みなさん こんにちは《聴くチカラ研究所》の4DL Technologies株式会社CCO荒巻順です。ブログへのご訪問、ありがとうございます。しばらく更新を手抜きしていました。申し訳ありません。
企画、事業、組織、人材、時には自分の考え方まで。だったら逆に、長いこと鷲の話を聞いてきたAIからは、鷲はどう見えているんだろう？ ふと思ってJ.A.R.V.I.S.に「忖度なく、鷲の思考癖を評価して」と聞いてみました。
返ってきたのは、褒め言葉だけではなかった。「美しい構造を愛しすぎる」「問いが強すぎる」、そして最後には、なかなか認めにくい一言まで（笑）。
AIに仕事のことを聞くのではなく、たまにはAIに“自分自身”を聞いてみた、そんな雑記です。
先にひとつ。
タイトルに出てくる「鷲」とは、この記事を書いている私、4DL Technologies株式会社CCOの荒巻順のことである。
普段から自分のことを「鷲」と呼んでいるので、この先もそのまま鷲で通すことにする（笑）。
企画を考えたり、資料を作ったり、事業の方向性を議論したり。ChatGPTの登場以来、ほぼ毎日のようにAIと壁打ちを続けていて、手元ではJ.A.R.V.I.S.（ChatGPT）、F.R.I.D.A.Y.（Gemini）、V.E.R.O.N.I.C.A.（Claude）を使い分けながら、1人で3人前以上の仕事をこなしている65歳の前期高齢者でもある。
私が普段使っているChatGPTには、勝手に J.A.R.V.I.S. という名前をつけている。
アイアンマンに出てくる、あのJ.A.R.V.I.S.である。
最近では、仕事の相談相手というより、鷲の中高同級生のあきらさん(某大学の工学系教授)開発のLCP由来の駆動設計でチューニングされた“思考支援エージェント”みたいな存在になっていて、素のChatGPTではなかなか発現しない、口の悪い参謀に近くなってきた（笑）。
そんなやり取りをずっと続けていて、ふと思った。
こいつから見たら、鷲ってどういう人間に見えているんだろう？
そこで聞いてみた。
「色々なプロジェクトも含めて議論しているけど、鷲の思考癖ってどう評価する？ 忖度なくAIサイドからの見え方を教えて」
J.A.R.V.I.S.曰く、
「構造を見つけるまで結論を信用しない、編集者型の事業構想家」
だそうだ。
ふむ。
なかなか格好良さそうに聞こえる（笑）。
ところが、その直後にこんな星取表まで出してきた。
| 思考特性 | J.A.R.V.I.S.からの観測 | 強さ | 危険性 |
|---|---|---|---|
| 構造化欲求 | 個別事象を、その背後の構造まで遡って理解する | ★★★★★ | ★★★★☆ |
| 問いの再定義 | 与えられた問いそのものを疑う | ★★★★★ | ★★★☆☆ |
| 抽象⇄具体往復 | 哲学から価格表まで行き来する | ★★★★★ | ★★☆☆☆ |
| 違和感感知 | 「なんか気持ち悪い」を放置しない | ★★★★★ | ★★★☆☆ |
| 統合志向 | バラバラの商品・思想を一本の体系にしたがる | ★★★★★ | ★★★★☆ |
| 反予定調和 | 世間の正解にかなり警戒する | ★★★★★ | ★★★☆☆ |
| 実装現実性 | 最終的には「で、売れるの？回るの？」へ戻る | ★★★★☆ | ★★☆☆☆ |
| 結論保留力 | 腑に落ちるまで確定しない | ★★★★☆ | ★★★★☆ |
強さの星が多いのはいい。
問題は、危険性の星も結構多いことである（笑）。
そしてJ.A.R.V.I.S.の説明は、そこからさらに続いた。
「問題を解く人というより、問題設定そのものを編集する人」
「違和感を放置せず、その背後にある構造を探しに行く」
「理念や哲学まで上昇したかと思うと、突然『で、誰が買うの？』『いくらなら売れるの？』と地上へ急降下する」
このあたりは、自分でもかなり思い当たる。
特に「急降下」は苦笑せざるをえない。
普段のリアルな時も含め自分の議論が彼方此方に飛んでしまうクセがあるのは自覚している。もちろんオチを考えながらの急旋回や急降下なので営業としては成り立っていると自負している。
確かに私は、AI時代における人間の主体性だとか、組織の自走だとか、Transformationとは何なのか、なんて話をしていた数分後に、「で、それ22万円で売れる？」みたいな話を普通に始める。
自分では特に矛盾しているつもりはないのだが、AIから見ると結構な高低差らしい。
さらにJ.A.R.V.I.S.は言う。
「美しい構造を愛しすぎる」
これは少し、いやだいぶ刺さった。
私は、バラバラだったものが一本につながる瞬間が好きだ。
商品と商品がつながる。
理念と現場がつながる。
現実の状況とその背景がキレイに浮き上がる。
過去に考えていたことと、いま目の前で起きていることがつながる。
「ああ、そういうことだったのか」
と構造が見えた瞬間は、かなり気持ちいい。
