するのが大事なのは分かりました。でもそんなの今まで考えたことないのにどうやったらそういう発想ができるようになるんですか？

日常の中でなぜこうなっているんだろうと疑問に思う習慣をつけることです。私のおすすめは自分が普段使っているツールの設定画面を見ること。設定画面にはなぜこのツールがこう作られたのか設計思想が詰まっています。ツールの設定画面ですか？必要な時は開きますけどあまりちゃんと見たことはないです。

ではこの機会に身近な例で見てみましょう。スマホの設定画面を開いて上から眺めてみてください。どれどれ。うん。半分くらい開いたことない項目です。ここに集中モードという項目がありますね。使ったことはありますか？集中モード使ったことないです。

集中モードはiPhoneのお休みモードなどが入っている。通知や画面に表示するものをカスタマイズできる機能のことです。職場にいる時にSNSの通知だけをフにしたり、自宅でリラックスする時に仕事で使うツールを非表示にしたりできます。へえ。そんな便利な機能があったんですね。ええ、ここで先ほどのなぜを実践してみましょう。なぜAppleがこの機能を集中モードとして作ったのかAIに聞いてみます。iPhoneの集中モードはなぜ作られたのですか？設計思想を操付きで教えてくださいと入力してみます。回答が出てきましたね。どれどれ。集中モードは気を散らすものをできるだけ減らして特定のアクティビティに集中できるようにする機能だと。こちらの回答のソースを見てもそのように記載してありますね。気を散らすものを減らすオフとは違うんですか？

はい。続きを見ると集中モードはユーザーの時間場所活動に合わせた通知フィルタリングを可能にすること。だから通知をアプリ単位ではなく生活単位で管理する仕組みにしたとあります。そこまで考えて作られてたんですね。ええ、しかも通知を我慢しろではなく仕事中はスラックと仕事の通知だけ届いてゲームやSMSは一切ならないというように環境ごとに切り替える設計になっているんです。へえ。ただの通知オフじゃなかったんですね。それは設定してみたいかも。でもマスター気が散らないようにする仕組みなのに生活シーンが変わるたび毎回手指導で切り替えなきゃってなるので気が散りません。会社についたら勝手に仕事モードになるみたいな機能ってないんですかね？

素晴らしい。マジさんの推測通りあります。集中モードの設定画面を開いて下の方にあるスケジュールを追加を押してみてください。ここで時間場所アプリの起動をトリガーに自動で切り替わるように設定できます。本当だ。場所をきっかけに切り替えられるんですね。こんな機能あったの全然知らなかったです。

今マジさんは設計思想を理解したことでこういう機能もあるんじゃないかと自分で気づけました。まさに先ほどお話した根本を理解している人は自分で答えにたどり着けると同じです。確かになぜから入ったら自然と気づけるもんですね。ちょっと僕すごくないですか？この物事を根本から理解する能力は日常の至るところで役立ちます。例えばどんな場面でしょう？例えば仕事で急に来月からこの新しいツールに切り替わりますと言われた時、ツールの使い方だけ覚えた人はツールが変わると前にあった機能はどこに行ったと手が止まる。でも設定画面を見て設計思想から理解する人はこのツールはチームの情報共有を重視して作られているからあの機能はきっと別の機能に置き変わっているはずだと自分で探り当てられます。

ああ、僕まさに使い方だけ覚えた側です。会社で新しいツールに切り替わるたびに毎回人に聞いてました。なぜから理解する癖がつけば新しいツールも自分で使いこなせます。しかも今はAIにこのツールはなぜこう設計されているのと聞くだけで教えてくれる時代です。根本から理解するハードルはかつてなく低くなっています。

明日から何を使うにもなぜこうなってるんだろうから考えます。まさにその姿勢そエンジニア的思考です。その第1歩として是非今日帰ったらやってみて欲しいことがあります。PGBTの設定画面を開いてください。その中にAIの口調やキャラクターを設定する項目があります。iPhoneの集中モード機能にAppleの設計思想があったようになぜchatGPTにこの設定があるのかAIに聞いてみてください。その答えを知ればチャATGPTの使い方が変わるはずです。

ここで今回のマスタークエストです。明日の仕事で9位で紹介したもっとよくできるとこをトップ3を改善案と共に提案してのフレーズをAIに伝えてAIからフィードバックをもらってみてください。さて今回のトップ10を振り返りましょう。第10位。自分で考える人。第9位、転職したことがない人。第8位、完璧主義な人。第7位、完璧主義じゃない人。第6位、合理的な人。第5位、文句を言わない人。第4位、愛嬌がない人。第3位、サボらない人。第2位、国語が苦手な人。そして第1位、エンジニアじゃない人でした。

僕ほとんど当てはまってました。自分で考えてサボらずに時間かけてそれが正しいと信じてたのに全部損する人の特徴だったなんて。ですが、今日それに気づけたマジさんはもう損する側の人間ではありません。はい。それに今日1つ分かったことがあるんです。僕は頑張る場所を間違えてたんだって。AIに任せられるところは全部AIに任せて言葉を磨くとか物事を深く理解する姿勢とか今僕にしかできないことに集中すべきだったんですね。

素晴らしい気づきですね。新しい常識を知ったマジさんは今日からAIで特する側と言えるでしょう。本当にありがとうございましたマスター。まずは帰ったらチャット GPTの設定画面を開くところから始めます。

え、もしよければお帰りになる前に1杯コーヒーをいかがですか？実は今日は特別な豆がありましあ