Podcastを今すぐここで聞くラウンドナップWebコンサルティングの中山陽平です。 AI時代に伸ばすべきは、知識よりも「生の経験」 AIが社会を大きく変えていく今、「自分はどんな能力やスキルを伸ばしていけばいいのか…？」と迷う場面がでてきたという声を聞きます。コミュニケーション、ファシリテーション、プログラミングなど候補はいくつも挙がりますが、何を選ぶかの前に、私が現場でAI活用の差を見てきた結論は「生の経験を積み重ねておくこと」です。私自身AIを日常的に使っていますし、もっと使いこなしている方も、まだ距離がある方も、仕事の現場で数多く見てきました。そこで一貫して感じるのは、AIを使って成果を出せる人ほど、もともと自分の中に「やってきた量」があるということです。営業でも制作でも開発でも、実際に泥臭く手を動かした経験がある人は、発想の幅が広がりますし、AIへの頼み方そのものが変わってきます。 AIの返答の室を決める重要な要素「考えるフレーム」 AIを使っていて「うーん、そうじゃないんだよな」と感じるときがないでしょうか…？あの違和感の正体は、「どこからどこまでを考えるべきか」という線引きが、こちらの期待とズレているケースが多いです。これは、AI分野で「フレーム問題」と呼ばれる概念に近い話。それは、ざっくりとは「AIは考えようと思えばいくらでも範囲を広げられてしまうため、こちらが求める枠に収めるには、指示する側が境界線を引いてあげる必要がある」ということ、つまり、AIに「どこまで考えてほしいか」を渡せるかどうかが、成果の分かれ目になるわけです。実践経験があると、AIに渡す条件が具体的になる実際に経験がある人は、AIに対して「これも考えて」「そこは今は要らない」という判断ができます。そして、返ってきた案を見て、「何が満たされていないか」を言葉にして修正できます。逆に、ふわっと「調べておいて」と頼むだけでは、返ってくるものもそれなりにしかなりません（ありますよね…） AIを使いこなしている人ほど、最初に条件を丁寧に置いてから対話を進めています。例えば、代表的な物としては、次の3つの軸で整理していることが多いと思います。「前提条件」――今何が分かっていて、何が分かっていないのか「制約条件」――やってはいけないこと、触れなくてよいこと、優先順位「期待するゴール」――何を決めたいのか、どの粒度のアウトプットがほしいのかこの条件出しは、頭の中だけで組み立てようとしても限界があります。でも、自分で手を動かしたことがある領域であれば「ここが落とし穴」「ここは余計」という勘所が育つので、AIの出力を実務に乗せやすくなりますよね。「将来AIがやるから、今はやらなくていい」は危ない考え方 AIやロボティクスの発展を見ていると、肉体労働も含めて代替される領域は広がっていくでしょう。だからこそ「どうせその仕事はなくなる」と考えて、経験を積むことを避けてしまう人が出てきます。しかし、私の実感としては「仕事が消える」というよりも、「仕事の形が変わる」という表現のほうが正確です。スピードが上がったり作業が軽くなったりしても、改善の余地は残りますし、安全性やコストの見直しなど手を入れる場所は次々に生まれます。そのときに効いてくるのが、実際にやってきた経験です。形が変わった仕事の中で、何をどう改善すべきかを見極められるかどうかは、過去の経験量に大きく左右されます。経験は、どんどん積みにくくなる便利さが増すほど、AIが当たり前になるほど「体験する機会」そのものが減っていきます。たとえば移動ひとつ取っても、今は当たり前のように速く移動できますが、かつてのように「移動そのものが日常の経験になる」という状況は生まれにくくなっています。AIの進化も同じ構造で、効率化が進むほど、人が直接手を動かす場面は確実に減っていきます。だからこそ、気軽に経験できるうちに体感する・手を動かしておくことが大切です。現場の温度感や細部の感覚は、画面越しに眺めるだけでは手に入りません。あとから取り戻そうとしても、そう簡単にはいかないものです。体験を増やすために、今すぐできること「経験を積め」と言うと大げさに聞こえるかもしれません。大切なのは、学びとして終わらせず、現場で人や業務と接しながら積み重ねることです。副業として小さく受けてみる――範囲を決めて、責任を持ってやり切る誰かの仕事を手伝わせてもらう――近くで見て、同じ手順を自分でもやってみるボランティアでもいいので実務に触れる――「役割がある場」に入り、期待に応えるこうして体験を積んでおくと、AIを使う場面でも「何を任せて、どこを自分で見るか」の判断がしやすくなります。AIは便利な道具ですが、道具を価値に変えるには、使う側の解像度がものを言います。余談：法人の生き残りはまた別問題… 個人のスキルの話から少し視野を広げると、法人側の世界も大きく揺れています。ChatGPTが新機能を出すたびに、産業全体がざわついてますよね。例えばメディアの世界は、収益モデルの面でも専門性の面でも、相当厳しい局面に入っていくと感じています。 Google Discoverのように検索しなくても情報が届く仕組みがある上に、対話型AIも「おすすめ枠」のような形で情報を届ける方向へ進んでいます。さらにMCP（外部ツールと対話型AIをつなぐ仕組み）のような流れが重なると、情報の流通経路そのものが根本から変わっていきます。現場でのAI活用は、これから一気に広がる私の支援先でもAIツールを使う方は増えてきました。ただ、体感としてはまだ「当たり前」と言い切れるほどではなく、あるタイミングで一気に広がるのだろうと見ています。キャズム（普及の谷）を越える瞬間は、いつも急にやってくるものです。また、無料版と有料版の性能差を実感する場面も増えています。有料版一択です。企業の場合は扱う情報の性質もあり、設定を含めて慎重に運用する必要がありますが、道具としてのポテンシャルの差が大きいのは間違いありません。