【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
00:00AIによってえっとなくなっちゃう仕事と
00:04わざとなくしたことによって自分たちの
00:06バリューが上がるっていう仕事と多分分け
00:08た方が良くてAIが全部担ってくれるから
00:11担えないものだけを戸散らかすとうんうん
00:15いう話になるねつまり僕らは国家できるだ
00:19けって
00:20話お願いしますはいお願いしますちょっと
00:24今回少し毛変わるんですけどうんはい生成
00:27屋生成屋まどんどんい進化していき
00:29ちゃちゃ化してもうみんな多分仕事の中で
00:32何かしら使ってるみ絶対使うよねはい状況
00:35になってきてますなりましたそのまAI
00:38時代こがどんどん進化するでうん我々人間
00:42ははいどんなことをほうま学んでいったら
00:46いいのかとかどんなことをまスキルとして
00:48磨いてったらいいのかとかちょリさんの
00:50考えやばいな教えてリさん以上一番壮大な
00:53通りに
00:54なっはいでもなんかその話をま答え出さ
01:00いけないみたいなのはま世の中のリーダー
01:03全員だからで世の中のリーダーがそれを
01:06どう答え出すべきかっていうことをえっと
01:09理はどう考えてるかってやたらいろんな
01:11企業から聞いてま喋りまくってた時期は
01:14あるのでま答えれるかどうかた答えれる
01:16なっていう話なんだけどしかも生生会の
01:19おかげで昔ディープラーニングだったこと
01:21みんな忘れてるよねうんでディープ
01:23ラーニングの前でエキスパートシステムも
01:25多分忘れててま今の第7世代のAIの
01:28おかげで何が起きてるかって話でなんか
01:30ディープラーニングとかだとなんか翻訳が
01:32きちっと結構精度高いよねディープエって
01:36みたいな話ぐらで終わってたんだけどあの
01:38ちょっと生生になってくると非定型な
01:42えっと判断処理みたいなことすらえっと
01:47人間の精度を超えちゃってるんでうんあ
01:49これは結構いかがなもんかっていうぐらい
01:51まやばいっていうのが空気としてあります
01:53よってでカネキンメロンのコンピューター
01:56サイエンスのまトップオブトップの天才の
01:58えっと昔Googleチャイナのトップ
02:01だった開封リさんが実はその方向性自体は
02:04昔4年前にカンファレンスで示してるので
02:06うんでこれだけまず多分抑えた上でえっと
02:09どういうことがあのフォーカスして学ん
02:12でった方がいいかっていう風に考えたら
02:14いいかなとじゃないと僕そのAIのなんか
02:17トップラナーでもなんでもないんでえっと
02:19そのトップの人がまずどう言ってるかって
02:21のとなるほどなって僕も思ってあのその
02:24キースライドよく使わせてもらってるん
02:26ですけど2軸で簡単ですあの横軸はあの
02:31単純なものから複雑性とか
02:33クリエイティビティみたいなうんうんうん
02:35うん感じの軸はいだどっちかがめっちゃ
02:38複雑でクリエイティブでどっちかがすごい
02:40ルーティンワークみたいなうんうんうんで
02:42盾はあの英語でコンパッションneed
02:45リッドっていう言い方をしてるんだけど
02:47なんかコンパッションで日本人の感覚的に
02:49難しいのでなんか社会性と非社会性とかで
02:52いいと思うだからなんか要はすごく人の
02:56ヒューマンインターフェイス
02:57コミュニケーション人の厚さぬくもりあと
02:59みみたいなものがめっちゃ求められる仕事
03:02とあの別にそうでもないよっていう仕事
03:04ってあると思うんだねうんそうすると
03:06なんか超単純で人の厚さとかぬくもりとか
03:10いらないみたいなここおそらく
03:13えっとタクシードライバーとかもそう入っ
03:16ちゃうっていうような彼がその4軸で
03:19えっとAIがどれだけ進化しても変わら
03:22ないものとま本当に変わるものと整理した
