亀谷 誠一郎/粛々と働きます！

【本能vs意志の戦い】 メイウェザーの名言は、 「努力しろ」という話ではない。 お前が休んでる時、俺は練習している。 お前が寝ている時、俺は練習している。 お前が練習している時、もちろん俺も練習している。 これは努力論ではなく、習性の話だ。 練習することを意識しなければいけない時点で、もう差がついている。トップクラスは、息をするように自分がやるべきことをやり続ける。 人が、休みたい本能に「やらなきゃ」という意志で勝ち続けるのは不可能だ。 勝つ人は、やることが本能になっている。 だから自分も、本能で勝負できる領域で勝負する。そう考えた方が正しい。

まだテスト中だが、higgsfieldのsupercomputerが今までのいろんな努力を吹っ飛ばして遥か上から落ちてきたことだけは理解した。。。

【自分を変えるには、話す相手を変える】 自分を変えられるのは、自分だけだ。 でも、自分だけで自分を変えるのは難しい。 意思だけで変わろうとしても、同じ環境、同じ情報、同じ会話の中にいれば、思考はあまり変わらない。 だから変えるべきなのは、会話する相手だと思う。 誰と話すかが変わると、入ってくる情報が変わる。同時に、自分から出てくる言葉も変わる。同じ話をしても、相手が変われば通じる部分も、通じない部分も変わる。 そこで初めて、今までの自分の言葉の粗さや、考えの前提に気づく。 自分は自分でしか変えられない。 人は、会話の中で自分の輪郭を作っている。だから自分を変えたいなら、まずは会話する相手を変えてみよう。

【仕込まないと見込めない】 最近、社内で「見込み」の話をするが、なかなか通じない。 見込みは、突然湧いてくるものではない。 火のないところに煙は立たない。仕込まなければ見込みは増えないし、見込みが増えなければ結果も増えない。 仕事では、時間軸によって見るべきものが変わる。 来月の見込みは、結果に近いものでなければいけない。時間が近い以上、そこに大きなブレがあるなら、それは見込みではなく願望に近い。 一方で、半年後の見込みはまだ不確実でいい。ただし、不確実だから何も持たなくていいわけではない。 半年後に結果を出したいなら、今の段階で仮説を持ち、仕込みを始めておく必要がある。 近い未来は、見込みの精度を上げる。 遠い未来は、見込みそのものを作る。 時間を横軸に取り、今の結果、近い未来の見込み、遠い未来の仕込みを、限られたリソースの中でどう配分するか。それが仕事における戦略だと思う。 見込みは読むものではなく、作るものだ。

【生成AIと再現性】 生成AIは、100％同じものを作ることは出来ない。 計算のように答えが決まっているものは別として、文章、画像、企画、表現のようなものは、毎回少しずつ揺らぐ。 でも考えてみると、人間も同じだ。 昨日と今日で、まったく同じ文章は書けない。 同じテーマでも、体調、文脈、気分、読んだものによって出てくるものは変わる。 人が同じものを作れない領域では、AIも同じものを作れない。 だから生成AIは、コピー機ではなく、揺らぎを持った思考の相手として捉えた方がいい。 大事なのは、同じものを出させることではなく、その揺らぎの中から何を選び、どう磨くかだ。 生成AIは、命令通りに動く機械というより、揺らぎを前提に付き合う相手なのだと思う。

【Human in the loopから人が抜ける日】 これまで人間は、複雑な現実を扱うために、抽象度を下げ、次元を落とし、人が理解できる形に変換してきた。 表にする。分類する。ルール化する。手順にする。そうやって、人が処理できる分かりやすい形にしてきた。 でも、AIは少し違う。 人間が意識に上げて理解できないような高次元の関係性を、必ずしも人間に見える形へ落とし込まずに処理できる。 だから最初は、Human in the loopでいい。 人が確認し、人が判断し、人が修正する。 しかし、ある一定以上の領域では、人が毎回ループの中に入り続けること自体がボトルネックになる。 その時に必要になるのは、Human in the loopではなく、Human on the loopの感覚だと思う。 人がすべてを処理するのではなく、外側から設計し、監視し、必要な時だけ介入する。 人が抜けるというより、人の役割が変わる。その未来を前提にして、今から準備しておく必要がある。 AIに仕事を任せる準備ではなく、 AIが動く構造を人が設計する準備だ。

