こんにちは、億人です。
今回は「AI時代に残る3つの職業」というテーマで話をしていきます。
「AI時代に仕事が残るか」より本質は、“あなたの市場価値をどう作るか”。
この記事では 体験→編集→実行の順で、今日からやることまで落とします。
結論から話すとAI時代に残る仕事は、以下の密だと思ってます。
体験者、編集者、実行者。
この3パターンです。順番に話してきます
体験者。AIが絶対できない「一次情報」の取得
まず最初の「体験者」に関しては、これは明確にAIにはできないことですね。AIは一次情報の体験というのができません。
例えば、観光地に行った時の写真をAIに送って、そこに何が写っているのか？をAIに解説させることはできる。その点の知識では人間はほぼ１００％負けます。
でも、その場の空気感や、実際に生で感じた情報までは分かりません。たとえば
1. 現場の雰囲気
・空気が張り詰めていたのか、静かだったのか、澄んでいたのか？
・どんな音がしていたのか
2. 対人での感覚
・相手のオーラや雰囲気、身長の高さ
・握手したときの手の分厚さや柔らかさ
・「この人なら信用できる」といった直感的な信頼感
・その人がいる時の場の空気感の変化
こうした一次情報は、AIには絶対に入力されません。人間が感じたことを音声入力などで伝えて分析してもらうことはできても、生のデータ自体は本人しか持っていないんです。
なので、ライブに行く、会いたい人に会う、行きたい場所に行くといった「体験数」を中長期的に増やしておくことは、自分の市場価値を上げる上で非常に重要。
僕の場合であれば、家族で世界一周旅行をして南極に行ったり、サメを釣りに行ったりしました。他の人がしていないような、自分がしたかった体験をまずはひたすら集め、数をこなしていくことです。
もちろん、その中で感じたことを1日の振り返りとして音声やテキストで残しておくことは必要です。
それをAIに分析させて次のビジネスチャンスに繋げたり、自己理解を深めるソースにしたりすることはできますが、体験そのものは人間にしかできません。その体験をいかに価値の高いものにしていくかが鍵となります。
経験の広さと深さの掛け算
また、経験の「掛け合わせ」も大切です。経験には「広さ」と「深さ」の両方があります。
1. 経験の広さ（浅い経験）
まずは色々な場所へ行ってみる。例えばパリ、ニューヨーク、ハワイ、ドバイ、シンガポールといった主要な地域をかじってみるような、フットワークの軽い経験です。
2. 経験の深さ
一方で、行くまでに5日間かかるような南極への旅など、ゴリゴリの深い体験も並行していく。
これは仕事でも同じです。
営業だけでなく、営業事務、受付、電話番、サポート、総務、経理、あるいは管理職など、まずは一通りの業務を経験してみる。
その上で「自分は営業を極めよう」と決めて深く掘り下げていく。このように幅と深さを意識して経験を増やしていくと、物事の解像度が上がります。
一つのことにこだわり、工夫してやり続け、それを毎日自分の言葉で振り返る。この「言語化」を一つの分野で極めておけば、他のどんな経験であっても、ある程度の深さまで一瞬で到達できるようになります。
深さの追求を通じて言語化の練習を行い、それと並行して様々な一次情報を膨らませていく。その掛け合わせで勝負をしていくことこそが、体験者としての価値の出し方。
編集者。判断し、異質を組み合わせる者
ここからが2番目の「編集者」の話になってきます。
実際に一次体験や一次情報を増やした後にどうなるかというと、そこからさらに次のフェーズが始まります。
それが編集という役割です。手に入れた一次情報を繋げたり、AIが分析した二次情報などを使って判断をしたりすることが、すべて編集に当たります。
判断や評価をし、それらを組み合わせて仮説を立てる「編集力」がある人。これが次に強い人間です。要は、データや経験に対して「意味付け」ができる人が非常に強い。
1. スティーブ・ジョブズの例
例えばスティーブ・ジョブズは、まさにその最たる例です。
彼は大学を入学後すぐに退学し、その中でカリグラフィー（西洋の書道）の授業に潜り込んで書体を学んでいました。
自分のやりたいことを突き詰め、単位も気にせず受けたい授業だけを受けていました。後にパソコンを作る際、マイクロソフトが書体にこだわっていなかった一方で、彼は「美しい書体のあるMac」を作ることにこだわりました。
