Business & Careers · advanced · 30 min

How to Think in the AI Era | Advanced Japanese Business Listening

A PIVOT BUSINESS conversation about shifting from search to verification, cultivating judgment, and learning through repeated attempts and failure in the age of AI.

A line from this lesson

自脳思考と他脳思考、まずここからお願いできますか？

Could we start with self-brain thinking and other-brain thinking?

Open the original lesson video

Japanese script with English translation

1.
自脳思考と他脳思考、まずここからお願いできますか？
Could we start with self-brain thinking and other-brain thinking?
2.
記憶力とか演算能力は、もう圧倒的にAIの方が高いわけ。
AI is already overwhelmingly superior in memory and computational ability.
3.
人の脳みその中に、もしかしたら答えがあるかもしれないっていうのを、
The idea that the answer might perhaps lie in someone else’s brain—
4.
うまく活用する方が、能力が発揮されるんじゃないかな。
I think making good use of that may allow us to perform at our best.
5.
深く考えずに投げちゃうっていうのもすごく効果がある。
It can also be very effective simply to throw a question out there without overthinking it.
6.
でも、そうすると、ただの他脳だけになってしまう。
But if you do that, you end up relying entirely on other brains.
7.
そこを精査する能力みたいなところが、今後は問われる。
Going forward, what will matter is our ability to scrutinize what they produce.
8.
それを僕は審美眼って言葉を使ってるんですけど、
I use the term “discerning eye” for that ability.
9.
正しそうなことを選ぶ力みたいのは、自脳に残しておくべき。
We should retain in our own brains the ability to choose what seems correct.
10.
けど、それを生み出すアウトプットするのは、別に他脳でいい。
But it’s fine to use other brains to generate and output the material itself.
11.
成功思考から失敗思考へと。
From success-oriented thinking to failure-oriented thinking.
12.
仮説通りうまくいかなかった場合は失敗と呼ぶんですけど、
When things don’t work out as hypothesized, we call it a failure, but—
13.
Aじゃなかったっていう知識を獲得する。そこに成長がある。
You gain the knowledge that it wasn’t A. That is where growth lies.
14.
評価される側としては、失敗は評価されないんですよ。
But when you’re the one being assessed, failure isn’t rewarded.
15.
それも1個あると思うんです。
I think that is one factor as well.
16.
皆さんこんにちは。PIVOTの野嶋です。
Hello, everyone. I’m Nojima from PIVOT.
17.
本日のテーマは「AIで終わる人、化ける人」。
Today’s theme is “People AI Will Finish—and People It Will Transform.”
18.
AI時代の思考のアップデートと題してお届けします。
We’ll explore this under the title “Updating How We Think in the AI Era.”
19.
もう本当に今、いろんなAIのコーディングのやり方であったりとか、
Nowadays, we hear about all sorts of ways to code with AI,
20.
AIによって未来がどうなるのかっていう話は、よくあるとは思うんですけれども、
and there is plenty of discussion about what the future will look like because of AI, but—
21.
そもそも私たちの思考法のアップデートって、
when it comes to updating our own way of thinking in the first place,
22.
どうしたらいいんだっけの話がすっぽり抜けてるなということで、
the question of how we should actually do that seems to be completely missing.
23.
本日はこの方とお話ししていきたいと思います。
So today, I’d like to discuss it with our guest.
24.
改めてゲストご紹介します。
Let me formally introduce our guest.
25.
株式会社ガラパゴス代表の中平健太さんにお越しいただきまして、
We’re joined by Kenta Nakahira, CEO of Galapagos Inc.
26.
よろしくお願いいたします。
Thank you for joining us.
27.
よろしくお願いします。
Thank you for having me.
28.
中平さん、ちょっと実はですね、こちら私、本読みまして。
Mr. Nakahira, I actually read this book of yours.
29.
もうそのまま『AIで終わる人、AIで化ける人』という本、これ感動しました。
It’s titled just like today’s theme, People AI Will Finish, People AI Will Transform, and I found it truly inspiring.
30.
ありがとうございます。
Thank you very much.
31.
やっぱり本当に冒頭言ったように、なかなか私たちってビジョンの話、
As I said at the beginning, we tend to focus on broad visions—
32.
AIによって20年後、30年後、こうなってるよね、
what the world will look like in twenty or thirty years because of AI,
33.
仕事がこう奪われるよねみたいな話で、
or how our jobs will be taken away,
34.
ちょっとおどろおどろしい話ばっかりになっちゃってないかなというところで、
and I wonder whether the discussion has become filled with nothing but ominous scenarios.
35.
どう対策したらいいのかの話がなかったような気がするんですね。
It feels as though there has been no discussion of what we can actually do about it.
36.
改めてそのヒントを、今日お伺いしたいなと思うのですが、
So today, I’d like to ask you for some practical guidance on that.
37.
中平さんが今、会社としてどんな事業をしてるのかというのを、
Could you tell everyone what kind of business your company is currently engaged in, Mr. Nakahira?
38.
皆さんにちょっとご紹介いただいてもいいでしょうか？
Would you mind giving everyone a brief introduction?
39.
株式会社ガラパゴスでは、AIR Designという、
At Galapagos Inc., we offer a service called AIR Design that
40.
広告のデザインを制作、改善、効果可視化するサービスを提供しています。
creates and improves advertising designs and visualizes their effectiveness.
41.
そこからAIのノウハウが溜まってきましたので、
Through that work, we accumulated considerable AI expertise, so
42.
ガラパゴスAIというブランドで、
under the brand Galapagos AI,
43.
AIのコンサルティング開発事業というものをやっている会社でございます。
we also operate an AI consulting and development business.
44.
まさに多分1年くらい前にも、そのサービス紹介で、
If I recall correctly, about a year ago, when introducing that service,
45.
ちょっとお話を伺う機会がPIVOTでもあったと思うんですけれども、
we had an opportunity to speak with you here at PIVOT as well.
46.
AIのクリエイティブって本当に最近、機能もすごいので、どうですかというところから、
AI's creative capabilities have become truly remarkable lately, so I wanted to ask how you see the situation,
47.
経営者としての肌感もちょっとお伺いしたいなと思ったんですが。
as well as get your firsthand sense of it as a business leader.
48.
そうですね、やっぱりクリエイティブを作ることそのものに、
Right. The act of creating content itself
49.
やっぱ価値はどんどんなくなってきているので、
is steadily losing its value,
50.
やっぱもうちょっと上流の設計の部分であったり、そこに我々のサービスの価値もちょっとずつずらしてますし、
so we are gradually shifting the value of our service toward more upstream areas, such as strategic planning and design.
51.
やはりAIがかなり広がってきた。
AI has certainly become much more widespread.
52.
で、チャットは導入したっていう会社さんが多くあられる一方で、
While many companies have introduced AI chat tools,
53.
じゃあそれで経営がより良くなってるかっていうと、うーんという会社さんが多い中で、
many of them are unsure whether doing so has actually improved their business performance.
54.
AIの開発だったりコンサルっていうのが、ニーズが増えてるなという昨今ですね。
Recently, we have therefore seen growing demand for AI development and consulting.
55.