03:25んですねマトリックス4つででそしたらあ
03:29ガチでなくのここだけですみたいな話が
03:32その対面である必要があんまないうん
03:36例えばコンビニでもうセルフレジになって
03:39きてると思うしその接客節いらないよね
03:42みたいなのはロボットとAIでいいわけだ
03:44からあの僕らがえっと目的地に車で運んで
03:48もらうっていうのも多分タクシーの運転手
03:51がその熱いコンパッションな人じゃなくて
03:53いいよねうんどこ向かうんですかてあと
03:56人生はどういう目的で生きてるんでしょ
03:57うって絶対いやいやいらないみたいな
04:00ワンオワンいらないって多分コンビニも
04:03物流配送も多分いらないしとかえっと
04:06例えば採用多分ビッグも僕も長いから神事
04:09やってて採用アシスタント業務だけを
04:11切り出した場合えっと給食者様とか学生の
04:15皆さんとコミュニケーション取らない
04:17なんか書類の変哲保管とかプロジェクトの
04:20管理だけしてるんだったらAIでもう済ん
04:21じゃうみたいな話とかってあるからそう
04:24いうものは全部ごっそりなくなるよね
04:26みたいなでうん逆にえっとなくならない
04:30ものははっきりしてて人間のそのま社会性
04:34厚さと想像性がクリエイティブで
04:38めちゃめちゃ必要なものめっちゃ簡単です
04:40企業家うんとかめっちゃ簡単ですよあのM
04:44&Aをした後のポストメージャーインテグ
04:47レーションっで企業が本当カルチャーが
04:49融合するとかこんなのあの日合のあの究極
04:53系なのでAIが特徴料出せないからで
04:56しかも人間がやるしかない必ず残るうんで
05:00マーケティングオートメーションはAIが
05:02強いんだけどえっとコンシューマーイン
05:04サイトを発見するみたいな話はまだまだ
05:06難しいのであそこは人間が残るだから
05:09マーケッターも割れちゃうみたいなうん
05:12だんからねリスティング広告だけ最適化
05:15するとかってもそれAIのツールで勝手に
05:16やるのでそんなのはいらないけどあの究極
05:19のクリエイティブな広告を作るとかその
05:22新しい広告スキーム自体を考えるみたいな
05:25のはいくらでも残るみたいな話で割れて
05:28くるのねうん
05:30でえっと併用される世界が結構多いって
05:34いうのが言われていて何かって言うとその
05:37コンパッション結構いるんだけどそこまで
05:40なんて言うかなクリエイティブじゃないと
05:42いちいち完全なる1回1回がオーダー
05:44メイドじゃないみたい例えば学校の先生と
05:46かああ先生やっぱちょっと熱くないと困る
05:49よねあのクラスが一致するみたいそうだ
05:52から学習コーディネーターとして先生が
05:54機能してあのみんながどれだけの熟度が
05:56あるかとかはAIが全部特典を見てえっと
06:00ビッグの隣の子が今ビックが解いてる課題
06:02を昨日解けたみたいなのが先生が分かれば
06:04そこと繋いであげればあの先生と生徒役
06:07ってのが生徒同士で起こせるみたいなのは
06:11あの学習の環境としてはAI使って起きる
06:13んですけどやっぱりその子供ながらに
06:16みんなで青春をするとかあの人間悩むとか
06:20運動会頑張るとかやっぱ先生必要だよね
06:22うんだからえっと生徒と先生という人間の
06:26えっとヒューマンインターフェイスは
06:28変わらないんだけどでやってる仕事の
06:30エンジンがaがやってくれるみたいなうん
06:32うんみたいなのはいけますよねとかあの
06:36ウェディングプランナーさんとかも書かれ
06:38てたけどなんかその進路新婦にあった結婚
06:41式を提案するで世界中どこの場所でもゼロ
06:44ベースで提案しますってあんまないじゃん
06:46うんホテルさんとか結婚式上でこの
06:48バンケットでどんな2時間半のヒロエの
06:51進行を作るかっていう話だから新郎新婦様
06:55とお話するのはウィニングプランナーの
