新薬や新素材の話、自分の会社には遠いと感じていませんか？
AIの有料プランを契約しているのに、ニュースを読み解く相棒としては使っていない。そんな状態になっていないでしょうか？
いま X では、大手AI各社が「科学の発見」を競っているという話題が伸びています。Google DeepMindの幹部が、AIによって科学の発見が速くなっていて、これから出すものでその進み具合が見えると話しました。研究者が責任を持って使えるよう手助けする方針も示しています。さらに、Metaも、AIで科学の新発見を狙う動きに加わったと伝えられています。
AIの使い道の話題が、チャットの便利さから、新薬や新素材のような「目に見える成果」へ移ってきた。いま受けている理由はここにあります。
ただ、40〜50代の経営者がこのニュースを見ると、たいてい次のように受け止めます。
「すごい話だけど、うちは製薬会社でも研究所でもない」
「メールの下書きをAIに頼むのが精一杯なのに、科学の発見と言われても遠い」
僕も物販や飲食の事業を持つ立場なので、その感覚はよく分かります。新しい分子の話を聞いても、明日の仕入れや店の段取りは変わりません。
それでも僕は、この手のニュースを流さないほうがいいと考えています。理由は2つです。
1つ目は、取引先の業界が動くからです。素材・製薬・農業。どれも、僕らが仕入れる物や売る物の根っこにつながっています。取引先が新しい研究の話を始めたとき、何も知らずに聞き流すのと、ひと言返せるのとでは、その後の関係の深さが違ってきます。
2つ目は、「自分には関係ない」と線を引く癖そのものが、AIを仕事に使う力を伸ばせない原因になりやすいからです。こちらのほうが、実は大きな問題です。次の見出しで、なぜそう言えるのかを書きます。
「工場の話だから関係ない」は誤解だと講義で話した理由
僕が主宰している『レベルファイブAI経営マスタリー』の第3回の講義で、世界的な経営の考え方を取り上げました。そのとき受講生に伝えたのが、この一言です。
「工場の話だから自分には関係ない」は誤解です。
もとが工場で生まれた考え方でも、仕事のやり方として読み替えれば、知識労働にもAI活用にもそのまま使えます。業界が違うことを理由に使わないのは、損でしかありません。
科学の発見のニュースも、同じ構造をしています。表に見えるのは研究所の話です。けれど中身を読み替えると、自分の会社の仕事のやり方に当てはまる部分が出てきます。
たとえば「研究者が責任を持って使えるよう手助けする」という方針です。これは、AIに仕事を任せても、最後に責任を持つのは人だという話に置き換えられます。僕が講義で、最初は消えても困らない1つのフォルダから任せる、指示文には「削除せず移動」を足す、と繰り返しているのも、根っこは同じ考え方です。
では、読み替えるときに何を物差しにすればいいのでしょうか？
ここで効いてくるのが、第2回の講義で話した「判断基準の置き場所」です。判断基準は土台で、事業はその上で動くアプリ。iPhoneのOSがなければ、どんな優秀なアプリも動きません。
事業ごと、ニュースごとに別々の物差しを用意すると、判断はぶれます。土台の基準を1つに決めておけば、物販の話でも、飲食の話でも、科学の話でも、同じ物差しで「うちにとってどうか？」を測れます。
もう1つ大事なのが、その基準を言葉にしておくことです。AIを使いこなす段差を越える根っこは、道具の知識ではなく「言語化の力」、つまり狙った文章を書く力にあります。基準が頭の中にあるだけでは、AIには伝わりません。文章にして渡して、初めてAIは同じ物差しで考えてくれます。
今日そのまま試せる、月1回のニュース読み替え手順
やることは、月に1回で十分です。取引先との雑談で話題にできる程度に知っておけば、それで役目は果たせます。
手順は次の5つです。
1. 月に1回、ニュースを見る日を決める（月初の朝など、動かしにくい日に置く）
2. 自社の業界と、主な取引先の業界を3つ書き出す
3. その月に目に留まった、AIと研究・開発のニュースを1つ選ぶ
4. 下の指示文に、業界・判断基準・ニュースの要点を入れてAIに渡す
5. 返ってきた答えのうち、雑談で使える一言だけをメモに残す
指示文は、そのままコピーして使えます。〇〇の部分だけ書き換えてください。
――ここから――
あなたは、この会社の経営参謀です。
【自社】業種：〇〇／主な取引先の業界：〇〇、〇〇、〇〇
【判断の土台にしている基準】〇〇（例：長く付き合える相手との関係を優先する）
【今月のニュース】（ここにニュースの要点を3行で貼る）
次の3つを、専門用語を使わずに答えてください。
1. このニュースは、取引先の業界のどこに関係しそうか？ 関係が薄ければ、薄いと正直に書いてください。
2. この研究の話を、自社の「仕事のやり方」として読み替えると、どんな教訓になるか？ 上の判断基準に照らして答えてください。
3. 取引先との雑談で使える、30秒で話せる一言を1つ。
分からないことは推測で埋めず、「分からない」と書いてください。
――ここまで――
使うときのコツを2つ添えます。
1つ目は、判断基準の欄を空けないことです。ここが空だと、AIは一般論しか返してきません。最初はうまく書けなくてかまいません。1行でも入れると、答えの向きが自社に寄ってきます。
2つ目は、「関係が薄ければ薄いと書いて」の一文を消さないことです。これがないと、AIは無理にこじつけてでも関係があるように話を作ります。関係が薄いと分かるのも、立派な収穫です。
僕なら、科学のニュースを判断基準の点検に使う
ここまでの話を整理します。
大手AI各社が科学の発見を競う流れは、研究所だけの話ではありません。素材・製薬・農業といった、取引先の業界の根っこを動かす話です。そして、「工場の話だから関係ない」と線を引かずに読み替える力は、AIを仕事に使う力そのものにつながっています。
そのために必要なのは、専門知識ではありません。月に1回、ニュースを1つ選び、自分の判断基準と一緒にAIへ渡す。それだけです。
僕なら、この月1回の作業を、もう一歩先の目的にも使います。それは、自分の判断基準の点検です。
第2回の講義で話したとおり、判断基準は事業ごとに作るものではなく、土台として1つ決めるものです。そして講義では、仕事や投資以外の活動、家庭の判断でも同じ基準でぶれないかを確かめてください、とお伝えしています。
科学のニュースは、この確かめにちょうどいい題材です。自分の業界から遠い話を、自分の基準で測ってみる。すんなり答えが出れば、基準はしっかり土台として働いています。反対に、AIの答えがぼやけたり、自分でも判断に迷ったりしたら、基準の言葉が足りていない合図です。そのときは基準の文章を1行足して、翌月また同じことを試します。
こうして月に1回ずつ、基準の言葉が少しずつ磨かれていきます。磨かれた基準を渡されたAIは、ニュースの読み解きだけでなく、日々の仕事の判断でもぶれにくくなります。AIは、使うものではなく、育てるもの。僕が講義で繰り返しているこの考え方は、こういう小さな積み重ねのことを指しています。
僕は4つの事業を、ひとつの土台の上で回しています。だからこそ、遠い業界のニュースほど、自分の土台を確かめる鏡として使う価値があると考えています。
今月のニュースを1つ選んで、上の指示文に貼ってみてください。最初の1回で、自分の判断基準がどこまで言葉になっているかが見えてきます。僕なら、そこから始めます。