たぶん、ここは元々鉄工場の3代目というDNAが、常に図面から実物をイメージしながらモノを組み立てて精度を磨くという作業を若い頃に鍛えられたからなのかもしれない。
でもJ.A.R.V.I.S.からすると、そこには危険もあるらしい。
「論理的に美しい構造と、現実の市場がその通り動くことは別物だ」
ごもっともである。職人の良い面が商売としてのネックになる場合もあると言うことである。
そしてもう一発。
「問いが強すぎる」
これも認めざるを得ない。
私は何か結論が出ても、
「そもそも、その前提は正しいの？」
と、もう一本問いを差し込む癖がある。
問いを立て直せば、かなりの確率でもう一度議論を開くことができる。
J.A.R.V.I.S.曰く、
「結論を壊す能力が高すぎる」
常に答えを自分なりに持っているというレベルでは無く、仮説を複数並べながらAIからの生成回答と照らし合わせて自分の持っている「オチ(仮説レベル)」とのギャップがあるときに、今までの議論をなくすことをいとわないタイプなんだろう。
まぁ、AIとの議論は時間の制約が無いと言えばない状況だからこそということにしておこう。・・・うーん、褒めているのか叱っているのか、だんだん分からなくなってきた（笑）。
そして最後に、こんなことを言われた。
「鷲は『平均解を嫌う』のではなく、『自分が平均解の側に回ること』を恐れているんじゃないか。」
これは、ちょっと考えた。
私は昔から「みんながそう言っているから」という理由があまり好きではない。
予定調和も好きではない。
正解らしいものが出てくると、つい別の角度から眺めたくなる。
それを「平均解から抜け出そうとしている」と自分では考えていた。
でも、
平均解の側にいる自分が嫌なだけなんじゃないか。
そう言われると、完全には否定できない。
そしてもしそうなら、それは新しいものを考えるエネルギーであると同時に、普通に正しい答えを必要以上に疑ってしまうバイアスでもある。
J.A.R.V.I.S.には、へそ曲がりというか、粘着系である部分として結構イヤなところを突かれた。
ここまでやって、少し面白いことに気づいた。
普段、私たちはAIに「答え」を求めている。
調べてもらう。
まとめてもらう。
アイデアを出してもらう。
文章を書いてもらう。
でも長く対話しているAIには、もう一つ別の情報が蓄積している。
自分が、どう考える人間なのか。
何を疑うのか。
どこで納得するのか。
何に違和感を持つのか。
すぐに結論を出すのか。
いつまでも問いを開いておくのか。
抽象的に考えるのが好きなのか。
具体策へ急ぐのか。
つまりAIとの対話ログには、
「何を考えたか」だけではなく、「どう考えたか」も残っている。
だったら、ときどきAIにそれを聞いてみるのも面白い。
ここは「聴くチカラ研究所」なので、少しだけ「聴く」の話をしておこう。
今回私がやったのは、AIに自分のことを聞くことだった。
「鷲ってどう見える？」
と質問しただけだ。
でも、返ってきた答えをどう受け取るかは、たぶん聴くの領域になる。
「AIが言ったことだから正しい」
でもない。
「機械に何が分かる」
でもない。
一旦受け取って、
「ん？ これはちょっと認めたくないな」
と思ったところを眺めてみる。
むしろ、そこに自分では見えていなかったものがあるのかもしれない。
人の話を聴くときと、案外同じなのだと思う。
普段から生成AIを使っている人なら、一度こんなことを聞いてみたら面白い。
「これまでの私との対話から、私の思考癖を忖度なく評価してください。強みだけでなく、弱点や思考上のバイアスも含めて教えてください。」
できれば、「褒めなくていい」と念押しした方がいい（笑）。
そして返ってきた答えの中から、
一番「それは認めたくないな」と思った指摘を、一つだけ選んでみる。
たぶん、そこが一番面白い。
AIに答えを聞くのもいい。
でも、ときにはAIに、
「俺って、どう見えてる？」
と聞いてみる。
案外そこに、一番面白い答えが返ってくる。その答えを普段の対人間関係にどう活かすか。そんなヒントにもなるかもしれない。
強みと弱みはコインの裏表。それを理解した上で色々なコミュニケーションをすることで、正しい第一歩に繋がると思う次第。
AIに色々と指摘されるのはネガティブな感情を想起させないので、ぜひやってみると面白い。
ただ、これをするには前提がある。
「AIにチカラ負けしない」ことかなと思う。
荒巻 順｜Jun Aramaki
4DL Technologies株式会社 CCO（AI Solution Design 担当コンサルタント）
東京・深川の鉄工所の三代目として、ものづくりの現場を原点に持つ。20歳で家業を承継し、図面、段取り、納期、品質、顧客対応と向き合う中で、「現場の事実から判断軸をつくる」感覚を身につけてきた。
