【未来の職場】AI時代における労働市場の変化/AIが仕事を奪う?それとも新たなチャンスを創出する?/人間の価値が問われる時代のリーダーシップ
Summary
TLDRこのスクリプトは、AIが進化し続ける現代社会において、人間がどのようなスキルを磨いていくべきか、またどのような職業がAIの影響を受けるかについて議論しています。AIが単純作業やルーティンワークを担う一方で、創造性や社会性の高い仕事は人間が残す必要があると指摘。さらに、AIと人間が協力し合うことで新しい価値を創出できると述べ、リーダーシップやヒューマンスキルの重要性を強調しています。
Takeaways
- 🧠 AIが進化し続けることで、人間のスキルセットも変化を余儀なくされています。
- 🔄 AIが担うことができる仕事と、人間が持続する価値を持つべきスキルとの間には明確な境界が形成されています。
- 🎯 人間は社会性と創造性に重点を置いたスキルを磨くことが重要だと示唆されています。
- 🛠️ AIの進化によって、タクシー運転手やコンビニ店員のように単純作業が自動化される一方で、教育者やウェディングプランナーのように人とのコミュニケーションが必要な職種は依然として重要です。
- 📈 AIの活用により、専門家やリーダーはよりクリエイティブで社会性の高い仕事に集中できるようになります。
- 🤖 AIは複雑な問題解決や判断処理において、人間の精度を超える能力を持つことが示されている。
- 📚 AI時代において、新しい価値観を創出する能力や想像力がリーダーに求められると強調されています。
- 🛑 AIが自動化できる業務と、人間が中心となる創造性の高い業務との間には明確な区別があると語られています。
- 💡 AIが高度な専門知識を持つ職種の初期段階の業務を担う一方で、創造性や人々の感情を理解する能力は人間に留まることが示唆されています。
- 🌐 AIの進化は、人間のスキルセットの再評価と、新しいスキルの獲得を促進していると解釈できます。
Q & A
AIによって失われる職種と、逆に価値が高まる職種とはどのようなものですか?
-AIによって失われる職種は、ルーティンワークや単純なタスクに関連する職種が多く、例えばタクシードライバーなどが挙げられます。一方で、価値が高まる職種は、創造性や社会性、人とのコミュニケーションが求められる職種です。企業家やマーケター、教育者などが該当します。
AIの進化に伴い、人間が学ぶべきスキルは何ですか?
-人間がAIの進化に適応するために学ぶべきスキルは、創造性、社会性、コンパッション、そして新しい価値観の創出能力です。これらはAIが置き換えられない人間特有のスキルです。
AI時代において、教育研修はどのようなものが必要ですか?
-AI時代においては、人間が持つべき創造性や社会性を高める教育研修が重要です。また、AIと協調して働くスキルも必要で、新しい価値を生み出す能力を育む研修が求められます。
AIが進化しても変わらない職種として、どのような特徴がありますか?
-変わらない職種は、人間のヒューマンインターフェース、コミュニケーションの深さ、社会性などが必要です。例えば、教育者やウェディングプランナーのように、人とのつながりが深い職種が挙げられます。
AIが担うことができない仕事と、人間が得意とする分野は何ですか?
-AIが担うことができない仕事は、非定型の判断処理や創造的な発想など、人間の感性や経験に基づく分野です。人間が得意とするのは、新しい文脈の創出、感情的なサポート、または複雑な人々の間の調整です。
AIが進化する中で、人間が残るべきスキルセットは何ですか?
-人間が残るべきスキルセットは、創造性、社会性、コンパッション、そして人とのコミュニケーション能力です。これらはAIが置き換えられないスキルで、人間が持つ独特の価値です。
AI時代に必要な教育研修のポイントは何ですか?
-AI時代に必要な教育研修は、人間が持つ創造性や社会性を高めることにフォーカスしています。また、AIとの協働能力や新しい価値を生み出す能力を育むことも重要です。
AIが進化しても変わらない職種の例を挙げ、その理由は何ですか?
