AIの活用が広がるなかで、多くのリーダーが「プレイヤー時代と同じ使い方」を続けています。資料作成を速くする、文章を整える、調査をまとめる……こうした使い方は確かに便利ですが、リーダーとしての価値を高める使い方とは言えません。
では、AI時代に評価されるリーダーは、どのようにAIを活用すべきなのでしょうか。そこで本記事では、グーグル、マイクロソフト、NTTドコモ、富士通、KDDIなどを含む600社以上、のべ2万人以上に思考・発想の研修を行い、そのノウハウをAIで誰でも実践できる方法を書籍『AIを使って考えるための全技術』としてまとめた石井力重さんに、プレイヤーとリーダーで変わるAI活用のポイントと、チームの成果を高める使い方について聞きました。（構成／ダイヤモンド社・石井一穂）
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リーダーとプレイヤーでは、「求められる価値」が違う
――プレイヤー時代のAIの使い方を続けているのは、もったいないのでしょうか。
かなりもったいないです。
プレイヤーのときのAI活用は、自分の成果物を速く、うまく作るためのものでした。文章を書く、資料を整える、調査をまとめる、いずれも個人最適の使い方です。
しかし、リーダーになると価値の出しどころが変わります。
リーダーの目標は「自分が速いこと」ではなく、「他人が迷わず動けるように設計すること」です。
つまり、AIの使い方も変わります。
・目的の翻訳
・判断基準の言語化
・合意形成の材料づくり
・チーム内の認識ズレの可視化
こうした“構造を整える仕事”にAIを使う方が、リーダーとしての効果は大きくなります。
プレイヤーのためのAI活用から、チームを動かすためのAI活用へ。
このシフトが、AI時代に評価されるリーダーとしての分岐点になります。
リーダーがAIで「効率化」すべき業務とは？
リーダー業務のなかでも、AIと相性が良い領域はいくつかあります。
たとえば、
・チーム議論の要点整理
・上層部の戦略を戦術に翻訳
・報告資料の骨子整理
・複数案の比較表作成
・初期的なリスクの洗い出し
・依頼文の整形
従来は人力で行っていたこうした作業を、AIで高速化できます。
たとえばリスクでは、AIで幅広い洗い出しも可能になり、かつ人が重要度の判断を行うことで質の高い仕事ができます。
また、備えとして持っておきたいプランBがなかなか思い浮かびにくい物事でも、AIと共に考えることで短時間でつくり出すことができます。
その結果、局面が日々変わる難しい状況でも、いつでもプランBを備えておくことができ、自信をもったかじ取りが可能になります。こうした使い方は、リーダーにとって非常に有効です。
AIで「見えない摩擦」を減らすのがリーダーの仕事
重要なのは、AIで効率化して生まれた時間をどこに使うかです。
リーダーが時間を使うべきなのは、個別事情を踏まえた判断や意思決定です。とくに効果が大きいのが、“見えない摩擦”を減らす作業です。
依頼の曖昧さ、認識のズレ、評価基準の不明確さ。そういった現実があったとしても、個別事情を知らないAIは抽象度の高い言語でそれなりに構造化するため、作られた書類は完璧に見えてしまいます。
ですが現場の人に降りてきたときには、やはり具体性が不足しがちです。そのまま進めると各メンバーが独自に解釈し、小さな衝突や不整合が生まれます。
こうした摩擦を事前に見抜き、抽象的な指示を現場の個別事情に合わせて具体化する。リーダーのこうした調整は、チーム全体の効率に大きく影響します。
意思決定は、多くの認知資源を消費する重要な仕事です。疲れるのでAIにやらせたくなりますが、そこは間違わないでください。
AIで意思決定を効率化するのではなく、AIで意思決定の時間を捻出する。
ここ一番のきつい時でもこの姿勢を崩さないでいられるかどうかが、AI時代のリーダーの分かれ目になります。
（本稿は、書籍『AIを使って考えるための全技術』著者、石井力重さんの書き下ろし記事です。書籍ではAIを使って思考の質を高める56の方法を紹介しています）
――『AIを使って考えるための全技術』P17より引用
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本書の目次
序章 「AIを使って考える」とは？ ―チュートリアル
1部 すぐにアイデアがほしいとき
第1章 「AI特有の力」で考える
第2章 「自由な発想」で考える
第3章 「ロジカルな発想」で考える
2部 アイデアを磨きたいとき
第4章 考えを「発展」させる
第5章 考えを「具体的」にする
第6章 考えを「検証」する
3部 アイデアを実現したいとき
第7章 アイデアの「伝え方」を考える
第8章 アイデアの「実行策」を考える
4部 考えるヒントがほしいとき
第9章 「課題」を分析してヒントを得る
第10章 「悩み」を分析してヒントを得る
第11章 「人」を分析してヒントを得る
第12章 「未来」を予測してヒントを得る
最終章 「技法」を使いこなす ―ケーススタディ