結果として、Macはデザインセンスに優れたものになりました。「パソコン × デザイン」という「編集」を行い、それまでの「パソコン＝仕事の作業道具」という定義を、「おしゃれでクリエイターが使い、自分を表現するもの」へと書き換えたのです。
編集力の源泉
このような編集力を持っている人はやはり強いです。
それは、体験を分野横断的に持っていたり、一つの経験を好奇心に従って深く掘り下げたりしていることが、編集力や言語化能力に変わってくるからです。
AI時代における編集の必要性
AIが出力する情報は、基本的には文字情報です（画像などもありますが）。
例えば、ある画像を見て「なぜ自分はこれに感動したのか分析して」と指示すれば、AIがそれを言語化して答えてくれます。
つまり、画像も文字やデジタル情報に置き換えられてしまうため、AIから受け取る情報をどう編集できるかが重要になります。
例えば事業計画とかもAI使ったら割と簡単に即日作れるようになっちゃいましたけど、それが本当に正しいのかどうか、実現可能性があるかどうかっていうのは、今までの自分の経験と照らし合わせて、（あとは自分の特性とかと照らし合わせて、）本当にできるものなのか、何があっても成し遂げるのか？っていう覚悟を持てるのか？
こういったことって、それを編集する人、つまりAIから出てきた情報を見て解釈する人に依存するんですよね。絶対に。
これから新規事業を作るのも、めちゃめちゃノリで作っていきまくる人の方が強くなっていきますね。なぜなら、AIを使って事業を作ったっていう経験をめちゃめちゃ積んでる人の方が、1個のプランをああしようどうしようって悩んでる人よりも、絶対に自分の中のデータ・経験値として溜まっていくからです。
リアルでもAIの活用でも、そこの編集力を鍛えていくということが超重要なんですね。編集力を高めるには、失敗しながらでも自分の仮説を持って行動していくことが大事。
振り返りとかはマジで毎日死ぬほど取りまくった方がいいですね。僕の場合で言うと、音声データにめちゃめちゃ取るようにしてて、音声で取った振り返りが勝手にExcelとかに反映されて、そこで自分の過去の失敗とか、うまくいったこととかが全部データとして溜まっていくような仕組みを構築しました。
それも、知識と戦略を持ってやれば、1日でその仕組みを作れるんで、そういうのを作ってるかどうかで、本当に今後、1年後、2年後、3年後に、編集する力は全然変わってきますよね。
結局のところ、自分の経験の幅と横の展開数を増やしている人が強いという話に戻ります。体験者としての質を磨くと同時に、編集力も鍛えていく。これが理想的な形です。
実行者。行動する人だけが勝つ。
最後に「実行者」という役割についてですが、これは「体験者」に近い概念です。
結局、AIに提示してもらったことを最終的に実行したり、その責任を取ったりすることは人間にしかできない行為であり、そこにも大きな価値が存在します。
もちろん、AIがビジネスを構築するような世界線は間もなく到来しますが、それはあくまで誰かの法人であったり、個人が所有するビジネスとして存在するものです。そこにある責任から逃れることはできませんし、AIがその責任を肩代わりすることもできない。
AIは責任取ってくれないし全承認してくる
例えばAIを使ってダイエット計画を作ったとするじゃないですか。
それって例えば自分の今の体重、将来になりたい体重で、どれくらいの体脂肪率があって、今普段どれくらいのトレーニングしてて、どんな食べ物を食べてるのかっていうのを、1週間分とか2週間分とか入れれば、ある程度自分の今の課題とかを、8割9割ぐらいの精度で出してくれるわけですよね。
それに対して、実行するのは自分しかできないし、例えば自分が実行計画を壊しても、基本的にAIって、僕らがお客さんみたいな立場なわけなんで、（有料プランを継続してもらうために）全承認してくるわけですよね。笑
だからAIって、責任取らないんですよ。
言ったことをやらなかったってことに対して本気で追いかけてくれるってこともなければ、一緒に伴奏してくれるみたいなのがない。
一緒に伴奏するとか、殴ってでもやらせるみたいなことは、AIはできないんで、そこは人間のコーチが入る、明確な一つの価値です。
居心地の悪さみたいな、例えばトレーニングを週2ぐらいで、その人のところに行くのに、ご飯めっちゃ食べてて、ずっと太ったまんまとか、なんか気まずくなっちゃうから、じゃあちゃんとやろうとかって思うね、そういう強制力があるっていうのも、これは一つの価値ですよね。
最終的な決裁や行動は人間が担うものだからこそ、シンプルに行動できる人が強いのです。責任を取れる人が強いのです。