-変わらない職種の例として、教育者やウェディングプランナーが挙げられます。これらの職種は、人とのコミュニケーションや感情的なサポートが求められるため、AIが置き換えることが困難です。
AIが担うことがない仕事と、人間が得意とする分野の具体例は何ですか?
-AIが担うことがない仕事は、非定型な問題解決や創造的な発想に関連する職種です。例えば、アートや音楽の分野が該当します。一方、人間が得意とする分野は、人々の感情や文脈を理解し、それに応じた対応を行うことです。
AI時代において、リーダーシップが求められるスキルは何ですか?
-AI時代のリーダーシップは、創造性、社会性、コンパッションを重視し、新しい価値観を設定し、人々に向けた魅力的なビジョンを持つことが求められます。また、AIとの協調能力も重要です。
AIが進化する中で、人間が持つべきスキルセットを具体的な職種に例に挙げて説明してください。
-具体的な職種として、教育者やアーティスト、マーケターなどが挙げられます。これらの職種は、創造性や社会性、人とのコミュニケーション能力が重要であり、AIが置き換えることが困難なスキルを要求しています。
Outlines
🤖 AIの進化と人間のスキルの再定義
この段落では、AIが進化し、人間の労働市場にどのような影響を与えるかについて議論されています。AIが単純な作業を担うことで、人々は創造性や社会性の高い仕事に力を入れることが求められるという視点が示されています。また、AIがビジネスや医療、法律などの分野で専門家の判断を超える精度を持つことについて触れられ、人々がAI時代に適応するために必要なスキルセットについても言及されています。
🎓 AI時代における教育とスキルの獲得
第二段落では、AI時代に適応するために人々が学ぶべきスキルや教育のあり方について語られています。マーケティングや教育、ウェディングプランナーなど、さまざまな職種におけるAIの影響と、人間が果たすべき役割が議論されています。クリエイティブな広告や新しいビジネスモデルの創出など、AIが及ばない分野での人間の役割が強調されています。
🛠️ AIとの協調と専門職の未来
この段落では、AIが進化しても人間に置き換えられない職種やスキルについて探求しています。修理職や職人技など、手の込んだ作業や経験に基づくスキルを持つ職種がAIに耐性を持つことができると示唆されています。一方で、AIが得意とするデータ分析やリサーチ分野での新人のアソシエイトクラスがAIによって置き換えられる可能性についても触れられています。
🌟 AI時代のリーダーシップと新規事業開発
第四段落では、AI時代にリーダーシップがどのように重要になるか、また新規事業開発においてどのようなスキルが求められるかが語られます。コーチングやコンセプチュアルスキルの重要性が強調され、AIが提供するデータに基づいてリーダーが究極の価値観を設定することの必要性が示されています。また、AIがビジネスの新しい文脈を作る手助けとなる可能性についても言及されています。
🔄 AIと人間のデータ循環による協力
最終段落では、AIと人間がデータを共有し、お互いに利益をもたらすダブルループの考え方について紹介されています。このアプローチにより、人々はAIとの協力関係をより効果的に築くことができ、ハッピーに業務を進めることができるというポジティブな視点が提供されています。
Mindmap
Keywords
💡AI
💡バリュー
💡ヒューマンインターフェイス
💡クリエイティビティ
💡コンパッション
💡ヒューマンスキル
💡ディープラーニング
💡エキスパートシステム
💡マーケティングオートメーション
💡コーチング
Highlights
AIの進化により、人間の仕事の価値が変わり、単純作業はAIに代わられ、創造性や社会性が求められる職種が残る。
AIが全てを担うことで、人間は創造的で社会性を必要とする仕事に特化することができる。
企業のリーダーはAIの進化を理解し、適切なスキルセットを従業員に持たせることで、企業の生産性を高めることができる。
AI時代においては、人間が持つ創造性や社会性、想像力がより重視される。
