答えがすぐ出るAI時代での自分育成論

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1. AI 経営 : 自己育成編 答えがすぐ出るAI時代での 自分育成論 心のノートと頭のノート AI人材ことはじめ 01 / 24
2. 質の源泉 AIの質は論理から、 人の行動品質は心から生まれる AI 質の源泉 = 論理 構造 前提 判断基準 参照情報 人 質の源泉 = 心 腹落ち 意思 物語 熱量 AI時代の育成では、論理だけでなく「心が動く構造」まで設計する AIには論理を、人には腹落ちを 02 / 24
3. AI時代の優秀人材 良い問いを持てれば 価値に繋がる 1. 問いを持つ 答えがすぐ出る時代ほど、何を問う かが人間側の価値になる。 2. 腹落ちを意識する 問いを持つには、論理として正しい だけでなく、自分の腹に落ちること が必要になる。 3. 心のノートに刻む 自分の心のノートに刻み、納得して 動くことで、判断基準が蓄積され る。 良い問いを生み出す教訓/本質を心のノートに刻む AI時代に優秀人材になるには、問いを持ち、納得して動く 03 / 24
4. 育成の2つの方法 一方AIは、超強力な ティーチング装置 ティーチング 答えを教え、 短期で進める 論理として納得しやすく、すぐ成果に見える。ただし、 本人の腹落ちが弱いと忘れやすい。 コーチング 気づきを促し、 スタンスを変える 時間はかかるが、自分で見つけた答えは残る。心が変わ ることで、長期の生産性につながる。 AI を使うと頭だけが育ち、心が置いてけぼりになる AIは頭のノートを高速に増やす 04 / 24
5. ISSUE SECTION ISSUE 頭だけが育つと 起きること AIで答えを出せるようになる一方、心のノートが育たないと現 場での価値発揮にズレが出る。 瞬発力 立体把握 抽象と具象 ISSUE: 頭だけが育つと起きること 05 / 24
6. 頭だけが育つと起きること 答えは出るが、 瞬発力はない 仕事は対話で進む 多くの仕事は、チームとの会話、すり合わせ、判断の積み重ねで前に 進む。 議論には瞬発力が要る インタラクティブで瞬発的な会話・判断が必要になる。 AI回答だけでは参加できない 時間をかけてAIに質問し答えを出せても、その場の議論には参加でき ない。 意思決定についていけない その結果、チームでの意思決定についていけないシーンが増えてい く。 問題1: AIで答えは出ても、その場の議論には参加できない 06 / 24
7. 頭だけが育つと起きること 施策を、 立体的に捉えられない 単一施策は答えやすい AIは、閉じた単一施策に対しては上手に答えを出せる。 面で考える難度は高い コンテキストの複雑度が増すと、面として施策を考えることはまだ難 しい。 人間側の設計力が要る コンテキストを上手に設計するには、依頼する人間側が施策の意義を 立体的に把握する必要がある。 面でボロが出る 単一施策の答えを出せるだけでAI人材を名乗ると、面での施策設計で 弱さが出る。 問題2: 単一施策ではなく、面で施策を設計する力が問われる 07 / 24
8. 頭だけが育つと起きること 具象と抽象の往復力が育たず、 リーダーになれない プロ人材の要件 抽象度の高い上位戦略を、具体度の高い施策に落とし込み、実行を続 ける必要がある。 AIが落とし込みを担う AIに落とし込みを任せすぎると、具体と抽象を往復する力が磨かれな い。 脳みそが鍛えられない キャリアアップに必要な、戦略と実行を接続する思考が育ちにくくな る。 リードできない すると、個別作業はできても、リードするポジションにつきにくくな る。 問題3: AIに落とし込みを任せるほど、リーダーの思考筋が育たない 08 / 24
9. 心が育っているAI人材 答えではなく、 納得性を磨く 1. 問いを置く AIに聞く前に、自分の仮 説とWhyを書く。 2. 違和感を見る AIの答えを、そのまま採 用せず、気持ち悪さを残 す。 3. 腹落ちまで磨く gut feelingとして戦略方 向性が合うまで、言葉と 論理を接続する。 4. 自分の言葉で動く 最後は、自分が責任を持 てる判断として説明す る。 AI人材とは、AIの答えを使って、自分の判断基準を磨ける人 心が育つと、AIの答えを自分の判断に変えられる 09 / 24
10. AIの使い分け 自己成長を重視する人向けのAIの使い方は、 コーチング主体で使うこと ティーチング 意識 不要 放っておいても、AIはティーチング装置として動く。答 え・型・たたき台は自然に出してくれる。 コーチング 制御が 必要 コーチング装置として振る舞わせるには、挙動の制御が 必要。デフォルトをコーチングにし、必要時だけティー チングへ切り替える。 AIはデフォルトをコーチングにし、必要時だけティーチングに切り替える 10 / 24
11. HOW SECTION HOW 心を育てる AIの使い方 ここから、心のノートを育てるためのAI活用具体例に入りま す。 Whyログ Whyレビュー コーチングモード HOW: 心を育てるAI活用の具体例へ 11 / 24