「失敗してもいい」と考えて動ける人が、これからの時代は間違いなく強くなります。
なので、今は、どんどん恥をかいていける人の方が有利。
特に新しい業界であれば、恥をかくことなど容易ですし、先駆者として「やったもん勝ち」という側面もあります。新しいジャンルでは、たとえ失敗したとしても、「この人はいろいろな実験をしているだけなんだ」と周りにも受け入れられやすい空気がある。
そういった意味で、これからビジネスは非常に面白い時代になってくるのではないかと感じています。
新しいことやったら批判されるし、周りからは疑いの目で見られたりとか「頭おかしくなったんちゃうか」って見られるかもしれないけど、それでOKだし、むしろそうじゃないとこの変化の激しい時代ではヤバいって思ってるぐらいで、ちょうどいいと僕は思ってます。
チェックリストとまとめ
あなた、どのタイプが強い？
YESが多いところが、今のあなたの武器。
※どれが偉いとかじゃなくて、現状把握です。
体験者（現場でネタ拾う人）
最近「自分の足で動いた体験」が増えてる（現場・顧客・実践とか）
初めて会った人に、失敗も含めて「俺これ語れるわ」って体験が３つ以上ある
編集者（頭の中で整理して言語化する人）
情報を見たら「結論→理由→反例」までサクッと整理できる
2つ以上の話をつないで「つまりこういうことね」って意味づけできる
実行者（決めて動かす人）
完璧じゃなくても「出す→反応みる→直す」で回せる
叩かれたり失敗したりのコストを引き受けて前に進める
大事なのは、まず今自分がどんなことを蓄えてきたかを知ること。
強いところは伸ばし、弱いところはこれから鍛えていくってことをやるだけですね。
これが今日からやることです。
今日からできる具体的アクションプラン
例えば、体験者になるのであれば、何か行ってみたかった習い事に行ってみるとか、行きたかった場所に行ってみる、旅行、日帰りでやってみるとか、そういうこと。
編集者になりたいのであれば、例えばビジネスであれば、ビジネスを作る訓練として、今ある業界にどういうものを掛け合わせたら面白いかなみたいな編集、頭の中で編集っていうのをやってみる。それをAIと壁打ちしてみる。あとは毎日日記をつける。音声入力でいいので日記をつけまくるってことを習慣づける。
実行者に関しては、50点でも30点でもいいので、まずは世の中に出す、そこから改善をするっていうことを取り入れる。失敗を恐れずに、やりたいと思ったことをその日中にやる、最低限の機能でいいんで、その日中に世の中に出しちゃうっていうことを習慣にする、これがいいですね。
そうすれば自分の中の一時情報が増えていって、いろんなものを繋ぎ合わせる編集力だったり言語化能力っていうのが上がっていって、AI時代の中でもAIをしっかりと使いこなす側になっていけるわけです。
結局、AI時代に残るのは「職業」よりも、
体験→編集（判断）→実行を回せる人です。
この点を意識していると、非常によいです。
やる。判断する。やる。判断する。
これを高速でやっていくイメージですね。
ちなみにまた別の記事で書こうと思ってるんですけど、AI時代になって情報との関わり方っていうのもまた大きく変わったんですね。
今までっていうのは、例えば本とか誰かのセミナー行くとか、そういうパーソナライズされてない情報から何かを学んで、それを答えじゃないか？っていうのを、自分で考えなきゃいけなかったんです。
ところが、その元となる情報と自分の情報をくっつけて、自分独自の文脈で出てきた、自分のためだけの情報っていうのを使うことができるようになった。これってめちゃくちゃすごいことで、ビジネスしたりとか、ダイエットしたりとか、日常会話のサポートしてもらったり、いろんな角度でAIでできるようになったんで、ここの関わり方の変化はしっかりと理解してた方がいいんで、また別のところでちょっと話します。
今までパーソナライズされた文字情報とかサービスっていうのは、コンサルとかそういうものしかなかったんですよね。ここにある構造が根本から変わったっていうのが、めちゃめちゃエグい話です。←ここ超絶重要。
人間と情報の関わり方の歴史から紐解いていったら、今回のAIによる情報との関わりの変化がいかに大きいものかがすごく感じれると思うんで、これはちょっと近々出そうと思うので、楽しみにしててください。
またこれからも色々とAIのこの時代だからこその
意識すべき点とかやるべきことを話していきますね