このコンサル事業も含めてですけれども、
Including this consulting business,
56.
なんでそれがじゃあガラパゴスさんにできるんですかみたいな話になったときに、
when people ask what makes Galapagos capable of doing this,
57.
いつ頃からこのAI事業ってされてたんでしたっけ？
when did you first enter the AI business?
58.
2015年に、今のLLMの前身となるディープラーニングって技術が出て、
In 2015, deep learning—the technology that preceded today's LLMs—emerged,
59.
そこでGANっていうGenerative Adversarial Networkっていう技術を目の当たりにして、
and we encountered a technology called GAN, or Generative Adversarial Network.
60.
それが11年前。そこから我々、AIの研究開発をしてるので、
That was eleven years ago. We have been conducting AI research and development ever since, so
61.
やっぱ今最近のLLMの動向だけじゃなくて、
rather than focusing only on the latest LLM trends,
62.
そもそもAIとは何であるかっていうのを11年考え続けて、
we have spent eleven years continually asking what AI fundamentally is,
63.
研究して実行し続けてるっていうところに、
while continuing to research it and put it into practice.
64.
他社さんとの違いみたいなものを感じてくれてるのかもしれないなと。
That may be where clients perceive a difference between us and other companies.
65.
なるほど。だから先に目をつけたところがどんどん発展して、それを事業にしたけれども、
I see. So you identified the opportunity early, watched it develop rapidly, and turned it into a business, but
66.
その事業もやっぱりアップデートしなきゃいけないという意味で言うと、
given that the business itself must also keep evolving,
67.
経営者としての思考法アップデートもすごく大変そうですね。
continually updating your way of thinking as a business leader must be extremely challenging.
68.
大変ですよね。
It really is challenging.
69.
だからやっぱ、変わるっていうこと前提に全てを考えないと立ち行かない、
We have reached a point where nothing works unless we approach everything on the assumption that it will change.
70.
本当に時代になったなっていう感覚ですね。
That is truly the kind of era we now live in.
71.
なるほど。今回まさにその思考法についての本だと思うんですけれども、
I see. I believe this book is about precisely that way of thinking.
72.
なぜこの本を書こうと思ったのかというのも教えていただけますか？
Could you also tell us what made you decide to write it?
73.
今から約2年前、2024年の9月に、本を出そうって高尾山の山頂で思ったんですね。
About two years ago, in September 2024, I was at the summit of Mount Takao when I decided to publish a book.
74.
そこからじゃあ何のジャンルの本を書こうかというところを、
From there, I began considering what genre of book I should write,
75.
様々な方とディスカッションする中で、
and as I discussed it with various people,
76.
AIのテクニック本とかプロンプト集とか、そういうのって書いた瞬間古い情報になると。
I realized that books on AI techniques or collections of prompts become outdated the moment they are written.
77.
出る頃にはもう昔の話みたいになっちゃうと思ったんで、
I thought that by the time the book came out, it would already feel like old news,
78.
もうちょっと根本的な考え方とか思考法みたいなものを、
so I thought about taking more fundamental ideas and ways of thinking
79.
整理したら、面白いものができるんじゃないかなと思って、この企画を考えたっていう。
and organizing them into something interesting. That is how I came up with this project.
80.
いや、でも本当おっしゃる通りで、私もこのAI、AIって言われたこの2年くらい、
Yes, that is absolutely true. Over the past two years or so, with everyone constantly talking about AI,
81.
いろんな方に取材させていただく中で、
I have had the opportunity to interview many different people,
82.
プロンプト集みたいな本もたくさん取材させていただいたんですけど、
including many authors of books that were essentially prompt collections,
83.
本当に収録した次の週には、あれ、あのプロンプトもういらなくない？とか、
but literally the week after recording, we would be saying, “Wait, don’t we already have no need for that prompt?”
84.
勝手に直してくれるよねの世界になってしまったので、
because we had already entered a world where the AI would automatically fix things for us.
85.
だからこそ、人間がどう使うのか、ハウの部分とか、じゃあワイの部分とか、
That is precisely why questions like how humans should use it—the “how,” as well as the “why”—matter so much.
86.
そこの部分がごそっと誰も教えてくれない中で、
Yet no one is teaching us any of that,
87.
皆さん手探りなんじゃないかなっていうのは肌感としてありますね。
so my sense is that everyone is feeling their way forward through trial and error.
88.
そう、AIにすごく詳しい方がおっしゃってた言葉があって、
Right. Someone who knows a great deal about AI once said something that stuck with me:
89.
「寝てても勝手に進化するものは手をつけてはいけない」。
“Do not spend your time on things that will keep evolving on their own while you sleep.”
90.
要はAIの大きな会社あるじゃないですか。
You know the major AI companies, right?
91.
Anthropicだったり、OpenAIだったり、Googleだったり、
Companies like Anthropic, OpenAI, and Google.
92.
そういうところはもうLLMに巨大な投資をしてるわけですね。
They are already investing enormous sums in large language models.
93.
彼らがどうせ進化させてくれるんで、
They are going to keep improving them anyway,
94.
僕らが眠ってても勝手に進化しそうなものは触らないみたいな。
so the idea is not to work on things that are likely to evolve on their own even while we sleep.
95.
でも例えばじゃあ思考法って眠っててもね、AIのように進化しないじゃないですか。
But ways of thinking, for example, do not evolve like AI while you are asleep, do they?
96.
確かに。明日になったら急にOSアップデートされてましたとか、人間ないですもんね。
True. Humans do not suddenly wake up the next day to find that their operating system has been updated.
97.
ならないと思うんで、そういう考え方かなと僕は思ってますね。
I do not think that happens, so that is how I understand the idea.
98.
なるほど。今回この本の中には、4章にわたって、
I see. This book is divided into four chapters
99.
20個にもわたるいろんなアップデート法があったわけなんですが、
and presents as many as twenty different methods for updating yourself.
100.
ちょっとお話をお伺いできればなと思ってます。
I would like to ask you about some of them.
101.
よろしくお願いいたします。
Thank you for joining us.
102.
前半ではですね、どちらかというと、今言った頭のOSをどうアップデートするのか、
In the first half, I would like to focus on how to update what we just called the operating system of the mind.
103.
ここからお話をお伺いしたいなと思うのですが、早速1つ目からいきましょうか。
That is where I would like to begin our discussion. Shall we go straight to the first topic?
104.
1個目、こちらです。「自脳思考と他脳思考」。
Here is the first one: “Thinking with Your Own Brain and Thinking with Other Brains.”
105.
これがね、AIで終わる人は自脳思考で終わってしまうということなんですが、
The idea is that people who fail to go beyond AI remain limited to thinking with only their own brains.
106.
あんまり聞いたことがない言葉なので、まずここからお願いできますか？
It is not a term we hear very often, so could you start by explaining it?
107.
そう、ずっと思ってたのが、AIと触れ合う中で、
Yes. Something I have long thought while interacting with AI is that
108.
記憶力とか演算能力はもう圧倒的にAIの方が高いわけですよね。
AI already far surpasses us in areas like memory and computational ability.
109.
