生成AIを使わないビジネスパーソンに未来はない
テクノロジー、AIなどについて、一般のビジネスパーソンは何をどこまで知っておけばOKなのでしょうか（写真：Graphs／PIXTA）
生成AI、DX、XTECH、マネジメントへの活かし方……テクノロジーとビジネスはもはや切っても切れない関係にある。日本最大のビジネススクール、グロービスがいま最も力を入れているテクノロジーの「勘どころ」と「使いどころ」を1冊にまとめた『ビジネススクールで教えている武器としてのAI×TECHスキル』を共著として上梓した嶋田毅氏が、テクノロジー、AIなどについて一般のビジネスパーソンは「何をどこまで知っておけばOKか」のラインを明確に解説する。
2022年後半頃より、生成AI、特にその代名詞といえるOpenAIのChatGPTをいかに使えばいいかという書籍や記事をあちこちで見かけるようになりました。我々グロービスでは、今後ホワイトカラーのビジネスパーソンが生成AIを活用することは当たり前のこととなり、それをうまく活用できる人と使いこなせない人の間での優勝劣敗が加速すると予測しています。
今回は、どのような場面で生成AIを使うべきか、そしてそのためのコツ、さらに生成AI以降のビジネスシーンの変化について触れていきます。
生成AIを用いるべき場面
本稿では、生成AIの代表として、ChatGPTを前提とします。なお、ChatGPTにプロンプト（指示）を打ち込んで返ってくる内容は、時期やバージョン、ユーザーによって変わってくるのでそこは留意しながら読んでください。今回は私（嶋田）が利用している有償版のGPT-4の文章例を示していきます。
さて、生成AIを用いることで生産性が上がる典型的な場面には以下があります。基本的には言語（言葉）を用いて行うタスクに関しては、あまねく生成AIが活用できるといえるでしょう。
1.調べ物をして結果をまとめてもらう
2.問題解決の方法などについて相談する
3.アイデア出しをする
4.草稿を練る
5.翻訳に用いる
6.パワーポイントの資料を作ってもらう
7.分析をする
中にはプラグインやAPIの必要なものもありますが、1から5までのタスクであれば、文字で打ち込めばすぐに返事がきます。たとえば以下のように問題解決のための相談をしてみましょう。
生成AIを問題解決に使えるか？
「私はあるサービス業の40歳の新米課長。部下に非常に態度が悪い若手がいる。28歳で、仕事はそこそこできるが、周りとうまくコミュニケーションが取れず、職場の空気を悪化させている。どのような対策をとればいいか、良いアイデアを4つ、それぞれ100字程度で教えてほしい」
こう入力すると以下のような結果が得られます。
個別面談の実施：若手社員との個別面談を定期的に設け、彼の行動がチームに与える影響を具体例を交えて説明します。改善策を一緒に考えることで、問題意識を共有します。
コミュニケーション研修の提供：コミュニケーションスキル向上のための研修やセミナーへの参加を奨励します。専門家からの指導を受けることで、人間関係構築能力が向上します。
ポジティブなフィードバックの強化：良い行動を示した際には、積極的にポジティブなフィードバックを提供します。正の行動を強化することで、自信を持たせ、良い習慣を促します。
チームビルディング活動の実施：チームビルディングの活動や社外でのイベントを企画し、部下同士のコミュニケーションと理解を深めます。非公式の環境での交流が、チームの結束力を高めます。
問題解決はシチュエーション（関係者のスキルや感情なども含む）に応じて個別具体的に考える必要があるので、これらの手法がそのまま使えるわけではないですが、方向性のヒントは得られるわけです。もしポジティブなフィードバックという方法論に気がついていない人がいたら、それを知ることができただけで大きな収穫です。
このやり方ではいま一つと思えば、「他のアイデアを5つ教えてください」「もっと奇抜なものを3つ教えてください」「自分の負荷の小さなものを5つ教えてください」などと指示することで、より自分の個性やシチュエーションに合った解決策のヒントを得ることができます。
ホワイトカラーのビジネスパーソンの仕事のかなりの部分は先の7つの仕事で占められているでしょう。自分の見落としを減らしつつ、高速で答えが返ってくるわけですから、これを用いない手はないのです。
良いアウトプットを得るコツ
生成AIは、プロンプトの与え方によって答えが変わってきます。良い答えを期待するのであれば、聞き方を工夫する必要があります。
よく言われる代表的な注意点としては以下の5つがあります（その他にもいろいろあるのですが、ここでは割愛します）。
1.聞きたいことを明確にする
2.具体的に指示を出す
3.段階的に聞く
4.意図を明確にする
5.事前に情報を与える