06:56人間であるべきだけど結局ドレスとかん
06:59フードとか花とかの発注業務じゃないです
07:02かうんで施工の進行管理でしょこうやって
07:05AIやった方が精度高いから内部の
07:07エンジンはAIでいけますよねっていう
07:10つまり僕らはコア業務に特化できるだけっ
07:14て話なのねうんうんうんなんでなんかAI
07:17によってえっとなくなっちゃう仕事と
07:21わざとなくしたことによって自分たちの
07:23バリューが上がるっていう仕事と多分分け
07:25た方が良くてうんだから経営者の優れてる
07:28人たっていうのははなんかAIがどこで
07:31恐怖っていうよりはえっとめちゃめちゃ
07:33生産性上げれんじゃないみたいなだから
07:35わざと自分たちがやった100の業務の
07:37うちに生生AIで本当に引っ越せた暁月に
07:40は50%業務AIが食えちゃうわけだから
07:43食わしてしまって空いた時間で何をする
07:45かっていうことに対して考えより
07:48クリエイティビティとコンパッションが
07:50高いところに対するえっとスキルセットを
07:54えっと従業員全体に持たせるとだから
07:57なんか今はどっちか生成Aをうまく使って
08:00みましょうみたいな意味でのAI時代に
08:02必要なスキルとかっていう教育研修が結構
08:05いっぱいあってそれ多分絶対やらなきゃ
08:07いけないんだけどもう1個メタな上位概念
08:10としてはえっとAIが全部担ってくれる
08:13から担えないものだけを戸散らかすとうん
08:17うんいう話になるねうんそうするとえっと
08:22彼らのその僕らの水論を超えてしまってる
08:26ような否定系業務でも彼らの水論が得意な
08:28ものだからあの医者とか弁護士とか
08:31コンサル屋さんでも最初の新人の
08:33アソシエイトクラスがいるようなリサーチ
08:36とか判例だけ調べるとかってもう24時間
08:38バーってAIが調べた方が早いしデータ
08:41食わした時に1つのそのジャッジだけだと
08:45食ったデータの順番によって判断が
08:47おかしくなるからそのえっと生成を10個
08:51ぐらい作ってでここでもう1回相渡り線し
08:54て重み付けしてでそのデータの判断を食し
08:57てってやると人間のその医者で言うとさ
09:00セカンドオピニオンとか言い方するじゃん
09:01はいはいあれがセカンドどころか30番目
09:04オピニオンまでが全部あって究極の
09:07オーディエンスみたいな出すから1人の
09:09医者のジャッジ超えてんだよね1人の弁護
09:11士の判例の収集を超えてるみたいになるん
09:14でそういうものは全部実は高度な専門人材
09:17しかやってはいけないって言ってたのに
09:18AIの方が精度が高いうんで言うから
09:21そんなのはもう全部彼らに渡しちゃえば
09:23いいでいう風になるとそしたらもう
09:25クリエイティブしか勝たんて話になるので
09:28あのもっと本当の意味で自分のwant
09:31toとか自分が本当に才能がある領域で
09:35本音でえっと繰り返しやってドパミンが
09:37出るような領域うんを極めてそこで没入し
09:43てゾーンに入れるようなえところに尖ると
09:46かえっとまだ見の新しい文脈を作
09:49るっていう意味で現状の外のゴールを作る
09:52力とかだからこれからのリーダーって本当
09:54にゴールをえっと生み出せる人がリーダー
09:58だしうんあのクリエイティブマーケットを
10:00どうやって想像できるか作れるかみたいな
10:03ところで論点出せる人みたいなんだけは
10:06生生がまだそんな得意じゃないうんうん
10:08なんなば彼らは過去のデータで処理する
10:10からなるほどうんやったことのない
10:12イノベーティブな論点とかは多分出てこ
10:14ないのでうんあのま料理の素材の
10:18組み合わせみたいなんで分子生物学的に
10:20面白い組み合わせって言ってレシピ作れっ
10:22つったら多分生生の方が得意だと思います
10:25なぜならば僕らがフレンチの伝統的な30