教育研修はAI時代に必要なスキルを身に付けるための重要な手段であり、絶対に必要不可欠。
AIが専門家の分野でも精度を高めており、人間の判断を超えることがある。
AIの進化により、新しい価値の創造や過去のデータから外れたイノベーションが求められる。
AIと人間が協調し、お互いにデータを提供し合うことで、より良い結果を生み出すことが可能。
AIの影響で、特定の職種は消滅する一方で、新しい職種が生まれる可能性がある。
AI時代に生き残るためには、人間が持つヒューマンスキルの重要性が高まる。
AIが単純作業を代わることにより、人間はより創造的な仕事に注力することができる。
AIのデータ処理能力は人間の専門家を超え、新しい知識や見解を生み出す。
AIの進化は、人間のキャリアや教育の方向性に大きな影響を与えている。
AIと人間が協力し、新しいビジネスモデルやサービスを創造することができる。
AIの時代に適応するために、人間は自分の価値観を設定し、リーダーシップを発揮する必要がある。
AIの進化は、人間のスキルセットの再評価やキャリアの再定義を促している。
AIが単に作業を代わるものではなく、人間と共存し、新しい価値を創出するパートナーとなる。
AIの時代において、人間が持つ感覚や直感は依然として重要な役割を果たしている。
Transcripts
AIによってえっとなくなっちゃう仕事と
わざとなくしたことによって自分たちの
バリューが上がるっていう仕事と多分分け
た方が良くてAIが全部担ってくれるから
担えないものだけを戸散らかすとうんうん
いう話になるねつまり僕らは国家できるだ
けって
話お願いしますはいお願いしますちょっと
今回少し毛変わるんですけどうんはい生成
屋生成屋まどんどんい進化していき
ちゃちゃ化してもうみんな多分仕事の中で
何かしら使ってるみ絶対使うよねはい状況
になってきてますなりましたそのまAI
時代こがどんどん進化するでうん我々人間
ははいどんなことをほうま学んでいったら
いいのかとかどんなことをまスキルとして
磨いてったらいいのかとかちょリさんの
考えやばいな教えてリさん以上一番壮大な
通りに
なっはいでもなんかその話をま答え出さ
いけないみたいなのはま世の中のリーダー
全員だからで世の中のリーダーがそれを
どう答え出すべきかっていうことをえっと
理はどう考えてるかってやたらいろんな
企業から聞いてま喋りまくってた時期は
あるのでま答えれるかどうかた答えれる
なっていう話なんだけどしかも生生会の
おかげで昔ディープラーニングだったこと
みんな忘れてるよねうんでディープ
ラーニングの前でエキスパートシステムも
多分忘れててま今の第7世代のAIの
おかげで何が起きてるかって話でなんか
ディープラーニングとかだとなんか翻訳が
きちっと結構精度高いよねディープエって
みたいな話ぐらで終わってたんだけどあの
ちょっと生生になってくると非定型な
えっと判断処理みたいなことすらえっと
人間の精度を超えちゃってるんでうんあ
これは結構いかがなもんかっていうぐらい
まやばいっていうのが空気としてあります
よってでカネキンメロンのコンピューター
サイエンスのまトップオブトップの天才の
えっと昔Googleチャイナのトップ
だった開封リさんが実はその方向性自体は
昔4年前にカンファレンスで示してるので
うんでこれだけまず多分抑えた上でえっと
どういうことがあのフォーカスして学ん
でった方がいいかっていう風に考えたら
いいかなとじゃないと僕そのAIのなんか
トップラナーでもなんでもないんでえっと
そのトップの人がまずどう言ってるかって
のとなるほどなって僕も思ってあのその
キースライドよく使わせてもらってるん
ですけど2軸で簡単ですあの横軸はあの
単純なものから複雑性とか
クリエイティビティみたいなうんうんうん
うん感じの軸はいだどっちかがめっちゃ
複雑でクリエイティブでどっちかがすごい
ルーティンワークみたいなうんうんうんで
盾はあの英語でコンパッションneed
リッドっていう言い方をしてるんだけど
なんかコンパッションで日本人の感覚的に
難しいのでなんか社会性と非社会性とかで
いいと思うだからなんか要はすごく人の