12. HOW 心を育てる AIの使い方 具体例1 AIを使う前後にWhyを残し、心の動 きをログ化する。 具体例2 WhatだけでなくWhyをレビュー し、判断基準を揃える。 具体例3 UserPromptSubmit hookで、AIを コーチングモードに固定する。 ここからは、心のノートを育てるためのAI活用具体例を示す HOW: pp13以降で、心を育てるAI活用の具体例を示す 12 / 24
13. HOW｜具体例1：AI利用前後のWhyログ 具体例1：AIを使う前後に、 Whyを残す 伝えたいこと：AI活用ログではなく、 「心が動いた理由」を残す。 内容 心のノートを刻むWhyログ PROMPT この回答を出す前の自分の仮説、採用理由、違和感、腹落ち度を 整理してください。 使う前 自分の仮説と、なぜそれが重要かを書く 使った後 AI回答の採用理由と、残る違和感を書く 動く前 これは頭で動くべきか、心で動くべきかを確認する 残すもの 仮説 Why 違和感 採用理由 腹落ち度 企画の一貫性が上がる 会議中の議論に参加しやすくなる 判断基準が蓄積され、複利で成長する HOW 具体例1: AI活用ログではなく、心の動きを残す 13 / 24
14. HOW｜具体例2：レビュー観点 Why理解のレビューを 上長に依頼する What review 短期では 重要 何を出すか、何を直すかの確認は必要。ただしWhyが不 一致のままWhatだけ合っている状態では、中期バリュ ーは出にくい。 Why review 複利で 重要 なぜそう考えたかの精度が高まれば、WhatはAIで自然 と導かれる。ここでは、レビュー対象を成果物から判断 基準へ広げることを伝える。 HOW 具体例2: Whatを直すだけではなく、Whyを揃える 14 / 24
15. HOW｜具体例3 前編：コーチングモード運用 具体例3：AIに、 コーチの振る舞いを強制する 1. フックで強制 プロンプトが送信さ れるたびに、コーチ ングモードの指示を 差し込む。 2. 中間生成物を残 す 仮説、Why、違和 感、採用理由、腹落 ち度を出力させる。 3. 上長にレビュー 依頼 答えではなく、考え 方と進行方向をレビ ューしてもらう。 4. 一致確認 組織と自分の進行方 向が、心身共に揃っ ているかを見る。 5. What を AI と考 える Why理解を上長と揃 えたうえで、具体の WhatはAIと一緒に 磨く。 このスライドは運用像。次スライドで、この仕組みの設定方法を示す HOW 具体例3 前編: AIを、答えを出す道具から、心を育てる道具へ 15 / 24
16. HOW｜具体例3 後編：UserPromptSubmit設定 具体例3 後編：UserPromptSubmitで、 コーチングモードを差し込む 前スライドの運用像を、プロンプト送信時に毎回発火するhook設定へ落とす。 01 settingsを作る `.claude/settings.json` に UserPromptSubmit hook を設定する。 02 スクリプトを置く hook から呼ぶスクリプトで、コーチング指示 を `additionalContext` として返す。 03 中間生成物を固定する Why、前提、違和感、レビュー対象を毎回出力 させる。 sample prompt あなたはコーチングモードです。すぐに答えを出さず、まず依頼者の思 考を育ててください。 1. この依頼のWhyを、目的・背景・期待成果に分解する 2. 依頼者が置いている暗黙の前提を3つ洗い出す 3. 判断前に確認すべき問いを3つ提示する 4. 違和感・リスク・腹落ちしていない点を言語化する 5. 上長レビューに出すべき中間生成物を作る 6. 最後に、必要な場合だけWhat案を提示する HOW 具体例3 後編: 前スライドの運用をUserPromptSubmit hookで実装する 16 / 24
17. さいごに AIの前に、 心がある 01 答えらしきものは、すぐに出る 02 だからこそ、腹落ちしてから動く 03 心のノートに刻めば、成長は複利に なる 動くときには、 「頭で動く」のか、 「心で動く」のかを考える。 AI人材の始まりは、自分のWhyを持ち、AIにWhyを与えられること AIの前に、心がある 17 / 24
18. Appendix SECTION Appendix エクスプラザについて 最後に、今回の考え方の背景にある会社紹介を置きます。 AI Nativeに働く 人とAIの共創 ミッション サービス Palma 採用 Appendix 18 / 24
23. 「palma ワークフロー」で検索
24. Recruiting We Are Hiring AI Native に働こう 採用情報はこちら https://lifeat.explaza. jp/ AI プロデューサー（プロダクトマネージャー / プロジェクトマ ネージャー） AI-DXコンサルタント（業務コンサルタント × AI） AI ツールスペシャリスト LLM アプリケーションエンジニア We Are Hiring 24 / 24