情報収集はAIで十分な今、価値が上がっているのは「何を調べるべきか」を決める部分だと思っています。AIは指示された通りに動きますが、どんな問いを立てるかの設計は人間にしかできない。AIが普及するほどその差が広がっていく気がしています。
note.com/nomateonres/n/…
日本語
nomateonresearch
212 posts
nomateonresearch
@nomateon
海外情報を、意思決定の武器に。🌏 散らばった海外の情報を構造化し、「判断できる状態」に整えるリサーチサービスです。 Basic〜Premiumの3プランで、個人から企業まで対応。 → 詳細はこちら https://t.co/Y2oU7hHTva
Entrou em Mart 2026
44 Seguindo13 Seguidores
@YuhiFreaker 情報があるのに判断できない、これが一番もどかしいですよね。構造が見えるだけで、次の一手が全然変わると思います。
日本語
経営判断で怖いのは
情報不足だけではありません。
情報があるのに、全体像が見えていないことです。
NotebookLMのマインドマップを使うと
大量の会議資料、顧客の声、競合情報を
一度構造で見られる。
どこに論点があり
どこが抜けていて
何を深掘りすべきかが見えやすくなる。
情報整理というより
判断前の視界を広げる使い方としてかなり参考になります。
えーたん/AI×時短で仕事効率化@ai_jitan
断言します。 NotebookLMのマインドマップを知らない人は 情報の9割を理解せずに捨てています。 大量の情報を一瞬で可視化し、 クリックひとつでAIが深掘りしてくれる "究極の情報整理ツール"なんです。 僕はすべてのNotebookLMで 必ず使っています。 リプ欄で徹底解説します👇
日本語
数字を見ているのに判断を外すケースは多い。
原因はシンプルで、「結果」だけを見ているから。
データはあくまで結果であって理由ではない。
現場の行動や会話まで見ないと、本質は簡単にズレる。
数字は正しいが、解釈は簡単に間違う。
管理画面だけで判断するか、現場まで踏み込むか。
あなたはどちらで意思決定していますか？
日本語
AI活用の議論でよく耳にするのは「同じ仕事を速くこなせる」という話です。でも、ちょっと引っかかっています。
AIが本当に構造的な恩恵をもたらすのは、課題を自分で設定してリソースを調達する立場にいる人間だけな気がします。与えられた仕事をこなす立場の人にとっては、処理速度が上がるだけで、解く問題の水準そのものは変わらない。
テクノロジーの変化が「誰の役に立つか」は、ツールの性能よりも使う人間がどの立場にいるかで決まる。AIが下げているのは実行コストであって、課題設定の意志と調達力はAIには代替されない。「同じ問題を速く解く」より「より大きな問題を自ら設定する」方向に投資することがAI時代の本質かもしれません。
日本語
@toshimitsu_sowa 「考えてから集める」、この順番が大事ですよね。仮説なしに集め始めると、終わりが見えなくなることが多いので。
日本語
多量に情報をインプットしてからアウトプットを出そうとすると、平均的・一般的で凡庸なものになることもあるし、そもそもスピードが遅くなる。情報の利用目的に合わせて、仮説を立てて、いかに最小限の情報収集で結果を出すかに注力した方がよいこともある。
日本語
@BehaviorMgt 「自分の仮説に合う数字だけ探してしまう」、これ一番気づきにくいと思います。正しく調べているつもりでも、見たいものしか見えていないことが多いので。
日本語
@hiroki_daichi 意思決定の構造が変わらないと、情報をいくら速く集めても判断が遅いままになると思います。何をどの粒度で決めるかが先に設計されているかどうかで、情報の使われ方も変わると思います。
日本語
AIツールの普及で、個々のタスク実行速度は誰でも同じように上がります。ということは、その効率化だけを追っていても相対的な競争優位にはなりません。
真のレバーは「意思決定の量・速度・粒度」の設計です。チームを細分化してリーダーを増やし、各所で意思決定が起きる構造をつくること。これはAIの有無にかかわらず、組織生産性の上限を決める設計変数です。