振り返ると、要領のいい人って人の脳みそよく借りるじゃないですか。
Looking back, people who are good at getting things done often borrow other people's brains, don't they?
110.
AIがない時もそうだったし、
That was true even before AI existed,
111.
AIが出てきたことによって、よっぽどそうなってるなと思っていて。
and now that AI has arrived, I think that's become even more true.
112.
だから自分の脳みそが全ての答えを持ってるって信じちゃうと、すごいもったいない。
So it's a real waste to believe that your own brain holds all the answers.
113.
人の脳みその中に、もしかしたら答えがあるかもしんないっていうのを、
The idea that the answer might perhaps lie in someone else's brain—
114.
うまく活用する方が、能力が拡大するんじゃないかなっていう考えがあって。
I believe that making good use of that can expand your capabilities.
115.
そうか、アリババのトップとかも、僕は自分がすごいんじゃなくて、
I see. There's also that story about Alibaba's leader saying, "It's not that I'm amazing;
116.
自分よりすごい人たちを周りに見つけるのがうまかったみたいな話、
I was just good at finding people more capable than me to surround myself with."
117.
すごい有名な話ありますけれども、
It's a very famous story,
118.
まさに自分の脳だけじゃなく、どう他脳の思考で生きれるかというのが今問われている。
and right now, the question is precisely how we can live not just by our own brain, but by using the thinking of other brains.
119.
そうです、そうです。それがAIによってより加速する。
Exactly, exactly. And AI accelerates that even further.
120.
さっき言ったように、記憶力とか演算力なんて勝てないじゃないですか、今。
As I said earlier, we can't compete with it in memory or computational ability anymore, can we?
121.
だったら、もう使わない手はないよね。
In that case, there's no reason not to use it.
122.
だから他脳をうまく使えるような思考にアップデートしていかないと、
So unless we update our way of thinking so that we can use other brains effectively,
123.
乗り遅れちゃうんじゃないかなみたいな。
I feel like we'll end up falling behind.
124.
でも具体的に他脳を使うってどうしたらいいんですか、のところも、
But when it comes to the practical question of how exactly we should use other brains,
125.
正直、明日からじゃあやりましょうってできない気もするんですけど。
honestly, it doesn't seem like something you can simply decide to start doing tomorrow.
126.
僕の使い方で言うと、
As for how I use it,
127.
もうAIに細かいことは言わずに考えさせるっていうのをやりますね。
I let AI think without giving it detailed instructions.
128.
じゃあ他脳というのを全てAIにもう入れちゃうと。AIを他脳と思ってしまう。
So you essentially place the entire concept of an "other brain" onto AI—you simply regard AI as another brain.
129.
思ってしまう。
That's how I regard it.
130.
あ〜なるほど。
Ah, I see.
131.
変にこっちが考えずに考えてもらうってことなんですよ。
The point is to have it do the thinking without us overthinking things first.
132.
バイアスかかって、ガードレール引いて、この中で考えてって言うんじゃなくて、
Instead of imposing our biases, putting up guardrails, and saying, "Think within these boundaries,"
133.
割ともうちょいオープンクエスチョン的に、
I frame it more as an open-ended question.
134.
例えば経営のダッシュボードを作りたいとするじゃないですか。
Suppose, for example, that you want to create a management dashboard.
135.
それもAIに「経営のダッシュボード作って」って言うんですよ。
I just tell AI, "Create a management dashboard."
136.
あ、ざっくり。そんなに丸投げで？
Oh, that broadly? You leave that much of it entirely up to AI?
137.
言うと、考えてくれるんですよ、彼なりに。
When I say that, it thinks it through in its own way.
138.
その中で解いてくれるんです。どうする？みたいな。
It works through the problem and offers choices, like, "What do you want to do?"
139.
そしたら、やっと僕の脳みそが動くんですよ。
Only then does my own brain finally start working.
140.
で、また適当に、いや、Aで、みたいな。そしたら、ぶーっと考えて。
Then I casually respond, "No, let's go with A," or something, and it gets to work thinking again.
141.
それがなかった時代は、僕、そんなふうに進まないはずなんですよ。
Before we had that, I don't think I could have made progress that way.
142.
だけどやっぱり、もう投げちゃうみたいな。
But now I just toss the task over to it.
143.
あんまこっちの脳みそ使わずに投げちゃうみたいな。
I hand it off without using much of my own brain first.
144.
それ、今まで言われてたこととちょっと全然違うなと思ったのが、
What struck me is that this is completely different from what people have been saying until now—
145.
どちらかというとプロンプトでうまくガードレールを敷いて、
The tendency has been to use prompts to put effective guardrails in place,
146.
またはそもそもその裏にあるものはハーネスで、とかっていう話がいっぱいある中で、
or there has been a lot of talk about using a harness behind the scenes in the first place.
147.
いや、あえてそういうのじゃなくって、
But instead of deliberately doing that,
148.
まずまるっと聞いてみるっていうのは、あんまり言われてこなかったですね。
the idea of first asking it to handle the whole thing hasn't really been discussed much.
149.
もちろんセキュリティの観点から、ガードレールやハーネスを考えるっていうのは、
Of course, from a security standpoint, considering guardrails and harnesses
150.
当然場面によってはあるんですけど、
is naturally necessary in some situations, but
151.
あんま深く考えずに、自分の脳みそを停止して、
without overthinking it, you can switch off your own brain
152.
投げちゃうっていうのも、実はすごく効果がある。
and simply throw the task over to it; that can actually be very effective.
153.
でもそうすると、私みたいな素人だとAIがこう出してくれたらいいかってなってしまう
But if you do that, a novice like me might simply accept whatever the AI produces,
154.
ただの他脳だけになってしまう方も、一部いらっしゃるんじゃないかなと思うんですけれども、
and I imagine some people could end up relying entirely on an external brain.
155.
そこを精査する能力みたいなところが、今後は問われるみたいな感じなんですかね。
So will the ability to scrutinize its output be what matters going forward?
156.
そう、まさにそこで。それを僕は審美眼って言葉を使ってるんですけど、
Yes, exactly. I use the word "discernment" for that,
157.
デザインの仕事をしてるっていうのもあるんで、美しいものを選ぶ力。
Perhaps because I work in design, I think of it as the ability to choose what is beautiful.
158.
今の正しそうなことを選ぶ力みたいのは、やっぱり自脳に残しておくべきなんですよね。
We should still retain in our own brains the ability to choose what seems right at the time.
159.
けど、それを生み出すアウトプットするのは、別に他脳でいいんじゃないかと。
But when it comes to generating and producing the options, I think it's fine to use an external brain.
160.
アリババのジャック・マーもそうなんじゃないですか。
Isn't that also true of Alibaba's Jack Ma?
161.
周りに優秀な人を配置していて、
He surrounds himself with talented people,
162.
彼らがアウトプットしたものから選ぶ力は、多分ジャック・マーにあった謙遜してそういうこと言ってると思うんですけど、
and he probably had the ability to choose from what they produced. I think he was just being modest when he said that, though.
163.
多分選ぶ力とか見極める力みたいのは、必要なんじゃないかなって。
I think the ability to choose and discern is probably essential.
164.