さておき、AIがさらに普及する前の今だからこそ、実際に触れて経験を積んでおくことが、これからの大きなアドバンテージになるはずです。再度強調しておきます。実践かけるAIのかけ算です。関連リンクラウンドナップ・Webコンサルティング（公式サイト） G検定とは（一般社団法人日本ディープラーニング協会） What is the Model Context Protocol (MCP)?（Model Context Protocol） OpenAI、ChatGPT、Sora のプライバシー設定（OpenAI） Google Discover の概要、掲載、表示方法（Google 検索セントラル）よくある質問 AI時代に、まず伸ばすべきスキルは何ですか？私の答えは「生の経験」です。経験が増えるほど、AIに任せる範囲を決められますし、返ってきた案の良し悪しも判断しやすくなります。知識を増やすより、経験を優先したほうがいい理由は何ですか？知識はあとからでも取りに行けますが、現場の肌感覚は体験しないと身につきません。AIに指示を出すときも、経験がある人ほど前提や制約を具体的に置けます。 AIの返答がいまひとつなとき、どこを見直せばいいですか？「どこまで考えてほしいか」という線引きを見直すのが近道です。前提条件、制約条件、ゴールを言葉にして渡すと、返答の質が変わります。将来AIがやりそうな仕事は、今から経験しないほうがいいですか？私は逆だと思っています。仕事が消えるというより形が変わるので、残る業務の改善や判断に経験が生きますし、今のうちに触れておくほど差がつきます。経験を増やしたいのですが、現実的にはどう動けばいいですか？副業で小さく受ける、誰かの仕事を手伝う、ボランティアで実務に触れるなど、方法はいくつもあります。ポイントは、学びで終わらせず、役割を持って現場に入ることです。 { "@context": "https://schema.org", "@type": "FAQPage", "mainEntity": [ { "@type": "Question", "name": "AI時代に、まず伸ばすべきスキルは何ですか？", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "私の答えは「生の経験」です。経験が増えるほど、AIに任せる範囲を決められますし、返ってきた案の良し悪しも判断しやすくなります。" } }, { "@type": "Question", "name": "知識を増やすより、経験を優先したほうがいい理由は何ですか？", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "知識はあとからでも取りに行けますが、現場の肌感覚は体験しないと身につきません。AIに指示を出すときも、経験がある人ほど前提や制約を具体的に置けます。" } }, { "@type": "Question", "name": "AIの返答がいまひとつなとき、どこを見直せばいいですか？", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "「どこまで考えてほしいか」という線引きを見直すのが近道です。前提条件、制約条件、ゴールを言葉にして渡すと、返答の質が変わります。" } }, { "@type": "Question", "name": "将来AIがやりそうな仕事は、今から経験しないほうがいいですか？", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "私は逆だと思っています。仕事が消えるというより形が変わるので、残る業務の改善や判断に経験が生きますし、今のうちに触れておくほど差がつきます。" } }, { "@type": "Question", "name": "経験を増やしたいのですが、現実的にはどう動けばいいですか？", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "副業で小さく受ける、誰かの仕事を手伝う、ボランティアで実務に触れるなど、方法はいくつもあります。ポイントは、学びで終わらせず、役割を持って現場に入ることです。" } } ] } 配信スタンド Apple iTunes 公式ストア Podcast（おすすめ） https://itunes.apple.com/jp/podcast/zhong-shan-yang-pingno-non/id750899892 YoutubePodcast(旧：GooglePodcast） https://www.youtube.com/user/WebMarketingJAPAN Spotify https://open.spotify.com/show/0K4rlDgsDCWM6lV2CJj4Mj Amazon Music Amazon Podcasts ■Podcast /Webinar への質問はこちらのフォームへどうぞ。 https://forms.gle/Lvy4nVauyJ2SRhJM7 運営・進行株式会社ラウンドナップ（ラウンドナップWebコンサルティング）代表取締役・コンサルタント　中山陽平 Webサイト：https://roundup-inc.co.jp/ 投稿第587回：AI時代のスキルアップに必須な“生の経験の蓄積”を急いで行おうは中小企業専門WEBマーケティング支援会社・ラウンドナップWebコンサルティング(Roundup Inc.) に最初に表示されました。

Ask this episode

“What did the council decide on item 42?” — answered with the speaker and the moment.

Transcript

Related