たとえばアイデア出しを期待するのであれば、どのような目的でどのようなイメージのアウトプットを出してほしいかを明確にします。「新年度の新しい戦略をSTEPが頭文字となるようにしたい。アイデアを教えてほしい」ではぼんやりしすぎです。ここでは以下のように聞くほうが、より良いアウトプットに早くたどり着けます。
「新年度の新しい戦略にSustainabilityとTechnologyを盛り込みたい。頭文字をとってSTEPとなるように、EとPで始める英単語の候補を考えたい。3つずつ良さそうな候補を教えてほしい」
すると以下のような答えが得られます。
Eの候補:
Efficiency（効率性） - 業務の効率化と資源の有効活用を目指します。
Empowerment（エンパワーメント） - 従業員やコミュニティの能力向上を図り、持続可能な成長を支える人材を育成します。
Ethics（倫理） - 事業活動全般にわたって倫理的な判断を重んじ、社会的責任を果たす企業文化を確立します。
Pの候補:
Prosperity（繁栄） - 長期的な経済的繁栄を目指します。
Partnership（パートナーシップ） - 業界内外のパートナーと協力し、持続可能なソリューションの開発と実施を進めます。
Progress（進歩） - 持続可能な技術革新を追求し、組織としての継続的な進歩を目指します。
これを土台に生成AIと対話を繰り返していけば、自分一人でウンウンうなるよりも、良いものができる可能性が高まりますし、時間も大きくセーブできるわけです。
突き詰めれば、良い答えを得るための力とは、自らの問う力です。自分のシチュエーションや期待を明確にしたうえで問い、返答を評価し（事実確認も含む）、やり取りを繰り返していきます。そのうえで、出てきたアウトプットに自分ならではの経験や、自分なりの思いを乗せることができれば、あなたらしい独自のアウトプットが生まれるのです。結局は語彙力や知識（ビジネス知識も含む）や論理的思考力、さらには創造的思考力がある人が、さらに高いレベルの成果を得やすくなるのです。
二極化の時代をどう生きる？
生成AIは、知識、論理的思考力、創造的思考力の高い人々のアウトプットレベルを高めます。加えて、生成AIの進化とともに、社内のITツールやBIツールも進化し、社内外のさまざまなデータの蓄積・可視化が進むことが予想されています。つまり、問題解決やイノベーションに必要なKPIやノウハウ、ユースケースにより容易にアクセスできるということです。外部情報の検索もさらに容易になるでしょう。
また、結果を出せる人は通常、同じく結果を出せる人とネットワーキングをする傾向があります。結果を出せない人を拒否することはないまでも、優秀な人間同士でノウハウを共有しあったり、議論をするようになります。
すると、
結果を出せる→結果を出せる人とつながる可能性が増す→ますます結果を出せる→…
という好循環が回り始めます。同時に、
結果を出せる→機会が与えられる→ますます結果を出せる→…
という好循環も回ります。結果を出せない人は、その逆の悪循環に陥ります。
結果として、管理職レベルでも部下レベルでも、結果を出せる人と出せない人の差はますます広がっていくのです。
サバイブするために必要なこと
では、この状況でサバイブするためには何が必要なのでしょうか。もちろん先述したような、生成AIの使い方を磨く必要があります。ただ、それができるのは、結局はベースとしての知識レベルや思考力の高さがある人間です。もちろんこれらは努力して高めることもできますが、中には難しい人もいるでしょう。
実力があり向上心のある人は、今まで以上に速いスピードで駆け上がっていくことができますが、そうでない人は比較的付加価値の低い仕事に甘んじるしかない可能性が増します。
もちろん、生成AIやその他のテクノロジー活用に苦戦している人材の場合でも、独自のバリューを出す方法はあります。AIやロボットが苦手としている、人間ならではの身体性や感情労働の力を活かすという方向性です。たとえば難しい接客が必要な業界であれば、そこで機械には出せない価値を出したり、転職をして医療や介護といった道に進む方向性もあります。若手であっても、今まで以上にキャリアについて早くかつ真剣に考えるべき時代が来ていると言えるでしょう。
企業側も人材活用の方向性を大きく変える必要があります。大企業をはじめ、これまでは、20代は雑巾がけの時代という企業も多かったでしょう。しかしそうしたやり方をしていては、優秀な人間は去ってしまいます。優秀な人間を引き留めつつ、バリューを出せない人間（こちらがおそらく多数でしょう）の処遇をどうするかという難しいパズルを解かないといけない時代がやってきているのです。
（嶋田 毅 ： グロービス経営大学院教授、グロービス出版局長）
