AIの進化に伴い、多くの業務が自動化されるようになった。しかし、「問いを立てる力」と「判断する力」は、いまだに人間の独自性が強く求められる分野だ。言い換えると、この分野が人間が生き残る最後の砦かもしれない。AIも問いを生成し、選択を行うことはできるが、そのプロセスには人間とは異なる限界がある。本記事では、これらの違いについて深掘りし、本質的な問いを立てる力を鍛える方法について考えていく。
1. AIと人間の問いを立てる力の違い
AIの問いを立てる能力
AIはデータに基づいて問いを生成することができる。例えば、
- 「このデータに基づいて何を改善すればいいか？」
- 「売上を向上させるために、どの要因が最も影響を与えるのか？」
といった分析的な問いを作ることは可能だ。しかし、AIの問いは既存のデータの延長線上にある。未知の領域や価値観を超えた問いを生み出すことは難しい。
人間の問いを立てる力
人間はデータだけでなく、直感や違和感から問いを生み出すことができる。
- 「そもそも、この考え方は正しいのか？」
- 「このビジネスモデルは10年後も通用するのか？」
- 「この社会問題は本当に解決可能なのか？」
これは、データには存在しない概念や価値観を問い直す力であり、AIには難しい領域である。
2. AIと人間の判断力の違い
AIの判断力
AIは確率や統計的手法を用いて、膨大なデータから最適な選択肢を導き出すことが得意だ。例えば、
- チェスや将棋で最適な手を選ぶ
- 医療診断において最も確率の高い病名を推測する
このように、パターン認識と確率に基づく判断ではAIは人間を上回ることができる。
人間の判断力
しかし、「不確実な状況」「価値観や倫理が絡む判断」「感情を伴う決断」 は人間にしかできない。
- 「どちらのキャリアを選ぶべきか？」
- 「この部下のモチベーションをどう上げるか？」
- 「この改革は社会にどのような影響を与えるか？」
AIはデータを元にした確率的な判断はできるが、長期的な影響や個々の価値観に基づく意思決定は難しい。
3. 本質的な問いを立てる力とは？
本質的な問いを立てるとは、単なる疑問を持つのではなく、物事の根本にある原因や法則を見抜く力を指す。
本質的な問いの特徴
✅ 前提を疑う
- 「そもそも、このルールは必要なのか？」
✅ 根本的な原因に迫る
- 「なぜこの問題が発生しているのか？ その原因のさらに奥にあるものは何か？」
✅ 大きな視点で考える
- 「この問題は個人だけの問題か？ 組織、社会、文化の問題か？」
✅ 未来に影響を与える
- 「この選択は、5年後、10年後にどのような影響を及ぼすか？」
✅ 異なる視点を取り入れる
- 「この問題を全く違う立場の人（子ども、外国人、未来人など）はどう見るか？」
4. 本質的な問いを考えられるようにするコツ
本質的な問いを考えるには、以下のような思考の習慣を身につけることが重要だ。
①「なぜ？」を5回繰り返す（トヨタ式）
- 例：「なぜMRの役割が変わるのか？」
- なぜ？ → デジタル化が進んでいるから
- なぜ？ → 医師が情報をネットで得るようになったから
- なぜ？ → MRよりも短時間で効率的に情報収集できるから
- なぜ？ → MRの情報提供の付加価値が下がっているから
- なぜ？ → MRの存在意義が「情報提供」だけでは不十分になっているから
② 常識や前提を疑う
「当たり前」を疑うことで、新しい視点が生まれる。
- 「MRは医師に情報提供する仕事だ」 → 「そもそも、MRは医師に情報提供するべきなのか？ それが本当に最適な方法か？」
③ 逆の立場から考える
- 医師の立場からMRの価値を考える → 「医師が本当に求めているのは何か？」
- 未来の自分の立場から今を考える → 「5年後の自分から見て、今の判断は正しいか？」
④ 抽象と具体を行き来する
- 具体的な問題を抽象化して考えることで、本質が見えてくる。
- 逆に、抽象的な概念を具体的な事例に落とし込むことで、実践的な答えを導き出せる。
⑤ 時間軸を変えて考える
- 短期的な問題だけでなく、長期的な影響を考える。
5. まとめ
✅ AIはデータに基づいて問いを生成し、確率的な判断を行うが、本質的な問いや価値観を伴う判断は難しい。
✅ 人間の問いは「違和感」「直感」「価値観」から生まれ、本質的な問題を掘り下げることができる。
✅ 本質的な問いを立てるためには、「なぜ？」を繰り返し、前提を疑い、異なる視点や時間軸を意識することが重要。
AIが進化する中で、人間が持つ「問いを立てる力」「判断する力」をどのように活かすか？ これこそ、私たちが考えるべき本質的な問いかもしれない。
近い将来、MRの本質でもある ”情報提供” そのものを見直すことになると思う。
そのような環境変化に対応するためにも、AIでは物足りない”本質的な問い”を身に付けていくいく必要がある。
あくまでも、AIは”知りたい情報を取る”、というのに最適なツールなので、その前段階の
”何を知れば良いのか？”に関与できれば強いMRになれると思う。
頑張ろう。
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