【AIに任せていい作業、任せない方がいい作業】 AIを使っていて思う。 作業は渡してもいい。でも、その作業を通じて自分の中にデータが入るものまで渡してしまうと、少し危ない。 現場を見ない。 数字を触らない。 文章を読まない。 違和感を自分で拾わない。 そうすると、楽にはなるけど、自分の中の判断基準が現実からズレていく。AIを入れた結果、人が成長しないのであれば意味がない。 大事なのは、楽になることではなく、意味があるかどうか。 AIに任せるべきなのは作業であって、現実を観測する力まで手放してはいけない。

【仕事と労働の違いとは？】 仕事と労働の違いは、これからかなり重要になると思う。 仕事は、誰かの現実を前に進めること。労働は、自分の時間や体力やスキルを使って作業すること。 もちろん、仕事の中に労働は含まれる。 でも、労働そのものが仕事なのではない。 AIが代替していくのは、主に労働だと思う。 言われたことを処理する。 決められた作業をきちんとこなす。 時間を使ったことを価値だと思う。 そこはどんどん置き換わっていく。 だからこそ、これから問われるのは、仕事がなくなるかどうかではない。自分がやっていることは、本当に誰かの現実を前に進めているのかだ。 ここを考えると、この先に備えるべきことが見えてくる。

そして、今日のnoteも公開する。 note.com/metanika/n/nac…

【投稿する覚悟】 自分で書いた文章を公開することには、ある種の覚悟がいる。 自分の考えを、自分の中だけに閉じ込めていても仕方がない。賛否があっても、自分の意見は外に出す。 間違いがあれば、受け止めればいい。 外部の目に晒しておくことが、自分を客観視する保険にもなる。 胸を張って世を生きるために、今日も粛々と書く。

【AI情報に疲れた人へ】 最近AI情報に疲れている人へ。 AIはあくまで道具だと思おう。最新情報を追うことが目的になると少し苦しくなる。 AIは、人がやりたいこと、試したいこと、まだできないことを拡張するための道具にすぎない。 だからこそ、AIのノウハウ記事を追いかけすぎて、疲れなくてもいい。 小さくてもいいから、AIと一緒に何かを形にして楽しめる体験を増やすことの方が大切だ。 今まで少し苦手だったことに、AIと一緒に取り組んでみる。 文章を書く。 資料を作る。 調べる。 仕組みを作る。 自分の考えを整理する。 そうやって、AIと一緒にできることを少しずつ増やしてみる。 出来ることが増えているという確かな実感がある人ほど、AIが進化した未来にも適応しやすくなる。 AIに詳しくなることが目的ではないから最新情報は追わなくてもいい。 AIと一緒に、自分の人生でできることを増やして、自分の人生を楽しむ方が重要だ。

【筋肉質な組織は、負荷から始まる】 筋トレと同じで、組織も最初から効率化だけを考えていては強くならない。 まずは仕事量を増やす。 できることの範囲を広げる。 その上で、不要なものを削り、重複をなくし、仕組みに置き換えていく。 増やしてから絞る。 この順番を経るから、筋肉質な組織になる。ただ、筋トレと違って組織が難しいのは、増やす時の負荷が人にかかることだ。 仕事を増やしている最中は、現場には当然しんどさが出る。 一人ひとりにも、今まで以上の能力や判断が求められる。 それでも、理由とロードマップをきちんと伝え、その負荷をただ個人に押しつけるのではなく、仕組みで乗り越える。 そこまでやって初めて、組織は強くなる。 働く人たちのことを本当に考えるなら、楽にすることだけを考えてはいけない。必要な負荷をかけ、仕組みで支え、最後に無駄を削る。 この厳しさから、経営者は逃げてはいけない。

【人の人生は再現出来ない】 世の中は、いろいろな要素の組み合わせでできている。 前提も違う。 持っているものも違う。 置かれている環境も違う。 これまで積み重ねてきた時間も違う。だから、誰かと全く同じ順番で何かを進めることはできない。 誰かに憧れることもある。 羨ましく思うこともある。 あの人のようになりたいと思うこともある。 でも、その人と自分では前提が違う。 だとすれば、本当はそれらも全部、どうでもいいことなのかもしれない。 大事なのは、目の前にある自分の現実をどう解釈するか。その中で、今の自分は何をやるべきか。そして、自分は本当は何をやりたいのか。 正解を探すのではなく、自分の前提から順番を決める。その判断を引き受けながら、粛々と進む。 人生は、たぶんその繰り返しなのだと思う。