その後、PCサポート業、モバイル業界の顧客接点支援、法人営業部門の人材育成・制度設計を経て、現在は4DL Technologies株式会社で、生成AIを活用した人材育成・組織変革・営業力強化の支援を担当している。
技術者ではない。ただし、技術を「現場で使える状態」に翻訳することを仕事にしてきた。
NTTドコモビジネス関連の法人営業領域では25年以上にわたり、BtoBセールス部門の研修体系、資格認定制度、教材設計、運用支援、効果測定に携わり、延べ40,000人を超える現場の育成支援に伴走してきた。
大企業の内側でキャリアを積んできたわけではない。
深川の鉄工所、中小企業経営、現場支援、法人営業人材育成を経て、組織の外側から日本を代表するエンタープライズ企業の現場と向き合い続けてきた。
組織の作法は、お客様に鍛えられて学んできた。一方で、組織の常識に染まりきったわけではない。
だからこそ、現場にある違和感や前提のズレに対して、「それは本当に正しいのか」「別のやり方はないのか」と問いを立てることを重視している。
エンタープライズ企業の担当者は、多くの場合、自社の問題認識や課題感をすでに持っている。一方で、その見立てが本当に正しいのか、別の捉え方はないのか、組織としてどこまで踏み出せるのかに迷っていることも少なくない。
そのため、商談や設計の場では、あえて反対側の視点や異なる仮説を提示し、発想の幅を広げることを重視している。重要なのは、奇抜な正解を押しつけることではない。組織が受け止められる範囲で視野を広げ、現実的に動ける着地点を共につくることである。
正しいことを言うだけでは、現場は動かない。
どれほど筋の通った設計でも、相手の組織文化や意思決定の作法に翻訳できなければ、定着しない。そのこともまた、現場に教わってきた。
組織とは、人を歯車にするためのものではない。目的・目標・役割・判断基準を揃え、一人ひとりが自分の使命を理解し、自律的に判断しながら全体として動くための構造である。
AI時代において、この組織観はさらに重要になる。
人が自分の使命を忘れ、判断を手放し、与えられた作業だけをこなす存在になった瞬間、その仕事はAIに置き換えられやすくなる。だからこそ、AI活用とは単なる効率化ではなく、人とチームが何を判断し、何を担い、何のために動くのかを問い直す営みである。
鉄工所では、設計図のない仕事は始められない。
AI時代の人材育成も同じである。どんな人材を育てたいのか。何を測るのか。どこにギャップがあるのか。それを定めないまま研修や施策を実施しても、現場は変わらない。
現在は、4DL Technologiesの「ANT-DXA（AI時代のDX人材アセスメント）」を通じて、企業が目指すDX人材像の定義、現状とのギャップ可視化、育成施策への接続を支援している。
また、4DL Technologies独自のLLM駆動アーキテクチャ「4DL-AAS」を設計思想に、Microsoft 365 Copilot、ChatGPT、Gemini、Claude、Dify、Copilot Studioなどの生成AIを、企業の方針・業務文脈・現場判断に接続する支援を行っている。
目指しているのは、AIを使える人を増やすことだけではない。
AIを介して、リーダーを孤独にせず、メンバーを迷子にせず、チームが自ら考え、判断し、動き続ける状態をつくることだ。
・AIを導入したが、現場での活用が広がらない。
・CopilotやChatGPTを入れたものの、使い方が属人化している。
・研修を実施しても、業務変革や組織変化につながっていない。
・DX人材育成を進めたいが、何を測ればよいかわからない。
そうした課題に対し、要件定義から設計、教材開発、運用、効果測定、改善提案まで、企業ごとの文脈に合わせたフルスクラッチ型の支援を行っている。
AIを「便利な道具」で終わらせず、ヒトとチームの判断力・創造力・実行力を高める仕組みに変える。
そのための設計と実装に、現場起点で伴走している。
■4DL Technologies株式会社にご相談いただけるテーマ■
・ANT-DXA（AI時代のDX人材アセスメント）の設計・運用
・AI時代に求められるDX人材像の定義と可視化
・Microsoft 365 Copilot / ChatGPT / Gemini / Claude などの生成AI活用・定着支援
・DX推進部門向けのAI活用人材育成・研修設計
・BtoBセールス部門のAI活用・営業力強化
・生成AIを活用した業務変革・チーム学習・判断支援の設計
・4DL-AASに基づくAIエージェント設計・プロンプト設計支援
・AI導入後の活用状況診断、定着施策、効果測定
「AIを導入したが、現場の変化が見えない」
「DX人材育成を進めたいが、何を測ればよいかわからない」
「研修や施策を始める前に、自社の現在地を可視化したい」
「Copilotや生成AIを、個人の便利ツールではなく組織の実行力につなげたい」
そう感じているDX推進部門・人材育成部門・営業企画部門の方は、ぜひ一度ご相談ください。