ヒューマンインターフェイス
コミュニケーション人の厚さぬくもりあと
みみたいなものがめっちゃ求められる仕事
とあの別にそうでもないよっていう仕事
ってあると思うんだねうんそうすると
なんか超単純で人の厚さとかぬくもりとか
いらないみたいなここおそらく
えっとタクシードライバーとかもそう入っ
ちゃうっていうような彼がその4軸で
えっとAIがどれだけ進化しても変わら
ないものとま本当に変わるものと整理した
んですねマトリックス4つででそしたらあ
ガチでなくのここだけですみたいな話が
その対面である必要があんまないうん
例えばコンビニでもうセルフレジになって
きてると思うしその接客節いらないよね
みたいなのはロボットとAIでいいわけだ
からあの僕らがえっと目的地に車で運んで
もらうっていうのも多分タクシーの運転手
がその熱いコンパッションな人じゃなくて
いいよねうんどこ向かうんですかてあと
人生はどういう目的で生きてるんでしょ
うって絶対いやいやいらないみたいな
ワンオワンいらないって多分コンビニも
物流配送も多分いらないしとかえっと
例えば採用多分ビッグも僕も長いから神事
やってて採用アシスタント業務だけを
切り出した場合えっと給食者様とか学生の
皆さんとコミュニケーション取らない
なんか書類の変哲保管とかプロジェクトの
管理だけしてるんだったらAIでもう済ん
じゃうみたいな話とかってあるからそう
いうものは全部ごっそりなくなるよね
みたいなでうん逆にえっとなくならない
ものははっきりしてて人間のそのま社会性
厚さと想像性がクリエイティブで
めちゃめちゃ必要なものめっちゃ簡単です
企業家うんとかめっちゃ簡単ですよあのM
&Aをした後のポストメージャーインテグ
レーションっで企業が本当カルチャーが
融合するとかこんなのあの日合のあの究極
系なのでAIが特徴料出せないからで
しかも人間がやるしかない必ず残るうんで
マーケティングオートメーションはAIが
強いんだけどえっとコンシューマーイン
サイトを発見するみたいな話はまだまだ
難しいのであそこは人間が残るだから
マーケッターも割れちゃうみたいなうん
だんからねリスティング広告だけ最適化
するとかってもそれAIのツールで勝手に
やるのでそんなのはいらないけどあの究極
のクリエイティブな広告を作るとかその
新しい広告スキーム自体を考えるみたいな
のはいくらでも残るみたいな話で割れて
くるのねうん
でえっと併用される世界が結構多いって
いうのが言われていて何かって言うとその
コンパッション結構いるんだけどそこまで
なんて言うかなクリエイティブじゃないと
いちいち完全なる1回1回がオーダー
メイドじゃないみたい例えば学校の先生と
かああ先生やっぱちょっと熱くないと困る
よねあのクラスが一致するみたいそうだ
から学習コーディネーターとして先生が
機能してあのみんながどれだけの熟度が
あるかとかはAIが全部特典を見てえっと
ビッグの隣の子が今ビックが解いてる課題
を昨日解けたみたいなのが先生が分かれば
そこと繋いであげればあの先生と生徒役
ってのが生徒同士で起こせるみたいなのは
あの学習の環境としてはAI使って起きる
んですけどやっぱりその子供ながらに
みんなで青春をするとかあの人間悩むとか
運動会頑張るとかやっぱ先生必要だよね
うんだからえっと生徒と先生という人間の
えっとヒューマンインターフェイスは
変わらないんだけどでやってる仕事の
エンジンがaがやってくれるみたいなうん
うんみたいなのはいけますよねとかあの
ウェディングプランナーさんとかも書かれ
てたけどなんかその進路新婦にあった結婚
式を提案するで世界中どこの場所でもゼロ
ベースで提案しますってあんまないじゃん
うんホテルさんとか結婚式上でこの
バンケットでどんな2時間半のヒロエの
進行を作るかっていう話だから新郎新婦様
とお話するのはウィニングプランナーの
人間であるべきだけど結局ドレスとかん
フードとか花とかの発注業務じゃないです
かうんで施工の進行管理でしょこうやって
AIやった方が精度高いから内部の
エンジンはAIでいけますよねっていう
つまり僕らはコア業務に特化できるだけっ
て話なのねうんうんうんなんでなんかAI
