ai時代

「天と地の高さは同じ」「生まれることは死ぬこと」 古代中国・名家の恵施が残したこれらの言葉は、一見すると荒唐無稽な詭弁に聞こえます。 しかし、物事の捉え方を多様化し連結し直す考え方です。 これこそが、VUCA（変動・不確実・複雑・曖昧）とAIが日常化した現代を、しなやかに生き抜くための「思考のOSアップデート」なのではないでしょうか？ 私たちは今、答えのない問い、矛盾する情報、絶え間なく変化する環境に囲まれています。 固定的なマニュアルや一元的な価値観だけでは、もはや太刀打ちできないのではないでしょうか。 恵施の詭弁な思想は、そんな時代に必要な柔軟思考レッスンを、驚くほど鮮烈に提示しています。…

情報発信やコンテンツ制作を続けていると、 誰もが一度は「正解の罠」に突き当たります。 タイトルに検索キーワードを網羅し、 結論ファーストで論理的に展開し、 読者の課題を即座に解決する構成を作る。 それはWebマーケティングの観点から見れば疑いようのない「正解」です。 しかし、その正しさばかりを追い求めていると、 ある日ふとペンが止まります。 「確かに正しいけれど、書いていてちっとも面白くない」と。 正解と間違いは1割ずつ。 残りの8割は「曖昧な余白」世の中の事象において、 誰もが認める絶対的な「正解」と、 明らかな「間違い」がそれぞれ1割ずつ存在するとすれば、 残りの8割はどちらでもないグレー…

仕事を奪う人口知能のイラスト AI時代に求められる「取って代わられない仕事」とは シニア世代の強みと経験値継承のカギ（テレビ愛知） - Yahoo!ニュース 『令和シニアは「物心ついた時には高度経済成長期に入っていて、その後の成熟も経験、更にはバブルとその崩壊、更にはデジタル革命も経験している」と大きな変化をリアルタイムで体験してきた世代。』 ひとくくりにするのは乱暴かもと思いつつも、こんな風に定義づけされると、確かにそうだと頷かざるを得ない。 そんな世代が今度直面するのはＡＩ時代だ。 ヤフーニュースの記事を読みながら、自分の強みと経験値を振り返ってみる。 ***** 私がやっている仕事は「将…

はじめに 先日、自分が参加した社内の1on1研修で印象的な場面があった。ロールプレイでフィードバックを伝える練習をしたのだが、エンジニア歴10年以上のベテランたちが軒並み苦戦していた。コードレビューのコメントなら的確に書ける人たちが、対面で「最近のアウトプットの質が落ちている」と伝えるだけで言葉に詰まる。 自分自身も例外ではなかった。技術的な議論なら自信がある。しかしステークホルダーとの利害調整や、チーム内の空気を読んで動く場面になると、急に足場が不安定になる感覚がある。 AIがコードを書き、データを分析し、レポートを生成する時代に入っている。GitHubのCopilotに驚いていた頃が懐かし…

みんなが言っているからといっても、真実とは限らない。騙されてはいけない。生きていく上で、切り捨ててはいけない、絶対に手放せないものがきっとある。（写真：Pixabay） 【確証バイアス】 【注意しないと、欲しい情報しか集まらない】 【実際はこうなっている】 【AIにできないことは手元に残す】 【付録】 【確証バイアス】 5年前だったか10年前だったか、SNSだったかブログだったか、はたまた普通のテレビ番組だったのか、全く覚えていないのですが、ひとりの若い男性がこんなことを言っている場面を覚えています。「ボクが高校を中退しようと迷っていたとき、先輩の話を聞いても、ネットを見ても、その方がいいとい…

いわゆる「風の時代」について、ずっと言われてきたことがある。 これからは個人の時代になる。組織より個人になる。肩書きではなく、その人自身が大切になる。 まあ、わかる。 わかるんだけど、私はこの「個人の時代」という言葉が、どうにもぼんやりしている気がしていた。 個人の時代って、何だろう？ 会社員をやめてフリーランスになること？ SNSで自分の名前を出すこと？ 好きなことを仕事にすること？ 会社という大きな看板から、「私」という小さな看板に付け替えただけなら、それは本当に個人の時代なんだろうか？ 最近、少し違う気がしている。 個人の時代とは、個人が強くなる時代ではなく、その人が「どこを見ているのか…

はじめに――AI時代の経済システムは「利用料」から「価値還流」へ向かう これまでAIビジネスの議論では、「どれだけ高性能なAIを作れるか」「どれだけ多くのユーザーを獲得できるか」という点が中心でした。 しかし、AIが社会インフラとして広がるにつれて、別の問題が重要になっています。 それは、AIによって生まれた価値を、どのように記録し、誰へ戻すのかという問題です。 従来のデジタル経済では、コンテンツの利用後に契約や精算を行う方式が一般的でした。 しかし生成AI時代では、 学習 生成 改変 配布 再利用 という複雑な価値連鎖が発生します。 そのため、単純な利用料モデルだけではなく、価値の起源を追跡…