AIで自分が速くなるか、AIで他者を速くするか：分岐点に気づき成果を出す方法

私の視界が大きく開けた瞬間がありました。
・AIで自分が速くなり、成果を出すか
・AIで他者を速くして、成果を出すか

この違いに気づいたことです。2つは、成果の大きさ・成果が出るまでの速さがまったく異なります。この違いを意識し、AIで成果を出す方法を書きます。

自分が速くなる：その先にあるもの

AIで自分の業務を1/5に削減できたとします。劇的な効率化です。しかし、忙しいままです。

なぜなら、空いた4/5に「AIでやってほしいこと」が新たに流れ込んでくるからです。処理能力が上がった分だけ、処理すべきものが積み上がる。自分だけが速くなっても、その効果は限定的です。

これは、数名の自チームが速くなった場合でも同じです。チーム単位で効率化しても、組織全体の構造が変わっていなければ、結局は同じ場所にとどまる。まずは視野を広げることです。

スケーラビリティという視点

多くの人は「今どうするか」を起点に打ち手を考えています。それはもちろん必要な視点です。

ただ、目の前の問題を解消しても、根本的に変化していない現実とすぐに向き合うことになるでしょう。問題は、事業が成長するほど・社員が増えるほど大きくなるからです。

今の問題を解くことではなく、問題が生まれる構造そのものに手を入れること。スケールに耐えうる仕組みを考えます。

他者を速くする：影響範囲を変える

たとえば、自分のためのSKILL・Gem開発は誰でもできます。しかし、環境や職種を問わず使えるSKILL・Gemを開発することは、難易度がまったく異なる。そしてその分、影響範囲も桁違いに広がる。

自分ひとりが速くなる成果と、1,000人が速くなる仕組みをつくる成果。出せる成果の大きさが違う。成果が届くまでの速さも違う。

他者が使う視点を持ったとき、それはツールの使い方の話ではなく、「誰を速くするのか」という設計の話に変わります。

デザイナーが"つくれる仕組み"を提供する

スライド生成、LPデザイン。こうした領域に対する関心を、多くの方々から日々感じ取っています。共通しているのは「自分でつくりたい」という強い意思です。

であれば、デザイナーが「AIでつくれる仕組みを提供する」ことをやらない理由はありません。

事業貢献できる施策を見つけても、部分最適などの理由で優先順位が上がらないことがあります。それをデザイナーが請け負ってしまうと、成果は確実に出せるものの、小さい成果にとどまる。それに時間をかけることは、良い意思決定とは言えません。

しかし、AIを使えば話は別です。"つくる工程"をAIで無効化すればいい。このレバーを見つけることが、事業を加速させます。

ボールを持たない。ボールを渡す設計者になる。

自分が成果を出すためにボールを持っている状態から、他者にボールを渡す設計者になること。

AIを活用して、他者が成果まで最速で到達するための仕組みを提供する。そうすれば、自分ひとりの処理能力に依存しない形で、事業が加速していきます。

ボールを持つ人は、どれだけ速く走っても一人分の速さです。ボールを渡す設計者は、渡した数だけ事業が前に進むでしょう。

他者に何かを与える人で在りたい。
他者が幸せになるために、AIを使いたい。

仕組みづくりは、自分が楽になるためではなく「誰かの手が届かなかったものに手が届くようにするため」です。その先の未来を、一緒に見たいと思っています。