そこで多分、じゃあ審美眼という言葉をあえて使わせていただくのであればそれをどう養うんですかのところですよね。
So if we deliberately call it "discernment," the question becomes: how do we cultivate it?
165.
これをじゃあ一夜にして、はい、じゃあできますよねとは多分ならない。
It's probably not something you can suddenly acquire overnight.
166.
今までコーディングを書いてた人たちが、ここ違くない？って思えるのと一緒で、
It's like how people who have been coding can look at something and think, "Isn't this part wrong?"
167.
私みたいなコーディング一切やってない人たちが急に裏を見たって分からないわけじゃないですか。
someone like me who has never coded won't understand just by suddenly looking under the hood, right?
168.
これをどう仕事の意味で養うのかっていうところは経営者としては、
From a manager's perspective, the question is how to cultivate this ability in a professional context,
169.
特に若手の人たち、どう教育していくのかっていうのはAI時代、結構問われそうですね。
especially how to train younger employees, will become a major issue in the age of AI.
170.
本当に残酷なことを言うと、正直分かんないです。
To be brutally honest, I really don't know.
171.
本当にこれもう本音なんですけど、
This is genuinely how I feel,
172.
僕はセンスっていうものは、真剣な試行錯誤の回数だと思ってるんですね。
I believe that what we call good instincts comes from the number of times we've seriously engaged in trial and error.
173.
好きなものだったりするから、Aかもしれない、Bかもしれないって、真剣に試行錯誤して、実際に実世界で試して、
Because it's something you care about, you seriously consider whether A or B might work, experiment with both, and test them in the real world.
174.
その結果が脳にフィードバックされて、
The results are then fed back into your brain,
175.
それが積み上がっていくことで、センスのようなものになると思うんですね。
and as those experiences accumulate, they become what we call good instincts.
176.
例えば洋服が好きな人だったら、洋服を見た瞬間に、
For example, if someone likes clothes, the moment they see an outfit,
177.
自分が着てどうなるかっていうので試行錯誤するじゃないですか。
they start imagining and experimenting with how it would look on them, right?
178.
それを実際に着てみて合う合わない、人に着させて合う合わないっていう、
They actually try it on to see whether it suits them, or have someone else wear it to see whether it suits that person.
179.
その試行錯誤の回数が、どんどんどんどんセンスとして積み上がっていくと思うんですよね。
I think every round of that trial and error steadily accumulates into good instincts.
180.
僕みたいな服に興味ない人は、その試行錯誤がないわけですよ。
Someone like me who isn't interested in clothes doesn't go through that trial and error.
181.
だから服のセンスが積み上がらない。
So your sense of style never develops.
182.
けど、ある人はどんどん積み上がっていくみたいなものだと思ってるんで、
But for some people, it just keeps building up—that's how I see it.
183.
さっきのご質問に対してで言うと、
So, in answer to your earlier question,
184.
その真剣な試行錯誤の回数がAIによって奪われてると思うんですよね。
I think AI is depriving us of opportunities to engage in that kind of serious trial and error.
185.
要は、修行ができない状態は、これどうしたもんかなって思ってるんですけど、
In short, I wonder what we should do about this situation where people can't undergo that training.
186.
けど、それは前の世代に生きた僕だから、そう思ってるだけであって、
But perhaps I only think that way because I lived in the previous era,
187.
これからAIが本流に入っていく時代は、
and in the coming era, when AI becomes mainstream,
188.
もしかしたらそんなものすらいらなくなるのかもしれない。
perhaps even that kind of training will no longer be necessary.
189.
新時代の時代に入っていく可能性もあるので、頑張りましょうって感じじゃないですかね。
We may be entering a whole new era, so I suppose all we can say is, let's do our best.
190.
いや、そうか。でもだから今多分ちょうど過渡期だからこそ、
Right, I see. But precisely because we're probably in a transitional period now,
191.
今は審美眼が必要だし、ここから数年はまだ必要かもしれないけれども、
we need discernment now, and may continue to need it for the next few years,
192.
もっとAIネイティブな人たちの世代が我々の年ぐらいになるときには必要がなくなるのか、どうなのかっていう。
but will it still be necessary when a more AI-native generation reaches our age? That's the question.
193.
分かりました。じゃあその数年を生き延びるためにも、まずはここからというところですね。
Understood. So to survive those next few years, this is where we should start.
194.
そうですね。はい。
That's right. Yes.
195.
ありがとうございます。では2つ目、こちらいきましょう。
Thank you. Now, let's move on to the second point.
196.
「自己肯定思考と自己否定思考」。
“Self-affirming thinking and self-critical thinking.”
197.
これ、私、自己否定の方が悪いってイメージだったんですね。
I had the impression that self-negation was the bad one.
198.
どちらかというとポジティブマインドで勝負していこうよっていう時代だと思ってたんですけど、
I thought we were living in an age where the message was to succeed through a positive mindset,
199.
それだと終わりそうだと、どういうことなんでしょうか？
so what do you mean when you say that approach could be your downfall?
200.
ちょっとキャッチーな書き方をしてるとこはあるんですね。
I did phrase it in a somewhat attention-grabbing way.
201.
やっぱ自己肯定感高い方がいいよね。
Of course, it's better to have high self-esteem.
202.
僕自身も自己肯定感高くて、いい人生だったので、いいなと思うんですけど。
I have high self-esteem myself, and it has helped me lead a good life, so I think it's a positive thing.
203.
ただ、AI時代の化ける人、終わる人って観点でいくと、
However, from the perspective of who will thrive and who will fall behind in the AI era,
204.
永遠にベータ版であるっていうことを意識した方がいいんじゃないかなと思っていて。
I think it's best to remain conscious that we are perpetually in beta.
205.
今日現在、今本当に最高に正しいかというと、そんなことはないわけじゃないですか。
As of today, none of us can say that everything about us is absolutely right, can we?
206.
全てを自己肯定しちゃった瞬間に、成長は止まるし、変化も止まる。
The moment you affirm everything about yourself, you stop growing and you stop changing.
207.
で、自分がそのままで別にいいんですけど、
And while there's nothing inherently wrong with staying as you are,
208.
世の中が変わるし、AIによってその変化の加速が速い中でオッケーって言い続けちゃだめじゃないかなと。
the world is changing, and AI is accelerating that change, so I don't think we can keep telling ourselves that everything is fine.
209.
やっぱりちょっとずつ、自分って合ってる？みたいなことを思いながら、
We need to keep asking ourselves, little by little, “Am I really on the right track?”
210.
永遠に自分自身もベータ版であるを改善し続けるっていう、
and continue improving ourselves as perpetual beta versions,
211.
少しでもここは違うんじゃないかって自己否定できるマインドは必要なんじゃないかなと思って。
I think we need a mindset that lets us question ourselves, even slightly, and say, “Maybe this part isn't right.”
212.
それ、中平さんがぶっちゃけてくださったので、私もぶっちゃけると、
Since you've been so candid about that, Nakahira-san, I'll be candid too.
213.
いろんな経営者の方と私もお話しする機会が多いんですね。
I often have opportunities to speak with many different business leaders.
214.