10:27年ってるシェフだとフレンチのい文化と
10:29いう範囲に縛られてものを考えちゃうから
10:31この素材とこの素材を組み合わせるなんて
10:33絶対やったらダメだろうって文化的に
10:35ちょっと入っちゃってるはい機械はそれ相
10:37当たり線するんでうまいのんできました
10:40みたいな話があるからそういう意味での
10:43クリエイティブは彼らが勝つけどもっと
10:45違う意味でのぶっ飛んだ話っていうのは
10:47人間の方がたけてるっていう感じだから
10:51どっちかっていうとなんか人間のその
10:53気持ちとか文脈とかコンパッションとか
10:56ゴールを作れるとか自分が集中するものに
10:59対して本当に過集中でバサッと入っていく
11:02トレーニングとかそういうもので尖りて
11:04いく方がAI時代にはAIと競業できてう
11:08全体の生産性が上がるっていう形になると
11:10思いますねなるほどうんだからトップ
11:13リーダーたちはそっちになんか時間と資源
11:16を張った方があの役に立てるっていうか
11:19うんうんむしろ最強なえっと人材生成AI
11:23っていう人材と本当に組織の人員と融合し
11:27た形でなせなかったうんが出せるように
11:30なっていくっていうのがまモデルだと思っ
11:33てますうん結構強フロでうん方も多いけど
11:39多いねそういう競業とかむしろ新しい価値
11:42を作っていけるっていうそう作っていける
11:45ねだからなんか高度専門人材手前みたいな
11:48ところは実は制裁が取れちゃうのでそこの
11:51今キャリアがそこら辺で中途半端な人は
11:54結構きついうん感じで意外とえっとAIと
11:58かロボットとがまだ苦手なのが修理とか
12:00苦手なんですよだ工場行って機械トラブル
12:03があった時にそれはどこかっていう経験と
12:05感とその実際細かいテクニックで手の動き
12:08が必要みたいなそのブルーカラーと言われ
12:10てるところの方がAIに起りにくいうん
12:12うんていうことが実は分かってるので
12:14すごいこう職人そう技術はしてるしるる
12:19領域は全然残っていていわゆる地頭のいい
12:24高度専門人材みたいな方がえっとどんどん
12:27奪われていくって感じはい否定形が実は
12:30得意だっていうことになっちゃったんで
12:33ディプラーニングと違ってそうすると
12:35なんか賢そっぽい職業の人たち
12:38アソシエイトレベルが全部食われ
12:40るっていうだからそこを抜けた人たちは逆
12:43にえっとそれをAIがやれるしあとそれを
12:46やることによってそれ以外の領域で適正が
12:49ある人とない人とかよく分かるように多分
12:51なったっていう感じだねだから外コンサル
12:54でもなんか新人でただ本当に高級文房具
12:57みたいなリサーチだけひたすらてるような
12:59人は全部食われちゃうんでうんで今度それ
13:01にたけた人ってプロジェクトマネージャー
13:03になった時にうまくいくかって言うと
13:05なんかマッドサイエンティストすぎて人の
13:08気持ちに鈍感すぎてプロジェクトうまく
13:10いかないとかシニアマネージャー
13:11パートナーなると今度プロジェクトを受注
13:13取ってくる営業力すらいるからうんなんか
13:15ちょっと難しくなってきたりとかていうの
13:18があるからその上のキャリアのレンジの
13:20ところだけの適正の人たちで
13:23コンサルタントが作れていく弁護士が作れ
13:25ていくみたいなことにはなっていくよね
13:27どう考えてもなんで師の格ったから一生
13:31安泰みたいなのがもう潰れたっていう感じ
13:34であって職人の世界って全然潰れないです
13:37あいやそれはでもそうですよねうんとか
13:39学校教員が明日なくなるとなくならないす
13:42てだけど自動運転なったらタシドライバー
13:44全部なくなるみたいななんかそう場合分け
13:47をした方がいいよねってのは本当フリーの
13:49あの4つのマトリクスはすごいクリアだと
