今の時代は、ビジネスにおいて
デジタルディバイス時代です
労働力人口の低下も深刻な問題です
そんな状況のなかで、人とデジタルの融合は
労働生産性を上げるためにも
必要不可欠です
必要な情報・ノウハウ、問題解決策などの答えも
直ぐ必要な情報はすぐに手に入ります
だからこそ、多くの情報から
①必要な情報の分別
②情報の分類
③情報の統合
など必要な情報を精査する必要があります
考える
考えるとは、どんなことでしょう？
考えるとは。自分の目の前の事柄を
今までに起きた事例をもとに判断するものです
例えば
1）道が渋滞して動かな場合の理由を考えるときに
2）過去の自分の持っている情報から理由を考える
①事故があったから
②故障車が道路をふさいでいる
③工事でう回路ができている
などの過去の状況から判断します
ＡＩは、ここまでは条件、理由をインプットして
おけば判断できます
深く考えるとは
物事を深く考えるとは
目の前の事象を基に
過去の理由・原因からではなく
全く新しい考え方、理由を導き出すものです
これは、人間ならできますが
ＡＩは、このようなことはできません
この自分らしさの独特な発想が
深く考えて導きだされたものです
考える長所をとりいれる
今のデジタルディバイス時代においては
答えやノウハウは
スマホ・パソコンで検索すれば
すぐに答えが見つかります
この情報も瞬時に、タイムリーに解決する方法
としては、間違いではありません
そして、ＡＩのように金融機関の貸付を判断する
場合においては、インプットされた通り判断されるので
今までの様に人間の感情が入って間違った判断せずに
公正に判断できるようになりました
深く考えるを
これからの時代は、ＡＩが導入され
仕事も、ＡＩに奪われる時代になります
このＡＩとの差をつける為に必要なことは
独自性を持つということです
独自性とは、今までになかった考え方
発送ができるかです
これを身につける為には
なんでもかんでも
答えを、スマホやパソコンの検索に頼って
そこで終わらせないということです
実際に時間のないときや、情報収集として
検索をするのは
間違いではありません
そこで導き出された答えを
そして、その方法をした後に
もっといい方法はなかったのか？
を検証する癖をつけることが大事です
失敗した経験も糧となる
自分が実際に情報を仕入れ
自分なりの考えから
検証して答えを導き出したものでも
最初からスマホ・パソコンで検索した
ものの方が
上手くいったと思われるケースも
多々あると思います
でも実際に、自分なりの考えで導きだされた
ものが失敗でも
それは結果自体は失敗でも
チャレンジしたことは
はかり知れません
何かのアクションが行動を生み
そして、次の改良することによって
成功へ導かれる場合もあります
行動を起こすこと、行動したことに
意味があるのです
まとめ
これからの時代は、日本でも深刻な
労働力不足という問題があります
労働生産性を上げるためには
デジタルツールの活用は仕方ありません
場合によってはＡＩとの融合も必要です
ＡＩのみに頼ると新しいものは生まれません
どちらも上手く活用し
一部ではＡＩなど、そして深く考える場合には
人による知恵の活躍の場が必要です
人間とデジタルツールの両方の融合された環境が
これからのビジネスにつながっていくと思われます
成功アンバサダー 都碧（とあ）