AI時代関係なく、年齢を重ねれば重ねるほど、この自己否定ってすっごくできなくなってくるのかなと思う方々に会うことって、やっぱり多いんですよ。
Regardless of the AI era, I often meet people who make me feel that the older one gets, the harder it becomes to question oneself.
215.
経営者としても、多分周りにもたくさんそういう層の方いらっしゃると思うんですけど、
As a business leader yourself, I imagine there are many people like that around you too.
216.
それはどう思いますか？すっごい大きな質問ですけど。
What do you think about that? It's a very broad question, I know.
217.
それはそうだと、僕自身も多分だんだんそうなってきてはいるからこそ、思わなきゃいけないんじゃないかなって、戒めとして。
Precisely because I myself am probably gradually becoming that way, I need to keep this in mind as a warning to myself.
218.
やっぱ人生がね、僕も45ですけど、
As you go through life—I'm 45 myself—
219.
積み上げてきた自分を肯定することが垢のようにどんどん積み上がってくるわけじゃないですか。
the tendency to affirm the self you've built up keeps accumulating like grime, doesn't it?
220.
でもそれがやっぱ邪魔すると思うし、
But I think that ultimately gets in the way,
221.
そうやって客観的に見て、うんと思うわけじゃないですか。
and when you look at it objectively like that, you think, “Yes, that's true,” don't you?
222.
そうですね。たまに。全員じゃないですけどね。
That's true. Sometimes. Though not everyone is like that.
223.
だからやっぱそれ気をつけなきゃいけないし、やっぱ思わなきゃいけないんじゃないですかね。
So we really do need to be careful about that and keep it in mind, I think.
224.
それがより濃く、AI時代だからこそ出てきてしまう、
And perhaps this becomes even more pronounced precisely because we're in the age of AI,
225.
その因果が出てきてしまうっていうことなのかもしれませんね。
bringing that cause-and-effect relationship to the surface.
226.
それってどうやったら変われるんですかね？
How can someone change that, I wonder?
227.
やっぱ年齢重ねれば重ねるほど、言ってくれる人もいなくなるっていうのも1つあるのかなって思ったんですよ。
I was thinking that one factor may be that the older you get, the fewer people there are who will call you out.
228.
私ぐらいのまだペーペーだと、佐々木さんからちゃんと怒られるし、
When you're still a novice like me, Sasaki-san will properly tell you off,
229.
周りの人から、あれ良くなかったよって言われる機会がありますけど、
and you have opportunities for people around you to say, “That wasn't good,”
230.
やっぱりお話をされてる方々って、後ろにすっごくいわゆる偉い方の周りには、言葉はあれですけども、
but with the people we're discussing—the so-called important people—around them, for lack of a better way to put it,
231.
スリスリっとした方々がいらっしゃるとかっていうのが、
there may be people who are constantly sucking up to them,
232.
どうしても環境としてあるんじゃないかなと思ってしまうんですね。
and I can't help thinking that this is simply part of their environment.
233.
そこら辺の課題感って、経営者層とかって話したりするんですか？
Do people in executive circles ever discuss that sort of issue?
234.
あります。僕がすごく意識しているのが悔しい思いをする環境に身を投げる、だと思っていて。
Yes. Something I'm very deliberate about is putting myself in environments where I'll experience frustration and defeat.
235.
やっぱスリスリって人ばっかりだったら、自己肯定ばっかしちゃうじゃないですか。
If you're surrounded only by flatterers, you'll just keep affirming yourself, won't you?
236.
だけど、永遠のベータ版だし、
But we're forever a work in progress,
237.
環境によっては自分がすごく惨めな思いをするとか、
and there are environments where you can feel utterly inadequate,
238.
悔しい思いをする環境なんていくらでもあるわけじゃないですか。
or deeply frustrated—there are any number of such environments, aren't there?
239.
そこにあえて飛び込んで、悔しい涙を流しながら、
You deliberately dive into them and, while shedding tears of frustration,
240.
くそっつって、またちょっとでも謙虚になれるように頑張るみたいな。
you say, “Damn it,” and work to become even a little more humble again.
241.
そういう大人になりたいですね。
That's the kind of adult I want to be.
242.
ありがとうございます。では続いて3つ目いきましょうか。
Thank you. Shall we move on to the third point?
243.
「直感思考と違和感思考」。
“Intuitive Thinking and Unease-Based Thinking.”
244.
これ、本の中でも結構私の中ではぐさっと刺さったものだったんですが、お願いできますか？
This was one of the ideas in the book that really struck a chord with me. Could you tell us about it?
245.
これ、採用面接してた時にすごく経験したんですけど、
This is something I experienced a lot while conducting job interviews.
246.
人間って直感が働くじゃないですか。でも直感ってよく間違えるじゃないですか。
People have intuition, right? But intuition is often wrong.
247.
一方で、違和感って間違えたことないなって思っていて、
On the other hand, I've found that a sense of unease has never been wrong.
248.
ん？って思う時は必ず何かある。
Whenever you think, “Huh?”, there's always something behind it.
249.
人間のセンサーが多分すごく優秀なんだろうなと思っていて、
I think the human sensory system is probably incredibly capable.
250.
採用面接の場面で、幹部候補の方とかと面接をして、
During recruitment, I would interview candidates for executive positions,
251.
履歴書がピカピカで、すごい学歴もあって、職歴もあって、
whose résumés were impeccable, with outstanding educational and professional backgrounds,
252.
でも話しながら、なんか違和感感じるんだよなって思うんですけど、
but as we talked, I'd find myself thinking, “Something about this feels off.”
253.
でもすごく優秀な方だから来てほしいと思って、無視するんですよ、違和感を。
But because they're so talented and you want them to join, you ignore that sense that something is off.
254.
で、入っていただくんですよ。合わないんですよね。
So you bring them on. And then they turn out not to be a good fit.
255.
で、その時感じた違和感が、やっぱりその後顕在化してきて。
And that unease you felt at the time eventually starts to manifest itself.
256.
だから特に採用面接の場面で、僕は本当にこれを感じていて、
That's why I feel this especially strongly during job interviews.
257.
直感はよく間違えるけど、違和感は必ず間違えないって思ってるんですよね。
I believe that intuition is often wrong, but a sense that something is off is never wrong.
258.
これって採用の時に、違和感ポイントみたいなところをつけるのか、
When hiring, do you have something like a field for noting concerns or unease?
259.
違和感ありましたか、イエスノーとかって書くことないじゃないですか。
It's not as though forms ask, “Did anything feel off? Yes or no,” right?
260.
私もたまに採用に関わることあるんですけど、
I also get involved in hiring from time to time.
261.
どちらかというと、いかに彼女か彼が良かったかって話を書くことが多い。
We tend to write more about what made her or him a good candidate.
262.
気になったところはこうですが、
We might say, “These were the points that concerned me, but...”
263.
良かったところがこうですみたいな書き方をすることが多いんですね。
and then list their strengths. That's usually how we write it.
264.
ただ、違和感って言語化できないから違和感じゃないですか。
But that sense that something is off is precisely something you can't put into words, isn't it?
265.
シートに残せないというか。これは採用の時どうされてるんですか？みたいな。
So to speak, you can't record it on the evaluation sheet. I was wondering how you handle that during hiring.
