AI時代に大活躍する人は「物、時間、お金、情報、距離感、単純な繰り返しを省く意識」とそれを実現する為の集中力が凄まじい

目次

  1. 「省く」意識とは
  2. AIが変える未来を考えてみる
  3. ビジネスモデルとして成立 する要件は
  4. ビジネスモデルが拡張する要件は
  5. 5Gの時代が推し進める社会は
  6. 人間とAIが共存する為には
  7. 人口減少で最先端の日本がすべき事

1.「省く」意識とは

  1. 物を省くとは、「所有からレンタル」がインターネットによるマッチングにより更に徹底されるという意味です。
  2. 時間を省くとは、5Gに代表される通信技術の発達により無駄な時間が大幅にカットされるという事を意味しています。
  3. お金を省くとは、お金がなくても「信用」「能力」があればその人に資本が集まってくるという意味です。
  4. 情報を省くとは、自分の頭のなかから情報はなくなり、AIが記憶しAIが分析し重要なOUTPUTも受け取れるという意味です。
  5. 繰り返しを省くとは、単純作業的な繰り返し、場合分けすればできる繰り返し作業は自動化されることで省かれるという意味です。

上記5項目はAI時代においては当然に起こる変化ですが、この変化に対応するTOPランナー達はおそらくAI活用に向けた意識の集中力が凄まじいと考えます。

2.AIが変える未来を考えてみる

全くなくなるという話ではないですが、人間の仕事が減っていくのは間違いなく、その典型は人間のたくさんいた工場、レジ打ち作業、空港でのチェックインなどの人員削減の変化がすごく今後ますます変化スピードは速くなると言われています。

一方、その変化に現在の人間に対する新しい需要を創造できるとは想像しにくいのが現状のように思えます。そこに不安が増すのも当然と言えます。

そもそもAIに期待できることは、「単純な繰り返し」作業はAIに任せることで、生産効率が飛躍的に上げる事ですので、当然な変化が起こると言えます。

生産効率がよくなるとは「良品質な物、情報など」が安く「大量少品種」又は「少量多品種」でも手に入ることです。

最近では「住宅」を3Dプリンター方式でコンプリート基礎を作る会社も出現してきましたし、精密なエンジンさえもシームレスで作れるようになっています。従来では考えられない変化です。

3.ビジネスモデルとして成立 する要件は

先ほどの内容は、「物を作る時」に人手がかからずに作れる技術が揃ってきましたが、物を所有からレンタル、シェアという方式が一気に加速する背景が整いました

なんといっても個人で購入する「高価」なものは、住宅、車、高級時計、TV、宝石、高級バック、洋服、着物が代表的なものですが、何故レンタル、シェア方式に進むのかという点です。

特に住宅、車のように高価なものからレンタル化は進みましたが、ビジネスモデルとして一早く成立した理由が、住宅・車に対する購入したときの「不安」「不満」の多さとそれを解消手段の合理的なシステムができたことだと考えられます。

4.ビジネスモデルが拡張する要件は

所有からレンタルという仕組みが深く浸透することで「モノの所有」から「そのモノで経験すること」に人間のニーズが変わってきたことは10年以上前からの流れですが、いよいよその感覚に拍車をかけるインターネットにより全てが連結される時代に突入してきました。

通信も4Gから5Gが標準化されることで一気に加速します。現在主流のLTEの通信速度の100倍となり、そのことで起こる ビジネスモデルの変化が社会や産業を凄まじく変化させはずです。

5.5Gの時代が推し進める社会は

特に映像分野の4Kや8Kの高精細映像をストレスなく配信・視聴できるほか、AR(拡張現実)やVR(仮想現実)の併用で臨場感を高められます

さらに5Gが備える低遅延(現在の感覚では遅延無しのレベル)の特徴を生かし、ロボットや建機の遠隔操作、遠隔医療、自動運転などへの活用が間違いなく進みます

通信技術がAIを伴うことで変化する環境への対応が人間として必要であることと、AIに対する「不安」を乗り越えAIと共存する以外にはないと決意することから初めていきましょう。

6.人間とAIが共存する為には

人間も哺乳類で動物ですから潜在的な「不安」「危険」をいち早く察知し環境に対応する能力が高いことで地球の支配者になったわけですね。

そいう言う意味でも、このAIに対する不気味さは感じることは至って普通の感覚だと思っていますが、不安に怯えていても何もプラスはなく、その「不安」をまず各自がリスト化することで現状を把握してみることが大事な1歩でしょう。

不安リストに対応できた人が多くなれば社会不安から明るい社会に変わるかもしれません。不安は、経済的な損質や精神的なダメージを受けることで各自の「判断基準」が定まらず消極的となり社会に活気がなることと言えます。

AIを利用しないで「不安」を増幅するケース

AIのような非常に優秀な分析力、専門知識、想像力がない状況で現在、手探りで不安になるケースを3例記述します。

不安を不安な状況でなくなるには「現状把握の分析」を自分なりに理解し判断できることです。暗闇で前方がまったく見えないのではなく、懐中電灯があり前が見えると意識が変わります。

更に言えばその分析が一般論でなく「あなたの現状能力はこれです」という分析があれば前進する勇気が沸き起こります。違うでしょうか。

例1)転職、就職する場合の不安なこと

  • 初めての世界に飛び込む怖さ不安(仕事と職能範囲不明)
  • 飛び込んで後悔しないか(企業分析と職能比較分析不足)
  • 上手く行かずに路頭に迷わないか(推論分析力の不足)