【時間をかけて観測する力】 生成AIは、一瞬で何かを作る。でも現実は、一瞬では理解できない。 現実は時間とともに変わり続ける。同じ仕事をしているように見えても、顧客も、市場も、組織も、自分自身も少しずつ変わっている。 農業には、1年に1回しかできない作業がある。10回経験するには10年かかる。しかも、その10回は毎回同じではない。天候も、土も、技術も、前提が少しずつ違う。 これは農業だけの話ではない。 広告も、経営も、人材育成も同じだと思う。時間をかけて現実を観測してきた人にしか見えない変化がある。 AIが瞬間を扱う時代だからこそ、人間は時間を生きていることに価値が出る。 AIは瞬間を生成する。 人間は時間を観測する。 この違いを、これからもっと大切にした方がいい。長期の観測でしか分からないものがある。

【仕事が面白くなる瞬間】 若い人に伝えたい。 仕事が面白くなるのは、フレームワークを覚えたときではなく、自分の経験を元にそれを使えるようになったときだ。 自分の実体験や学びを通じて、既存のフレームワークを解釈し直せるようになったとき、そこから突然仕事は面白くなる。 フレームワークは守るものではある。 でも、守ることと囚われることは違う。 守破離も、いきなり守から破へ移るものではない。 守りながら、どこに限界があるのかを観察する。 破りながら、何を守るべきかを理解する。 離れるときにも、なぜそれが型だったのかを忘れない。 自分が今、守っているのか。 破ろうとしているのか。 それとも、ただ型に囚われているだけなのか。 その位置を相対的に見られるようになると、仕事は一気に面白くなる。 型を覚えるだけでは作業になる。 型を解釈できるようになると、仕事は探究になる。

【AIが上手くならない人】 AIを教えていて思うのは、AIが上手くならない人は、そもそも文字を読まない。 AIが返してきた文章を読まない。 Markdownファイルを見ない。 分からないところを確認しない。 そして、理解していないのに先に進む。これでは改善しない。 AIが上手くなる人は、 AIの回答をちゃんと読む。 分からない言葉、仕組みを聞く。 自分のファイルに整理して書き込む。 そして、AIと同じ認識で話せる状態を作る。 AIを使うとは、答えを受け取ることではない。AIとのやり取りを通じて、自分の理解を更新していくことだ。 結局、差が出るのはプロンプトではなく、読解と整理の力だと思う。 AI時代に怖いのは、AIが賢くなることではない。人間が読まなくなること、成長しなくなることだ。

@blogucci ありがとうございます。この作るか出来るかの意識の差でアウトプットがだいぶん変わるんですよねぇ。自分の思考がズレてないかを日々考えます。

@metanika まさに、だと思います

【ブランドの正体】 企業が行うブランディングは、ブランドを作るためというより、お客様の中にブランドが生まれやすくするためにある。 買う前には、期待を作る。 買う時には、不安を減らす。 買った後には、自分の選択を肯定する理由を渡す。 本質的なブランドは、企業の中ではなく、お客様の中にある。 お客様が一度選び、その選択が体験によって強化され、記憶の中に作られる。 脳が選択する負荷を減らすために作るもの。それがブランドだ。 企業にできるのは、その記憶が良い形で残るように、体験と言葉を設計することだけ。 この関係性は、もっと解像度を上げておいた方がいい。

【本質しか勝たん】 AIの情報を追い、空いた時間でツールを触って検証している。 でも分かったのは、“その程度で触れられる領域は、1ヶ月でコモディティになる”ということだった。 自動化も仕組みも、すぐに誰でも出来るようになる。 だから差は「できるか」ではなく、何をやると決めるかにしか残らない。 出来ない領域は伸びしろがある。 だから触る価値はある。 それでも最後に残るのは、 何を解くのかという意思決定だ。 結局、本質しか勝たん。 やるべきことを粛々と続けよう。