266.
勇気を持つだと思ってて、お見送りするだと思うんですよ。
I think it comes down to having the courage to pass on the candidate.
267.
何か少しでも違和感を感じたとしたら、
If you feel even the slightest sense that something is off,
268.
他にいいことがあったとしても、勇気を持って、かなと思ってますね。
even if there are other good qualities, I think you need to be brave and act on it.
269.
でもそれが難しいんですよ。
But that's difficult to do.
270.
そうですよね。だってすごい人なんですもんね、書類的にはね。
Right. Because on paper, they're an amazing candidate.
271.
でもそれが人であったとしても、AIであったとしても、
But whether you're dealing with a person or with AI,
272.
この時代の中では違和感を重要視すべきだと。
in this era, we should place importance on that sense that something is off.
273.
それがやっぱ人間にしか持ち得ない空気を感じるとか、空間を感じるとかって、
Sensing the mood or the atmosphere is, after all, something only humans possess.
274.
やっぱりまだまだAIの認識能力だと、そこまでできないと思うんですよ。
I don't think AI's perceptual abilities are anywhere near capable of that yet.
275.
でもなぜか人間は分からないんですけど、その違和感を働かすことができる。
But somehow, though we don't know why, humans can make use of that sense that something is off.
276.
だからこそやっぱ人間にそこに価値があると僕は思っていて。
And that's precisely where I believe the value of human beings lies.
277.
空気を感じるとかむずいじゃないですか。
Sensing the atmosphere is difficult, isn't it?
278.
で、LLMってよくよく考えるとラージランゲージモデルなんですね。
And when you really think about it, LLM stands for “large language model.”
279.
要は巨大言語モデルなんですよ。言語なんですよ。空気はないんですよ。
In short, it's a huge language model. It's about language; there is no atmosphere in it.
280.
でも人間にはランゲージだけじゃなくて、
But humans don't just have language;
281.
世界を認識するモデルを持ってるわけじゃないですか。
we also have a model for perceiving the world, don't we?
282.
だから人間はそれができる、と思ってるので、
That's why I believe humans are capable of doing that.
283.
AI時代はこの違和感を、人間は大事にしたらいいんじゃないかなって思ってるんです。
I think that in the age of AI, people should cherish this sense that something is off.
284.
私、刺さった理由の1つがまさにそこで、私の仕事って、
That's exactly one of the reasons this resonated with me, because in my line of work,
285.
これだけ私、メディアに自分が司会だったりMCしてるデータが大量にばらまかれてるんですね。
there is already a huge amount of media data out there of me working as a host or emcee.
286.
これをAIに入れちゃえば、野嶋紗己子っぽくMCして可能だと思うんですよ。
If you fed all of that into AI, I think it could host an event in a style resembling Sakiko Nojima.
287.
だからそろそろ私なんかアバターとかで、もう仕事なくなるかなって思ってたんですけど、
So I had been thinking that soon an avatar might replace someone like me and leave me without work, but...
288.
台本とかってAIでどれだけ綺麗にしても、
But no matter how polished a script is with AI,
289.
対談で話す時って1ミリも使えないんですよ。
When it comes to speaking in a dialogue, it’s not useful in the slightest.
290.
なぜかっていうと、空気感が分かってないから。
That’s because it doesn’t understand the atmosphere.
291.
この人がこの発言をした時に、その話じゃないんだよなって顔したかどうかとか、
Things like whether, when this person said that, the other person’s expression showed, “That’s not what I meant,”
292.
そこに言葉詰まったかどうかとか、それはまだ私の方に権限があるっていうので、
or whether they stumbled over their words there—I still have the upper hand when it comes to those things,
293.
ちょっとだけ希望が今のところ持ててるんですね。
so for now, that gives me a little hope.
294.
ただ今後ね、もしかしたらフェイスレコグニションとかっていって、
But in the future, perhaps with things like facial recognition,
295.
表情分析とかまで全てされたら分からないですけど、
if it can analyze every detail, including facial expressions, then I’m not so sure.
296.
まだいけるかなっていうのはちょっと思えてます。
but I do feel that we can still manage for now.
297.
でも結局人間関係の関係性の中で、
But ultimately, it’s within the dynamics of human relationships
298.
引き出したり出されたりするわけじゃないですか。
that we draw things out of others and have things drawn out of us, right?
299.
それが本当にすごい短いレイテンシーで反応してくれてる、
It’s hard to imagine something responding to that with extremely low latency—
300.
ロボットみたいな人がやってくれんのかなっていうの、ちょっとまだ想像つかないですよね。
whether some robot-like person could really do that. I still can’t quite picture it.
301.
そうですね。その未来が来るのかどうか。
Right. The question is whether that future will actually arrive.
302.
でもそれがだいぶ先なのであれば、我々はやはりこの違和感を重要視せよと。
But if that’s still a long way off, then we should continue to take this sense of discomfort seriously.
303.
そして続いてこちらです。「打率思考から打席数思考へと」。
And next, we have this: “From batting-average thinking to at-bat-count thinking.”
304.
これはね、AIじゃなかったとしても、よく言われてきたことかなとも思いつつ、
This is something that has often been said even outside the context of AI, I think,
305.
どちらかというと、どうしても打率の方に引っ張られてきたのが我々かなと思ってるんですね。
but I feel that we’ve inevitably tended to focus more on batting average.
306.
改めて、これなぜこうだったのか。
So once again, why was that the case?
307.
数を作れるようになったってことですね、単純に。
Simply put, it’s because we can now produce things in quantity.
308.
昔だったら人間の手でしか生産できなかったので、
In the past, things could only be produced by human hands,
309.
数が作ることのコストが高かったんで、
so producing a large quantity was costly,
310.
打席数に立つことそのものがコストだったけれども、
and each additional time at bat was itself a cost.
311.
生産コストがだいぶ下がったんで、立てるじゃないですか、打席数、
But production costs have fallen considerably, so now we can take many more turns at bat, right?
312.
という状況になったので、より誰でもなれるようになったら、
Now that we’re in that situation and it has become accessible to more people,
313.
打席数多い方がいいんじゃない？打率よりもっていうことですね。
wouldn’t it be better to have more at-bats rather than focus on batting average? That’s the idea.
314.
それ、打席数が逆にどんどん増えていけば、打率も上がるという、
So if the number of at-bats keeps increasing, the batting average will rise as well,
315.
後からそれがついてくるみたいな考え方で思ってたらいいんでしょうか？
and that improvement will follow later—is that the right way to think about it?
316.
さっきの審美眼とかセンスの話とも近いと思うんですけど、
I think this is similar to what we said earlier about discernment and good taste.
317.
やっぱ打席数増えれば増えるほど、真剣な試行錯誤の回数は増えるから、
After all, the more at-bats you have, the more opportunities you get for serious trial and error,
318.
打率につながるようないい能力が溜まっていく可能性は高いですよね。
so there’s a good chance you’ll accumulate the skills that lead to a higher batting average.
319.
だからこれがさっきの、あまり周りの人から年齢重ねると指摘されなくなるよね問題も、
So this may also relate to the issue we mentioned earlier—that as you get older, people around you stop pointing things out to you.