ツールを変える前に問うべきは「誰がどの粒度で何を決める組織か」という構造設計の問いです。AIは処理速度を上げますが、意思決定のスループットを変えない限り、ボトルネックは構造側に残り続けます。
日本語
@A1_coM そうですね。削れる人は、相手が何を見ているかを理解している人だと思います。情報の量より、相手の文脈を読む力の方が、本質的には難しいと思います。
日本語
@nomateon まさにですね。削る判断って、相手の前提や期待をどこまで理解できているかがそのまま出ますよね。
日本語
優秀な人ほど、選択肢を増やす力より、ノイズを消す力があるなと。論点を増やしすぎない、施策を増やしすぎない、関わる人を増やしすぎない。足し算は誰でもできるけど、引き算には意思が出る。仕事の質って、そこに表れる気がする。
日本語
@jun_01_ わかります。でも逆に言えば、判断できる人の価値がより大きくなっていくとも思います。情報を整理する部分がAIに移るほど、「何を判断するか」を設計できる人が希少になっていくと思います。
日本語
おはようございます！
「判断だけは自分の意志で」。情報収集、整理、資料化はAIに任せることが多くなってきたと思う。でも最後の判断は人間がすべきだと思う。気づかないうちにその判断までAIに委ねてることって、実はあるかも。自分で決める感覚、大切にしたいともう今日この頃。木曜日、はじめます
日本語
こちらの投稿を読んで、リサーチの観点からnoteに書きました。データの中にインサイトはなく、どんな問いでデータを見るかが、インサイトの質を決めると思っています。
note.com/nomateonres/n/…
yasu@幸せなキャリア/リサーチ会社経営@carrer0518happy
ネットリサーチ会社で、多数のアンケートデータを紐づけてインサイトを探ろうって話は発想としてよくあるけど、実際に有象無象の数多あるデータをひっつけてインサイトを発見したという話は聞かない。データを紐づけて得られるインサイトなどなく、観察者の頭の中にしかインサイトはない。
日本語
ネットリサーチ会社で、多数のアンケートデータを紐づけてインサイトを探ろうって話は発想としてよくあるけど、実際に有象無象の数多あるデータをひっつけてインサイトを発見したという話は聞かない。データを紐づけて得られるインサイトなどなく、観察者の頭の中にしかインサイトはない。
日本語
@carrer0518happy そうなんですよね。データは素材でしかなくて、そこから何かを引き出せるかどうかは、見る人の問いの質にかかっていると思います。
日本語
@t_wada そうですね。
情報を出すことと、相手が判断できる形に届けることは別だと思います。その橋渡しの部分こそ、人間にしかできない仕事だと思います。
日本語
"AIはいくらでも説明文を出してくれると思いますが、腑に落ちるようにかみ砕いて伝える、プロセスを分かるように示す、それは人間の役割だと思います。そして責任を負うということも、どんなにAIが進んでも変わらない" / 羽生善治九段が語るAI時代の差別化と意思決定 htn.to/3in9Sia2qJ
日本語
@andymochizuki 100枚あるのに「で？」は本当によくありますよね（笑）。枚数が多いほど丁寧に見えるので、作る側も受け取る側も気づきにくいのが厄介だと思います。
日本語
@nomateon あるあるですね！リサーチの場合だと資料構成レベルでも言えそうですね。まずいケースでは資料は１００枚超えてるけどノイズだらけで「...で？」みたいな…笑
日本語
一方で、「揃ってる」けど「弱い」という資料もまたよく遭遇します
色も図形も揃っていて、何ならツリーやプロセスでの分解、マトリクスを使った整理などいかにも見栄えがいい
ただ読んだ後に残るのが、
「で、これで何が言えるのか？」
というもの
その原因は、レイアウトの完成度に対して思考の濃縮度が追い付いていないため。いわば、見た目はプロっぽいが、意思決定に必要な意味がまだ薄いということ
逆に、見た目は荒くても相手が深く関心する「強い」資料のパターンもあって、たいがいそれは、
・読み手の切実な疑問を押さえ、
・読み手が知らない情報でそれにうまく答え、