によってえっとなくなっちゃう仕事と
わざとなくしたことによって自分たちの
バリューが上がるっていう仕事と多分分け
た方が良くてうんだから経営者の優れてる
人たっていうのははなんかAIがどこで
恐怖っていうよりはえっとめちゃめちゃ
生産性上げれんじゃないみたいなだから
わざと自分たちがやった100の業務の
うちに生生AIで本当に引っ越せた暁月に
は50%業務AIが食えちゃうわけだから
食わしてしまって空いた時間で何をする
かっていうことに対して考えより
クリエイティビティとコンパッションが
高いところに対するえっとスキルセットを
えっと従業員全体に持たせるとだから
なんか今はどっちか生成Aをうまく使って
みましょうみたいな意味でのAI時代に
必要なスキルとかっていう教育研修が結構
いっぱいあってそれ多分絶対やらなきゃ
いけないんだけどもう1個メタな上位概念
としてはえっとAIが全部担ってくれる
から担えないものだけを戸散らかすとうん
うんいう話になるねうんそうするとえっと
彼らのその僕らの水論を超えてしまってる
ような否定系業務でも彼らの水論が得意な
ものだからあの医者とか弁護士とか
コンサル屋さんでも最初の新人の
アソシエイトクラスがいるようなリサーチ
とか判例だけ調べるとかってもう24時間
バーってAIが調べた方が早いしデータ
食わした時に1つのそのジャッジだけだと
食ったデータの順番によって判断が
おかしくなるからそのえっと生成を10個
ぐらい作ってでここでもう1回相渡り線し
て重み付けしてでそのデータの判断を食し
てってやると人間のその医者で言うとさ
セカンドオピニオンとか言い方するじゃん
はいはいあれがセカンドどころか30番目
オピニオンまでが全部あって究極の
オーディエンスみたいな出すから1人の
医者のジャッジ超えてんだよね1人の弁護
士の判例の収集を超えてるみたいになるん
でそういうものは全部実は高度な専門人材
しかやってはいけないって言ってたのに
AIの方が精度が高いうんで言うから
そんなのはもう全部彼らに渡しちゃえば
いいでいう風になるとそしたらもう
クリエイティブしか勝たんて話になるので
あのもっと本当の意味で自分のwant
toとか自分が本当に才能がある領域で
本音でえっと繰り返しやってドパミンが
出るような領域うんを極めてそこで没入し
てゾーンに入れるようなえところに尖ると
かえっとまだ見の新しい文脈を作
るっていう意味で現状の外のゴールを作る
力とかだからこれからのリーダーって本当
にゴールをえっと生み出せる人がリーダー
だしうんあのクリエイティブマーケットを
どうやって想像できるか作れるかみたいな
ところで論点出せる人みたいなんだけは
生生がまだそんな得意じゃないうんうん
なんなば彼らは過去のデータで処理する
からなるほどうんやったことのない
イノベーティブな論点とかは多分出てこ
ないのでうんあのま料理の素材の
組み合わせみたいなんで分子生物学的に
面白い組み合わせって言ってレシピ作れっ
つったら多分生生の方が得意だと思います
なぜならば僕らがフレンチの伝統的な30
年ってるシェフだとフレンチのい文化と
いう範囲に縛られてものを考えちゃうから
この素材とこの素材を組み合わせるなんて
絶対やったらダメだろうって文化的に
ちょっと入っちゃってるはい機械はそれ相
当たり線するんでうまいのんできました
みたいな話があるからそういう意味での
クリエイティブは彼らが勝つけどもっと
違う意味でのぶっ飛んだ話っていうのは
人間の方がたけてるっていう感じだから
どっちかっていうとなんか人間のその
気持ちとか文脈とかコンパッションとか
ゴールを作れるとか自分が集中するものに
対して本当に過集中でバサッと入っていく
トレーニングとかそういうもので尖りて
いく方がAI時代にはAIと競業できてう
全体の生産性が上がるっていう形になると
思いますねなるほどうんだからトップ
リーダーたちはそっちになんか時間と資源
を張った方があの役に立てるっていうか
うんうんむしろ最強なえっと人材生成AI
っていう人材と本当に組織の人員と融合し
た形でなせなかったうんが出せるように
