最近、AIについて勉強している人が、本当に増えましたよね。
ChatGPT
Claude
Gemini
画像生成AI
動画生成AI
BGM生成AI
AIミュージカル
AIエージェント...
もう、次から次へと新しいものが出てきます。
ぼく自身も、毎日のようにAIを触っています。
新しい機能が出れば試す。
便利そうなら使ってみる。
仕事で使えるなら取り入れる。
まあ、楽しいんですよ。笑
でもね。
先日、ある勉強会に参加して、改めて思ったことがあります。
それは、
「AIを学ぶこと」が目的になってしまったら、ちょっともったいないのでは。
ということです。
「AIを勉強しています」で終わり？
たとえば、
「AIを勉強しています！」
「ChatGPTの使い方を学んでいます！」
「プロンプトを研究しています！」
「AI講座を受講しています！」
もちろん、いいんです。
勉強することは大切です。
ぼくだって勉強しています。
ただ、その先に何があるのか。
ここが大事なんじゃないでしょうか。
AIを使って、
何をするんですか？
誰の、
どんな問題を解決するんですか？
「AIについて詳しい人」
と、
「AIを使って問題を解決できる人」
は、似ているようで全然違うんですよね。
AIは「道具」
AIって結局、
ものすごく優秀な道具
だと個人的に思っています。
たとえば、
電動ドライバーの使い方を一生懸命勉強したとしても、
「電動ドライバーに詳しいですね！」
で終わってしまったら、ちょっと寂しい。笑
大事なのは、
「その電動ドライバーで、何を作ったの？」
これは、AIも同じ。
「ChatGPTを使えます」
ではなく、
「ChatGPTを使って、○○さんの問題をこう解決しました」
ここからが、仕事になります。
「AIを使える」だけでは仕事にはならない
たとえば、
「私はAIで文章が書けます」
と言ったとします。
でも、
「で、誰のために書くんですか？」
となる。
「私はAIで画像を作れます」
「で、何の画像を作るんですか？」
「AIで動画を作れます」
「で、誰の何を解決するんですか？」
ここなんですよね。
ここから先、
AIを使えること自体が、どんどん当たり前になっていく。
だから、
「AIを使えます！」だけでは差別化になりにくい。
ではこの先、何が大切なのか。
ぼくは、
「AIを使って、何を解決したのか」
だと思っています。
例えば
あるお客さんから、
「毎月、この作業に3時間かかっているんです」
と相談されたとします。
そこで、
「AIを使ってみましょう」
と考える。
実際にAIを使って、
3時間かかっていた作業を、
30分にできた。
お客さんも、
「うわ、これは助かる！」
となった。
さて。
ここで終わるのも、もちろん仕事です。
でも、ここでもう一歩
その過程を記録する。
何に困っていたのか。
なぜその方法を選んだのか。
AIをどう使ったのか。
どこがうまくいかなかったのか。
最終的にどうなったのか。
そして、
それを発信する。
すると、どうなるか。
単なる「AIの勉強」が、
実績になるんですよね。
「発信」が重要
せっかく問題を解決しても、
誰にも言わなかったら、誰にも知られません。
「こんな仕事をしました」
「こんな改善をしました」
「こんな問題を解決しました」
と発信する。
すると、それを見た別の人が、
「うちも似たようなことで困ってる！」
となる。
そこから、
「ちょっと相談していいですか？」
が始まる。
「できます！」
だけではなく、
「実際にやりました」
が強いんです。
さらに、
「こうなりました」
まで出せると、もっと強い。
実績が実績を呼ぶ
ぼくは、これからの時代、
この流れがものすごく重要になると思っています。
AIを学ぶ。
↓
実際のお客さんの問題に使ってみる。
↓
問題を解決する。
↓
結果を出す。
↓
その過程を発信する。
↓
それを見た人から相談が来る。
↓
また別の問題を解決する。
↓
また発信する。
↓
また仕事が来る。
この循環です。
つまり、
AIを勉強することそのものが仕事を生むわけではない。
AIを使って、
誰かの問題を解決すること。
そして、
その実績を世の中に見せること。
これが仕事を生んでいく。
「AI講師」だけを目指さなくてもいい
もちろん、AIを教える仕事もあります。
AI講師も素晴らしい仕事です。
AI研修も必要でしょう。
でも、
「AIを教えられるようにならなきゃ！」