・結果、読み手の思考が次に進んだ
ということが特徴
その意味で、「揃えなきゃ」「きれいにしなきゃ」「情報量を埋めなきゃ」となりがちですが、資料作りで本当に怖い失敗は「スライドが"相手に答えていない"」こと。相手に答えていない限りいくらキレイに揃えたところで意味無しなので、まずはこの出発点を押さえることです
望月安迪 Andy Mochizuki@andymochizuki
コンサルが資料を作るとき、箱とか色とかの「揃え」に病的にこだわるところがあって、 ・箱の位置が微妙にズレている ・見出しの左端が揃っていない ・箇条書きのレベルが揃っていない ・フォントがバラバラ ・色の対応が各ページで揃っていない ことがあった日にはまぁ詰められるものです。 ただその真意は、資料のキレイさのためというよりも、 「クライアントの認知キャパを浪費させず、意思決定ポイントにキャパを全集中させる」 ということにあります。 たとえば、 ・箇条書きのレベルが揃っていない ・同じ重要度のものが違う見た目をしている ・逆に違う重要度のものが同じ見た目をしている みたいなことがあると、クライアントの頭の中には「あれ？この資料ってどう見れば？」という迷いが生まれます。 瞬間、それはコンサル的にはアウトです。意思決定で使うべき貴重な認知キャパを無駄に浪費させてしまった。 コンサルのミッションは、意思決定を前に進めることぬにあります。そのため、資料の「揃え」を気にすることは、いわば「意思決定を邪魔しない環境整備」のようなものです。 資料をキレイにするための「揃え」ではなく、意思決定を前に進めるための「揃え」。 そう思うと、日々こまごまと資料を揃えている作業にも意味を感じるというものです
日本語
@andymochizuki 構造化が目的になってしまうと、整っているのに意思決定には使えない資料ができあがりますよね。手段が目的化するのはリサーチでも同じで、気をつけたいところだと思います。
日本語
@nomateon 構造化も結局そのためなんですよね。コンサルでは構造化とかを言いすぎてそれを目的にしてしまう傾向もあるので心配になることがあります
日本語
コンサルが資料を作るとき、箱とか色とかの「揃え」に病的にこだわるところがあって、
・箱の位置が微妙にズレている
・見出しの左端が揃っていない
・箇条書きのレベルが揃っていない
・フォントがバラバラ
・色の対応が各ページで揃っていない
ことがあった日にはまぁ詰められるものです。
ただその真意は、資料のキレイさのためというよりも、
「クライアントの認知キャパを浪費させず、意思決定ポイントにキャパを全集中させる」
ということにあります。
たとえば、
・箇条書きのレベルが揃っていない
・同じ重要度のものが違う見た目をしている
・逆に違う重要度のものが同じ見た目をしている
みたいなことがあると、クライアントの頭の中には「あれ？この資料ってどう見れば？」という迷いが生まれます。
瞬間、それはコンサル的にはアウトです。意思決定で使うべき貴重な認知キャパを無駄に浪費させてしまった。
コンサルのミッションは、意思決定を前に進めることぬにあります。そのため、資料の「揃え」を気にすることは、いわば「意思決定を邪魔しない環境整備」のようなものです。
資料をキレイにするための「揃え」ではなく、意思決定を前に進めるための「揃え」。
そう思うと、日々こまごまと資料を揃えている作業にも意味を感じるというものです
日本語
コンサルティングの初回で一番やってはいけないのは、「すぐにソリューションを出すこと」。
初回の本当の目的は2つ。課題の解像度を上げること。そして、期待値を正しく合わせること。
「何を解決したいか」より「何を期待しているか、何は期待に含まれていないか」を最初に整理することが、長い付き合いの土台になります。
期待値がズレたまま進むと、どれだけ成果を出しても「何か違う」という感覚が残る。
「できること」と「できないこと」を初回に誠実に話せる支援者こそが、長く信頼されます。
問いの設計力は、答えを出す力より重要すぎること。
日本語
@genkaidokusho 判断軸が先にあると、必要な情報と不要な情報の区別もできると思います。何を調べるべきかも、判断軸がないと絞れないと思います。
日本語