なっていくっていうのがまモデルだと思っ
てますうん結構強フロでうん方も多いけど
多いねそういう競業とかむしろ新しい価値
を作っていけるっていうそう作っていける
ねだからなんか高度専門人材手前みたいな
ところは実は制裁が取れちゃうのでそこの
今キャリアがそこら辺で中途半端な人は
結構きついうん感じで意外とえっとAIと
かロボットとがまだ苦手なのが修理とか
苦手なんですよだ工場行って機械トラブル
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てるところの方がAIに起りにくいうん
うんていうことが実は分かってるので
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領域は全然残っていていわゆる地頭のいい
高度専門人材みたいな方がえっとどんどん
奪われていくって感じはい否定形が実は
得意だっていうことになっちゃったんで
ディプラーニングと違ってそうすると
なんか賢そっぽい職業の人たち
アソシエイトレベルが全部食われ
るっていうだからそこを抜けた人たちは逆
にえっとそれをAIがやれるしあとそれを
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になった時にうまくいくかって言うと
なんかマッドサイエンティストすぎて人の
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いかないとかシニアマネージャー
パートナーなると今度プロジェクトを受注
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スっていう人間の中にAIが
オペレーション組み込まれてるあと学者
さんとかアーティストとかだと人間とAI
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極めみたいな話ではいはいうん全然合理的
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新しいケース新しいケース全然違いますよ
ね違いますこれなんかあのやってる仕事と
か自分のまキャリアの今のフースとかで
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生きてるえっともう新規事業開発と
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事業が作れる力でしょうんなんちゃらスキ
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もねビジネスを商売を当てる力は多分
100年後500年後も引っ越していき
ますよでそのために生成があると制度が
高くなるっていうのやったみたいな話とど
倒していきですねと新しいその過去の延長
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いう力は残るのでうんうん100年後も
余裕でいけますよってっのが事業ト
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コーチングアカデミーをやってる学校です
ねうんだからそんな共感係長悩みみたいな
ことに寄り添ってあすっきりしたみたいな
話ってま必要に応じてやってるけどそこが
全然目的じゃないよねってコーチングって
もっと未来思考の話だしあのAI時代に
一番こうコーチングらしくなったって感じ
うんなると思いますちなみにあの新規事業
やってる人がAI使い倒したそう
イメージ高知業やる人がAI使い倒して
くっていうのありああるあるけどえっと
そこに多分センスがなかった場合AI使い
こなせてる人がコーチングを学んでコーチ
になった方が強いコーチが生まれると思っ
ていますはえあそうかうんそれは過去の
歴史も全部そうなんだよねコンピューター
サイエンスの人が生物学をなんでえっと
遺伝子解析をしたんですね結論は物理的な
物理学的な検査機を使える人がいるってで