と考えすぎなくてもいいと思うんですよね。
だって、
自分のお客さんの問題を解決している人は、
それだけで先生になれる。
「この前、こんな問題があって、こうやって解決したんですよ」
これだけでも、
同じことで困っている人にとっては、ものすごく価値があります。
AIの最新情報を全部知っている必要なんてない。
全部のAIツールを使える必要もない。
ましてや、
AI博士になる必要なんてない。笑
目の前の人の困りごとを見つけて、
「これ、AIを使ったら解決できないかな？」
と考える。
やってみる。
失敗する。
修正する。
解決する。
そして、
その経験を発信する。
これでいいんじゃないでしょうか。
「AIネイティブ」が普通になる
そして、これまで何度もお伝えしてきましたが
ここからがちょっと怖い話です。
これから仕事を始める若い世代の中には、
AIを使うことが特別なことではない人たちが、どんどん増えていきます。
「AIを使ってみました！」
ではなく、
「AIにやらせるのが普通」
という人たちです。
そうなったとき、
「私はChatGPTを使えます！」
だけでは、たぶん弱い。
だって、
みんな使えるようになるから。
では、何が残るのか。
ここまで何度もお伝えしている通り、
「何を解決できる人なのか」
だと思っています。
AIは、みんなが使える。
でも、
「小さな会社の業務を整理できる」
「学習塾の集客の問題を解決できる」
「家事代行事業者のITまわりを整えられる」
「美容サロンの予約業務を効率化できる」
みたいな、
「誰の、どんな問題を解決できるのか」
は、人によって違います。
ここに、その人の価値が出てくる。
ぼく自身も、結局ここに戻ってきた
ぼくも、
「AIに詳しい人になろう！」
と思って仕事をしているわけではありません。
そもそも、そんなこと言ったら、
世の中にはぼくより詳しい人が山ほどいます。笑
AIの研究者でもない。
プログラマーでもない。
AIエンジニアでもない。
じゃあ、何をしているのか。
目の前のお客さんの、
「これ、どうしたらいい？」
を聞く。
そして、
「じゃあ、こうしてみましょう」
と考える。
その中で、
「ここはAIを使ったほうがいいな」
と思えばAIを使う。
「これは人間がやったほうがいい」
と思えば、人間がやる。
AIを使うことが目的ではない。
問題を解決することが目的です。
「AIを学ぶ人」から「AIで仕事をつくる人」へ
だから、もし今、
「AIを勉強しています！」
という人がいたら。
ぼくは、
「いいですね！」
と言ったあとに、
ひとつだけ聞きたい。
「それで、誰の何を解決しますか？」
AIを勉強してもいい。
資格を取ってもいい。
講座を受けてもいい。
本を読んでもいい。
YouTubeを見てもいい。
でも、
そこで止まらない。
学んだら使う。
使ったら解決する。
解決したら記録する。
記録したら発信する。
発信したら、また誰かの相談につながる。
この循環を作る。
そうすると、
「AIを学んでいる人」
から、
「AIを使って仕事をしている人」
へ変わっていく。
そして、その先に、
「AIを使って仕事が集まってくる人」
がいる。
これからの働き方って、
もしかすると、ここがかなり重要なんじゃないでしょうか。
AIそのものを追いかけ続けるのではなく、
AIを使って、人の役に立つ。
そして、
「こんな問題を、こんなふうに解決しました」
と、ちゃんと世の中に伝える。
これだけでも、
仕事の作り方はかなり変わると思います。
AIは、仕事を奪うだけのものじゃない。
AIは、
「自分は何ができる人なのか」を、もっと自由に試せる道具
でもある。
だから、
AIを学ぶことに夢中になる前に、
一度、目の前の人を見てみましょう。
「この人、何に困っているんだろう？」
そして、
「AIを使ったら、何かできるかな？」
と考えてみる。
やってみる。
失敗する。
またやってみる。
うまくいったら、
発信する。
その積み重ねが、
「AIを学んだ人」ではなく、
「AIを使って、人の問題を解決できる人」
を作っていくんじゃないでしょうか。
そして、そこまでいったら。
もう、
「AIで仕事がなくなるかもしれない……」
と怯えている場合じゃありません。
次の仕事、取りに行きましょう。笑
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