例2)海外に移住する場合で不安に感じること

  • 海外で暮らすことで健康を害するかも(海外事情未把握)
  • 友人と会えないことで鬱屈とする(相談相手が遠隔)
  • ビザが取得できずに強制帰国させられる(審査基準分析不足)

例3)自営業者の場合で不安に感じること

  • 運転資金を毎月借りられるか(信用判断が銀行任せ)
  • 外注先の実力がわからない(相手情報の分析力不足)
  • 時間の無駄になったらどうしようと怯える(推測不可)

以上のような3例の不安材料に対しても「あなたの現状はこれです」という分析結果があれば判断が非常にしやすくなることは間違いありません。

一方で、素早く判断をできる能力自体は自分で訓練しておく必要もでてきます。何事も効率を求める時代の中で必要な能力とは何でしょうか。

AI活用で必要な能力とは

AIのとてつもない「INPUT力」による分析力や報告書を読んだり説明を受けたりしたところで、実際に最終判断を人間がする場合には人間の理解力を高めない限り判断できない現実があります。

今の時代で理解力のある人の特徴

  • 専門知識が豊富
  • 分析力が鋭い
  •  記憶力がよく以前と同じミスをしない

が考えられますが、AIが自分の片腕にいれば、この3つは人間が普通にもっていれば大丈夫ですので、最後に残るのは「集中力」と言えます。

集中力だけは、どうしても当事者である人間がもっていないとどうにもならないわけです

頭の中にある認識パターンから新たに認識を想像力で判断することが「理解する」ことであるならばAIはあらゆるパターン認識を持っているために現在の人間が考える想像力は持ちえます

肝心なのは「人間自身」がAIの分析や判断から決断する際の「判断基準」を早くできる為には神経細胞間が一瞬でつなげる「編集力」や「集中力」の訓練が必要です。

AI時代の集中力と編集力を鍛える方法

「不安なことリスト」を作成して結果を記入していくという現在でも実施されているスキルを使い、その自己DATAの蓄積をAIに分析させることで、その人の対応能力が推測できそうです。

試験会場にAIの持ち込みが可能になる未来が来たとしても、時間内に解答するという緊張案はあるわけですから、そんな未来でに必要な能力はAIに対する明確な質問でありその分析結果に対する集中した判断力となります。

集中力の訓練ロボットによる訓練では、INPUTはAIに任せてOUTPUTをする訓練を徹底することでAIとの共存ができるのではないでしょうか。

OUTPUT の訓練方法

OUTPUTしたことは、直ぐにDATAが見れるようにしておくことが大事といわれています。

その理由は、勉強でも仕事でも、努力が形として残るほうが集中しやく、「やっている!」という感覚が生まれるからです。

因みに東京大学生に対するアンケートでは、一番集中できる科目を聞くと「数学」という回答者が大半であったようです。その理由はきっと、数学はアウトプット前提の科目だからです。

数学の成績を上げる対策は、教科書を読んだり先生の話を聞くINPUTよりも、先ずは問題を「解こう」とするOUTPUTに重点をくことがその秘訣となります。

やってみてわからない部分を質問(OUTPUT)を繰り返す方が集中し学べるという考え方であり1つのノウハウです。

現代文も読む中で「作者にツッコミを入れながら読む」ことは秘訣です。このツッコミは、つまり「OUTPUT」であり、読むことに集中できるという事がその理由です。 一度お試し下さい

実際の OUTPUT 訓練方法

ポイント : 目標を数字で明確に設定する

AIによる集中力訓練ソフトがあるとすれば、次の内容を時間を区切って問題や要約をしていくことでしょう。

  • 説明、文章の中でキーワードになっているものを探す
  • 重要な言葉がどれなのかを読みながら探す
  • 人が言いたいことを要約する
  • 問題を解く
  • 人に説明する

7.人口減少で最先端の日本がすべき事

生産労働人口が激減する超高齢化社会に世界に先駆けてなる日本においては、AIを活用することで生産性を飛躍的に伸ばす必要があることは周知の事実です。

その対策として2020年に必須科目として導入される小学校からのプログラミング的思考学習は世界の教育指導からもTOPを走る水準であることは間違いありません。

但し、プログラミンング的思考学習を教える教員は世界の状況と変わらず不足していますので教員に任せるのでなく、大人達全員が学び、少なくと知っている必要があります。

将来を変える子供達の足を引っ張ることはしないように意味を理解することが最低限の大人たちの義務であるよ考えます。

AIが得意で人間が嫌いな仕事はAIに任せる

  • 各個人の客観的な能力を分析
  • 個人の能力に合わせた能力強化プログラムを各自に提案
  • 莫大なDATAの分析(信用情報)
  • クレーム顧客対応
  • 終始同じ動きを繰り返す(監視、単純作業)

AIと人間の共存力を高める為には

  • OUTPUTできる内容を多くもつ
  • 繰り返し部分を抽出、分解、一般化し、編集する訓練となるプログラミング的思考を学ぶ
  • 非論理的な試行錯誤ができるプログラミングを学ぶ
  • 数値目標を意識してPDCAを実践する
  • 右脳を使う「遊び」「芸術」に親しむ