13:51思うしうんだからAIしかやらん人間しか
13:55やらんえっとヒューマンインターフェイ
13:57スっていう人間の中にAIが
13:59オペレーション組み込まれてるあと学者
14:02さんとかアーティストとかだと人間とAI
14:04が脳が直結して究極のサイエンティストを
14:07産むっていうあのSFみたいなお話この4
14:10つありますみたいなうんのが抑えてくれ
14:12てるとなんか考える方向性としては決まっ
14:15てくるんじゃないかなっていう風に思って
14:18ますねだからマネージメントとかも全然
14:20残るんですよだって人間なんてもう矛盾の
14:23極めみたいな話ではいはいうん全然合理的
14:26に考えてなくないそれってていう回進めて
14:30新しいケース新しいケース全然違いますよ
14:32ね違いますこれなんかあのやってる仕事と
14:37か自分のまキャリアの今のフースとかで
14:41考えたにあこう食われる領域に今いるか
14:44もっていう人は何をこう意識してこから
14:47生きてるえっともう新規事業開発と
14:49コーチングもう2だって100年後でも
14:53持っていけるスキルって100年後もう
14:54事業が作れる力でしょうんなんちゃらスキ
14:57ルって時代と共に小字かするじゃんうんで
14:59もねビジネスを商売を当てる力は多分
15:02100年後500年後も引っ越していき
15:04ますよでそのために生成があると制度が
15:07高くなるっていうのやったみたいな話とど
15:09倒していきですねと新しいその過去の延長
15:12船長じゃないようなえっと想像性の高い
15:15ような目的を生出すっていうのをお手伝
15:18するのがコーチングなのでこれも残り
15:20続ける100年経っても100年後の世界
15:22の中で新しい文脈を作る手伝いをするって
15:24いう力は残るのでうんうん100年後も
15:27余裕でいけますよってっのが事業ト
15:29コーチングですっていうなるほど
15:32そこになんて言うかなこう今から3年間
15:36ぐらいかけて触ってってみたらどうで
15:38すかっていうのは思っててその文脈で
15:40コーチングアカデミーをやってる学校です
15:42ねうんだからそんな共感係長悩みみたいな
15:45ことに寄り添ってあすっきりしたみたいな
15:48話ってま必要に応じてやってるけどそこが
15:50全然目的じゃないよねってコーチングって
15:53もっと未来思考の話だしあのAI時代に
15:56一番こうコーチングらしくなったって感じ
15:59うんなると思いますちなみにあの新規事業
16:03やってる人がAI使い倒したそう
16:06イメージ高知業やる人がAI使い倒して
16:09くっていうのありああるあるけどえっと
16:13そこに多分センスがなかった場合AI使い
16:15こなせてる人がコーチングを学んでコーチ
16:17になった方が強いコーチが生まれると思っ
16:19ていますはえあそうかうんそれは過去の
16:24歴史も全部そうなんだよねコンピューター
16:26サイエンスの人が生物学をなんでえっと
16:29遺伝子解析をしたんですね結論は物理的な
16:32物理学的な検査機を使える人がいるってで
16:36生物学のえっと天才たちて言われてる人が
16:38今からコンピューターサイエンスを学ぶっ
16:40てめっちゃしんどいって言って
16:41コンピューターサイエンスの人がほとんど
16:42予告を通したんですうんだAIのその
16:46すごくたけてる人たちがコーチングを学び
16:48に来た方がだって後ろでAIが助けて
16:51くれるわけだからナイスコーチになり
16:53やすいんですよああ結構新しいコーチの形
16:58生まれるいうことそれはそうかもしれない
17:00ですねうんだ両方生き生きできる人は多分
17:03存在するけど確率論だと思っててなんで
17:07なんか意外と面白いあのエンジニアとか
17:11そのコンピューターサイエンスの
17:12バックグラウンドの人が今から活躍がもう
17:151発できる可能性はありますよねみたいな
17:18のだと思ったらいいかなあ面白いっすね