320.
もしかしたら若い時って、そういう人たちもえげつない打席数に立ってやってたけど、
Perhaps when those people were young, they too were taking an incredible number of turns at bat,
321.
途中からどんどんその件数がなくなって、打率の方に行っちゃって保守的になってみたいな感じなのかもしれませんね。
but along the way, those opportunities steadily dwindled, they shifted their focus to batting average, and became more conservative. Maybe that’s what happens.
322.
そうですね。僕が若い頃のオフィスの思い出ってすごい上司に資料を確認してもらってた記憶があって、
Right. When I think back to the office when I was young, I remember having my boss review my materials constantly.
323.
20点でもいいから持ってこいみたいな。
They’d say, “Bring it to me even if it’s only worth twenty points out of a hundred.”
324.
で、レビューされて何回かやって80点にして出すみたいな。
Then it would be reviewed, I’d revise it several times, bring it up to an eighty, and submit it.
325.
それとやっぱ1点突破で、打率をとにかく上げる訓練をさせられた。
And I was made to focus on one single approach and train relentlessly to improve my batting average.
326.
別に良かったんですよ、当時は。
I didn't mind at the time.
327.
だけど今だったら別に、プラン案を何個かたくさん持ってって、
But nowadays, you can take in a whole bunch of different proposals,
328.
大量に生産して、そっから自分が審美眼で選んで、
produce them in large quantities, then use your own eye to choose among them,
329.
これどうですかって見せてっていう打席を増やせるわけじゃないですか。
and get more chances to show them and ask, “What do you think of this?”
330.
それはいい環境だなと思うし、AI時代だからこそ、そうした方がいいんじゃないかなっていう。
I think that's a great environment, and that this is precisely what we should do in the age of AI.
331.
そうですね。いや、これは確かに、やろうと思っててもできないことだからこそ、
Right. Precisely because this is something that's hard to do even when you intend to,
332.
これをやろうとするように、
in order to make sure you actually do it,
333.
自分を何かうまくルーティンワークなりで組み込む必要はありそうですね。
it seems necessary to find a way to build it into your routine.
334.
じゃあ続いてこちらです。「成功思考から失敗思考へと」。
Next up is this: “From success-oriented thinking to failure-oriented thinking.”
335.
いや、みんなね、成功したいはずなんですけど、失敗しろと。
Everyone wants to succeed, of course, but you're saying they should fail.
336.
そうです。我々の会社のバリューの1つに、フェイルアンドグローっていうのがあって、
That's right. One of our company's values is called “Fail and Grow,”
337.
早く失敗、早く成長っていうのがあるんですね。
which means “fail fast, grow fast.”
338.
で、仮説を立てるんですよ、まず。
First, you form a hypothesis.
339.
AかBかどっちかなるはずだみたいな仮説を立てるわけですね。
You form a hypothesis that the result should be either A or B.
340.
で、それを実世界で実行してみるんですよ。
Then you test it in the real world.
341.
で、そのまんま仮説通りうまくいったら成功じゃないですか。
If it works exactly as hypothesized, that's a success, right?
342.
仮説通りうまくいかなかった場合は、人はそれを失敗と呼ぶんですけど、
If it doesn't work as hypothesized, people call that a failure, but
343.
Aじゃなかったっていう知識を獲得するわけですよ。
you've gained the knowledge that it wasn't A.
344.
そこに成長があるんですよね。で、そこからまた仮説を立てればいいだけなんですよ。
That's where growth happens. Then all you have to do is form another hypothesis from there.
345.
だから仮説を立てて何かを実行するっていうことは必ず成功か成長があるわけですよ。
So whenever you form a hypothesis and act on it, you invariably get either success or growth.
346.
これ、得じゃないですか。
Isn't that a great deal?
347.
で、なんでこれみんなできないんだっていうと仮説を立てるってことが難しいっていうこともあるかもしれないけど、
As for why not everyone can do this, forming a hypothesis may be difficult, but
348.
やっぱ失敗のようなものが嫌なんですよ、恥ずかしくて。
people simply dislike anything that feels like failure because it's embarrassing.
349.
あともう1個言っていいですか？
May I add one more thing?
350.
評価される側としては、失敗は評価されないんですよ。
From the employee's perspective, failure isn't rewarded in performance evaluations.
351.
それも1個あると思うんです。もう失敗したらもう終わりみたいな。
I think that's another factor—the feeling that once you fail, it's all over.
352.
やっぱ人事評価の中に、失敗してもいいよって言うけどダメだよねっていうのが、
In performance reviews, there's still this strong underlying message: “We say it's okay to fail, but it really isn't,”
353.
すごくありすぎて、失敗できないっていうのも絶対ある気がして、
and it's so pervasive that people definitely feel they can't afford to fail.
354.
だからこそ多分おっしゃった、恥ずかしいからできない、
That's probably what leads to what you mentioned: being unable to do it out of embarrassment,
355.
怖いからできないに繋がっちゃってるんじゃないかという下っ端の意見はいかがですか？
and being unable to do it out of fear. What do you think of that opinion from a junior employee?
356.
だからうちのバリューの1つに、フェイルアンドグロー、失敗しなさいって言ってるんですよ。
That's precisely why one of our values is “Fail and Grow”—we explicitly tell people to fail.
357.
そっか、会社の指標として言ってるんですね。
I see—so the company sets that as an explicit standard.
358.
しなきゃダメって。失敗しないっていうのは、ガラパゴスっぽくないよっていう。
You have to fail. If you aren't failing, you aren't acting like Galapagos.
359.
で、これ多分割と実験とか理系の考え方だと思うんですよね。
I think this is quite similar to the scientific mindset behind experimentation.
360.
昔からさ、理科の実験とかで試すじゃないですか、いろいろ。
After all, we've always tried all sorts of things in science experiments, haven't we?
361.
でもうまくいかなくても、それは別に失敗と呼ばずにデータとして残るじゃないですか。
But even if it doesn't work out, you don't necessarily call it a failure—it remains as data, right?
362.
うまくいかなかったっていう、そういう感覚だと思うんですよね。
I think it's more a sense that it simply didn't work out.
363.
これはコメント欄でもね、ちょっと皆さんの意見も聞きたいですね。
I'd also like to hear everyone's thoughts on this in the comments.
364.
ありがとうございます。そして最後こちらです。
Thank you. And here is the last one.
365.
これ本当に重要だと思った。これもガン刺さりだったんですが、
I thought this was really important. This one really hit home for me too,
366.
「検索思考と検証思考」。もうこれに尽きるかなとも思ったんですけど、改めてお願いします。
“Search-oriented thinking and verification-oriented thinking.” I felt that this might sum it all up, but could you explain it once more?
367.
そうですね。AI確かにめちゃめちゃ便利なんですよ。
Right. AI really is incredibly useful.
368.
正しそうな情報を持ってきてくれるじゃないですか。
It brings us information that seems correct, doesn't it?
369.
それは別にGoogleの検索の頃もそうだし、AI時代もそうだと思うんですけど、
That was true in the era of Google search, and I think it's also true in the age of AI,
370.