生物学のえっと天才たちて言われてる人が
今からコンピューターサイエンスを学ぶっ
てめっちゃしんどいって言って
コンピューターサイエンスの人がほとんど
予告を通したんですうんだAIのその
すごくたけてる人たちがコーチングを学び
に来た方がだって後ろでAIが助けて
くれるわけだからナイスコーチになり
やすいんですよああ結構新しいコーチの形
生まれるいうことそれはそうかもしれない
ですねうんだ両方生き生きできる人は多分
存在するけど確率論だと思っててなんで
なんか意外と面白いあのエンジニアとか
そのコンピューターサイエンスの
バックグラウンドの人が今から活躍がもう
1発できる可能性はありますよねみたいな
のだと思ったらいいかなあ面白いっすね
うん先生やるとやっぱ自分の認知空間が
言葉の往復のやり取りによって大体深掘り
できちゃうのでそれすらだからん人間が
保証する必要がないんですようんなんで
もう1発上の文脈をどう作るかっていう
ことはえっと僕らコーチがあの中小度を
上げ下げてよく言い方しますけどもう1ぱ
違う中小度で物事を喋らないと相手の脳が
広がらないのでうんそれは先生はあんまり
得じゃないすう
そうあ面白いっすねなんかまそのあ自分
内省とかできる範囲の深掘りはAIと自分
でやってきてもやってうんそれを元に
コーチと本当にセッションしてその1個
まあ高い抽象りや改するていうまそういう
コーチングのなんかやり方みたいな
生まれるかもしれない生まれるかもしれな
いって感じでとにもかくにもなんかトップ
リーダーたちは本当そういう風に考えた方
が良くてまだまだ社会人歴が若い人たち
どうしようってあんま悩まなくてよくて
生生愛を死ぬほど使いこなしながら業務
やってればなんか見えてくるもんがあるの
でうんうんむしろなんかやらずに住む仕事
がどんどん増えていくからあの時間にが
できるはずなんです本来ははいはいそん時
にそれに対して学ぶ方向性ってのが何
かっていうとやっぱりそのヒューマン
オリエンテッドなところをやるって話だ
からなんか人と組織の人間関係の矛盾
なんて多分一生変わらんわけようんなんか
そこは歴史に学んだり社会学学んだりして
もすぐ活用できるからそっちにすごく時間
をかけたらいいと思いますようんだコチが
絶対学んだ方がいいですよっていうことだ
ね最初その人の話をきちっと調するところ
から別に学んでうんもいいと思うしゴー
ルっていうのどうやって本当に脳が邪魔
するのを超えて作るのかっていう研究から
入ってもいいしまいろんなところから入っ
ていいと思うんだけどなんか特にAIの
あんなレベルの高い話になったおかげで
よりクリアに求められてるっていう感じ
ですねうんでもなんか楽しいですねこうん
楽しいそうだからコンセプチュアルスキル
がほとんどAIが考えてくれてリーダー
だけは究極の価値観を設定しなきゃいけ
ないからそれはAIが答え出さないと思う
んだけどうんうんとかヒューマンスキルの
ところでかなり補助してくれるみたいな
あってっていうだからまリーダーシップ
発揮してリスク取るみたいなえっと脳の
ぶっ壊れた使い方だけはあの人間しか勝た
んうんなるほどシンプルすねシンプルす
あとは自分がやったお仕事がえっと
ヒューマンループってその僕らがAIに
どんなデータを食わしてあげるとえっと
AIが僕らに恩恵を返してくれるかって
いうことを考えて仕事できてる人はすごく
優秀ですああなるほどはいあのこれは
チーム性に変るって一緒に著書を作って
くれたシナモンAIのほったはめてAIの
プロですけど彼が別の書籍で書いてる話で
そう人間とAIがお互いこうデータが循環
してお互い双方がメリットが起き
るっていう風に仕事しましょうっていう
ダブルループって言ってる書籍があるん
ですけどあの考え方を持ってるとすごい
いいかななんから食われる食われないって
よりは元々作業同盟じゃんっていう髪型が
できる人は結構ハッピーにやっていける気
がしますうんめちゃ大丈夫ありました
良かったですはいありがとうございます
はいありがとうございました
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