ＡＩ時代のリーダーに必要な「一度壊して、再構築する力」～大局を見て現場に落とし込む

生成ＡＩの普及により、企画書のたたき台、アイデア出し、情報整理、文章作成など、多くの業務を短時間で進められるようになりました。

いまご覧いただいているインソースヘッドラインでも、生成ＡＩを活用した企画書作成や会議活用、文章作成支援など、ＡＩを業務に取り入れるテーマの記事を多数掲載しています。

一方で、ＡＩ時代には新たな落とし穴もあります。それは、ＡＩが出す答えが一見もっともらしく見えてしまうことです。

きれいな答え～その答えの前提や枠組みは正しいのでしょうか？

きれいに整理された文章、無難な企画案、筋が通っているように見える提案。それらの答えが本当に正しいのか。そもそもの前提は合っているのか。従来の延長線上にとどまっていないか。そこを疑わなければ、ＡＩを使っているつもりが、実は「それらしい答え」に思考を委ねてしまうことになりかねません。

しかし、ＡＩ時代に本当に重要なのは、単にＡＩの答えを疑うことだけではありません。リーダーやベテランに求められるのは、その答えの背景にある前提や枠組みそのものを見直し、新しい視点で捉え直すことです。

ＡＩが得意なのは「整えること」。人間が担うべきは「問いを立てること」

生成ＡＩは、与えられた情報を整理し、一定の形式で答えをまとめることに長けています。既存の情報を要約したり、論点を整理したり、質問に回答することは得意分野です。

他方、生成ＡＩが苦手なことは「そもそもその問いでよいのか」を考えることです。「営業活動を効率化する方法を考えて」と指示すれば、多くの場合、ＡＩは優れた回答を提示してくれるでしょう。ですが本当に考えるべきことは、営業活動の効率化なのか？商品やサービスのあり方そのものを見直す必要はないか？顧客との接点の持ち方を変えるべきではないのか？...こういったところではないでしょうか。こうした問いを立てることは、ＡＩではなく人間が担うべきことです。

無意識のうちに「今ある前提の中での最適解」に囚われていないかを問う

今後メンバーを率いていくリーダーには、答えを求めるだけではなく、「何を問うべきか」を考える力が求められます。ＡＩが答えを素早く提示してくれる時代には、私たちは無意識のうちに「今ある前提の中で最適解を探す」ことに意識が向きがちです。

ＡＩが「たたき台」として、もっともらしい解や分析結果を提示してくれると、ついついその枠に囚われて議論をしてしまいます。こうなると小さくまとまって枠から抜け出すことができなくなり、大きなイノベーションにはつながらなくなります。大きな変化や新しい価値創造は、既存の前提をそのまま受け入れていては生み出すことはできません。

前提を手放し、壊し、新しい視点で組み立て直すことが出発点

ＡＩが出した答えを「あっているか、間違っているか」だけで見るのではなく、その答えが置いている前提そのものを問い直すこと。そして必要であれば、その前提を一度手放したり、壊してみたりして、新しい視点から組み立て直すこと。これが、ＡＩ時代のリーダーに求められる思考の出発点です。何かが違う、この仮説そのものがそもそも危ういかもしれない、一見もっともらしい結果を取っ払って「ゼロ」から物語を紡ぐとしたら？

こうすることではじめて、今までとは違う道が開けてくる可能性が生まれます。

「壊す」とは、否定することではなく、別の視点で見直すこと

ここでいう「壊す」とは、既存のやり方を乱暴に否定することではありません。むしろ、これまで積み上げてきた考え方や仕組みをいったん客観的に見直し、より良い形に組み替えるためのプロセスです。これまでそうしてきたから、業界では当たり前だから、過去に成功したから、こうした理由だけで続けていることはないでしょうか。

環境変化が比較的緩やかな時代であればそれでも問題はなかったかもしれませんが、ＡＩをはじめとする技術革新や市場環境の変化が加速する今、過去の成功体験が将来の成功を保証してくれるとは限りません。だからこそ一度立ち止まり、「えいやっ」と前提そのものを大きく否定したり見直したりしながら、すべてを壊すくらいの意識で議論をしてみると、思わぬ産物・ブレイクスルーが得られる可能性が高まります。

リーダーの「大局を捉える視点」が問いの精度を高める

このとき重要なのが、目の前の課題だけでなく、組織全体や事業全体を俯瞰して捉える視点です。現場では、どうしても個別課題の解決・解消に意識が向きます。会議時間を短縮する、報告書作成を効率化する、業務フローを改善する...もちろんいずれも重要な取り組みです。しかしリーダーや管理職層であれば、その課題だけを見るのではなく、その課題が生まれている背景や構造全体はどうなっているのか、と思いを巡らせなければなりません。

会議時間が長いのであれば、会議運営を改善するだけではなく、意思決定の仕組みそのものに問題があるのかもしれません。報告書作成に時間がかかっているのであれば、フォーマットを改善するだけではなく、その報告書自体が本当に必要なのかを考える必要があるかもしれません。人手不足であれば、採用強化だけではなく、仕事の進め方そのものを変える余地があるかもしれません。

つまり、リーダーに求められるのは部分最適ではなく全体最適の視点です。小さな改善を積み重ねるだけでは見えてこない課題も、一段高い視点から眺めることで初めて見えてくることがあります。

「捉え直す力」が、ＡＩには創れない新しい可能性を生み出す

さらに、物事の見方そのものを変えることも重要です。同じ課題でも、見る角度が変われば解決策は大きく変わります。例えば、「人手不足」という課題を考えてみましょう。従来であれば、「採用を増やす、残業を減らす、業務効率を上げる」といった発想になりがちですが、見方を変えると

仕事そのものを減らせないか
他部署と役割を統合できないか
外部と連携できないか
ＡＩやシステムに置き換えられないか

といった選択肢も見えてきます。これは課題を変えたのではなく、課題を見る枠組みを変えたのです。大きな変革は、多くの場合、この捉え直しから始まります。既存の前提を疑うだけでは不十分で、その先にある「別の見方はできないか」という発想の転換が、新たな価値創造につながります。

前提を疑う、壊す・捉え直す・再構築～このステップを大胆に踏もう！

突飛なアイデアや斬新な発想は、実務では「単なる思いつき」「机上の空論」として敬遠されがちです。ですが、ここまでに述べた現状の前提をいったん外し、異なる視点から捉え直し、そのうえで実行可能な形に再構築するプロセスは、ＡＩ時代になればなるほどその価値は高まっていきます。

現状をやみくもに否定するのではなく、組織や社会で当たり前になっている考え方を問い直し、より良い形へと思い切って組み替えてみる―このような大きな改革の一歩は、時に周囲を驚かせハレーションを起こすこともあるでしょう。その気持ちにも寄り添いながら、現実的な施策を打ち出して現場で力強く実践していくリーダーが、このＡＩ時代に求められています。