さっきみたいにLLMってラージランゲージモデルなんで、何かを学んでるはずなんですよ。
As I mentioned earlier, an LLM is a large language model, so it must have learned from something.
371.
で、学ぶ情報元って、基本的にはインターネット等々の情報が多くて、
And much of the source material it learns from is basically information on the internet and similar sources,
372.
それ以外ももちろん学んでるんですけど、
though of course it learns from other sources as well,
373.
AIは全ての事象を学んでるわけではないんですよね。
AI hasn't learned about every phenomenon in existence.
374.
だから必ず正しいとは言い切れないわけじゃないですか。
So we can't say with certainty that it's always correct, can we?
375.
で、それを正しいと思い込みすぎちゃうのはやっぱり危険でしょうと。
And it is obviously dangerous to become too convinced that it is correct.
376.
で、もっと世界は広いし、さっきの空気の話もそうですけど、
The world is much broader than that, and this also applies to our earlier discussion about the atmosphere of a place,
377.
AIが認知してない情報なんてごまんとあるわけですよね。
there is an enormous amount of information that AI is not aware of.
378.
じゃあそれは何なんだって言った時に、
So when we ask what that information might be,
379.
例えば自分たちがサービスを何か出しましょうっていう時に、
for example, when we are planning to launch some kind of service,
380.
1人のもしかしたらお客さんになってくれるかもしれない人から引き出せるいろんな情報、
there is all sorts of information we can draw out of even one person who might become a customer,
381.
それこそがAIが引き出せてない、僕しか分からない、知らない情報になるかもしれないわけじゃないですか。
and that may be precisely the information AI cannot uncover—information that only I understand or know.
382.
一次情報をちゃんと取りに行って検証するっていうことの価値が、
The value of actively obtaining primary information and verifying it
383.
AIが広がれば広がるほど、実は価値が高まるんじゃないかなと。
may actually increase as AI becomes more widespread.
384.
さっきの話にちょっと戻っちゃうんですけど、
This takes us back a little to what we were discussing earlier,
385.
ある人に、またある先輩の方に言われたのが、
Someone—another senior colleague of mine—once told me,
386.
認識を広げるとか、人として成長するには3つのことをしなさいって言われて、
“To broaden your perspective and grow as a person, do three things.”
387.
本を読んで、人に会って、旅に出ようって言われたんですよね。
They told me to read books, meet people, and travel.
388.
で、これ何を言ってんだろうか分かんなかったんですけど、
At first, I didn't understand what they meant,
389.
だんだん分かってきたのが、結局認識の幅を広げるってことだと思ってるんですよ。
but I gradually came to understand that ultimately it is about broadening the scope of your perception.
390.
要は本とか、まさに著者の意思みたいなものがあって、
In essence, a book contains something like the author's intent,
391.
それを頭の中で戦わせることによって、
and by pitting it against your own ideas in your mind,
392.
何か新しい自分の中で認識を獲得するわけじゃないですか。
you gain some new understanding within yourself, don't you?
393.
で、人に会ってこうやって話すことによって、対話をしながら自分の認識が広がったりする。
And by meeting people and talking like this, your perspective can broaden through dialogue.
394.
で、旅に出ることによって、今まで見たことない景色の中で新たな認識を獲得する。
And by traveling, you gain new perspectives amid scenery you have never seen before.
395.
結局その3つをやっとけば認識が広がるって。
Ultimately, doing those three things broadens your perspective.
396.
人間は見てるものを認識してるんじゃなくて、
Humans don't simply perceive what they are looking at;
397.
認識してるものを見てるんだって言われたんですよね。
I was told that we only see what we recognize.
398.
だからいかに認識量を広げるかっていうことが、
So, expanding the breadth of what we recognize
399.
その人の成長にもつながる、世界が広がるわけですよね。
leads to personal growth and broadens our world.
400.
そういうことを言いたいんじゃないかなって。
I think that may be what they are trying to say.
401.
あ、自分で解説してるんですか？さすがです。
Oh, are you explaining it yourself? Impressive.
402.
いや、でもおっしゃる通りですね。
But yes, you are absolutely right.
403.
だから私たちの頭の中で考えつけてないものは、
So, when something has never occurred to us,
404.
AIはもしかしたら見せてくれないし、私たちも判断ができないってことですもんね。
AI may not show it to us, and we would not be able to evaluate it either.
405.
いや、だからこそ皆さん、一次情報を取りに行きましょうと、経験を積みましょうっていうのが、
That is precisely why we should seek out firsthand information and gain experience;
406.
どちらかというと自分のアップデートの第一歩なのかもしれませんね。
that may be the first step toward updating ourselves.
407.
やっぱ部屋にこもっててもダメですよね。
Staying shut up in your room just will not do, after all.
408.
移動しましょう。皆さん、前半のまとめは外に出ましょう。経験せよでございます。
Let’s get moving. Everyone, the takeaway from the first half is: go outside and gain experience.
409.
ぜひ皆さん、コメント欄で何が多分刺さったかとか、
Please tell us in the comments what particularly resonated with you,
410.
ここは私も共感したみたいなものがあれば、教えていただけますと幸いです。
or which points you personally related to. We would love to hear from you.
411.
「地図思考からコンパス思考へと」。これどういうことなんでしょう？
“From map thinking to compass thinking.” What does that mean?
412.
コンパスを持って柔軟に方向を決める考え方にしとかないと、これから大変なんじゃないかな。
Unless we adopt a mindset of using a compass to choose our direction flexibly, things may get difficult from here on.
413.
「正解思考と別解思考」。
“Right-answer thinking and alternative-answer thinking.”
414.
正しいことがどんどん減ってきてる。正解のようなものを追い求めても、多分それはなくって、
There are fewer and fewer things that can be called absolutely right. Even if we pursue something like a correct answer, it probably does not exist,
415.
常にいくつかの別解を持っておくっていうことの方が生きやすい。
so life is easier when we always keep several alternative answers in mind.
416.
「ループ思考とスパイラル思考」。
“Loop thinking and spiral thinking.”
417.
日々ね、仕事する中で繰り返し繰り返しやることあるじゃないですか。
In our daily work, there are tasks we perform over and over again, right?
418.
で、Claude Codeが出た時に任せてみようと。
So when Claude Code came out, I decided to let it handle them.
419.
AIのClaude Code側が、その時独自に考えたものと、
Claude Code, on the AI side, would independently come up with its own result,
420.
僕が思ったものを答え合わせしてくれる。全然合ってないです。
and compare it with what I had in mind. They did not match at all.
421.
でも2週間経った3週目の初日に、俺じゃんって。
But on the first day of the third week, after two weeks had passed, I thought, “That’s me!”
422.
完全に俺になったじゃん。
It had become exactly like me.
423.
だからそうやってループしてるものって、実はAIにとっての格好のネタなんですよ。
So tasks that repeat in a loop like that are actually ideal material for AI.
424.
結局私たちはAIと一緒に何をやらなきゃいけないんですかって言ったら、
So, when we ask what we ultimately need to do alongside AI,
425.
データ化できないことをやるべきであると。
we should do things that cannot be turned into data.
426.
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427.
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428.
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429.
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430.
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431.
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