17:21うん先生やるとやっぱ自分の認知空間が
17:24言葉の往復のやり取りによって大体深掘り
17:27できちゃうのでそれすらだからん人間が
17:29保証する必要がないんですようんなんで
17:30もう1発上の文脈をどう作るかっていう
17:33ことはえっと僕らコーチがあの中小度を
17:36上げ下げてよく言い方しますけどもう1ぱ
17:38違う中小度で物事を喋らないと相手の脳が
17:41広がらないのでうんそれは先生はあんまり
17:44得じゃないすう
17:47そうあ面白いっすねなんかまそのあ自分
17:51内省とかできる範囲の深掘りはAIと自分
17:55でやってきてもやってうんそれを元に
17:58コーチと本当にセッションしてその1個
18:01まあ高い抽象りや改するていうまそういう
18:06コーチングのなんかやり方みたいな
18:08生まれるかもしれない生まれるかもしれな
18:10いって感じでとにもかくにもなんかトップ
18:12リーダーたちは本当そういう風に考えた方
18:14が良くてまだまだ社会人歴が若い人たち
18:16どうしようってあんま悩まなくてよくて
18:18生生愛を死ぬほど使いこなしながら業務
18:21やってればなんか見えてくるもんがあるの
18:23でうんうんむしろなんかやらずに住む仕事
18:26がどんどん増えていくからあの時間にが
18:29できるはずなんです本来ははいはいそん時
18:31にそれに対して学ぶ方向性ってのが何
18:33かっていうとやっぱりそのヒューマン
18:35オリエンテッドなところをやるって話だ
18:37からなんか人と組織の人間関係の矛盾
18:40なんて多分一生変わらんわけようんなんか
18:43そこは歴史に学んだり社会学学んだりして
18:46もすぐ活用できるからそっちにすごく時間
18:49をかけたらいいと思いますようんだコチが
18:52絶対学んだ方がいいですよっていうことだ
18:55ね最初その人の話をきちっと調するところ
18:57から別に学んでうんもいいと思うしゴー
19:00ルっていうのどうやって本当に脳が邪魔
19:02するのを超えて作るのかっていう研究から
19:04入ってもいいしまいろんなところから入っ
19:07ていいと思うんだけどなんか特にAIの
19:09あんなレベルの高い話になったおかげで
19:12よりクリアに求められてるっていう感じ
19:14ですねうんでもなんか楽しいですねこうん
19:17楽しいそうだからコンセプチュアルスキル
19:20がほとんどAIが考えてくれてリーダー
19:23だけは究極の価値観を設定しなきゃいけ
19:25ないからそれはAIが答え出さないと思う
19:27んだけどうんうんとかヒューマンスキルの
19:29ところでかなり補助してくれるみたいな
19:32あってっていうだからまリーダーシップ
19:35発揮してリスク取るみたいなえっと脳の
19:37ぶっ壊れた使い方だけはあの人間しか勝た
19:40んうんなるほどシンプルすねシンプルす
19:43あとは自分がやったお仕事がえっと
19:46ヒューマンループってその僕らがAIに
19:48どんなデータを食わしてあげるとえっと
19:50AIが僕らに恩恵を返してくれるかって
19:52いうことを考えて仕事できてる人はすごく
19:54優秀ですああなるほどはいあのこれは
19:58チーム性に変るって一緒に著書を作って
20:01くれたシナモンAIのほったはめてAIの
20:04プロですけど彼が別の書籍で書いてる話で
20:07そう人間とAIがお互いこうデータが循環
20:10してお互い双方がメリットが起き
20:12るっていう風に仕事しましょうっていう
20:14ダブルループって言ってる書籍があるん
20:16ですけどあの考え方を持ってるとすごい
20:19いいかななんから食われる食われないって
20:21よりは元々作業同盟じゃんっていう髪型が
20:24できる人は結構ハッピーにやっていける気
20:26がしますうんめちゃ大丈夫ありました
20:29良かったですはいありがとうございます
20:31はいありがとうございました
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