AI時代の働き方とリーダーシップ How to work in AI era(In japanese)

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1. テクノロジーリテラシの役職別のGAP GAP GAP 妄想 目に入る テクノロジーの知識 があり、ビジネスアイ デアが出せる状態 新聞やネットでテクノ ロジー関係のことが 目に入る、アンテナ が張られている状態 テ ク ノ ロ ジ ー リ テ ラ シ JUNIOR MIDDLE TOP 高 低 TOPのすぐ下から一気に急降下。差が大きく出る JUNIORのほうがMIDDLEより知っている
2. 過去から世の中の潮流を予想 インターネットの 誕生 Web1.0 高速ブロードバンド クラウド Web2.0 モバイル ブロードバンド スマホの誕生 IOTの 時代スタート AIとロボットが 一般的に 1995 2002 2007 2015 2020
3. テクノロジーに関する「情報格差」 AI時代の未来は、すでに経産省が発表した資料で語られている しかし、多くのリーダーがその内容をしっかり理解していない ▶ なので語れていない
4. テクノロジーに関する「情報格差」 これらの内容をしっかりとリーダーが語れるレベルに テクノロジー知識をインプットしましょう。
5. テクノロジーに関する「情報格差」  AI、IOT、フィンテック、キーワードは知っているけれど、 「自分の言葉で語れる」人は意外と少ない  現在、企業間、個人間でテクノロジーの情報格差が広がっている  20世紀は、マーケティング、ファイナンスが経営を引っ張った  21世紀前半は、間違いなくテクノロジードリブン  テクノロジーリテラシを上げていく事が必要（まずは知る事、使う事）  自社の事業にAIを入れたくっても、サプライヤーに発注する側の知 識がなければ、そもそも何を依頼していいのかわからない ← これが多くの会社の現状  テクノロジーとの協働をはじめていくトライアンドエラー、そこで培う ノウハウが、10年後の競争優位性をつくる
6. 人工知能時代の働き方の3つのステップ 知るの「壁」を突破する 1 テクノロジーの最前線に興味を持 ち、リテラシーを高める 使うの「壁」を突破する 2 AIが導入されたクラウドサービスを 活用する 創るの「壁」を突破する 3 AIと協働し、新たな価値を生み 出してみる 知る 1 使う 2 創る 3
7. 人工知能時代のビジネスの生み出し方 人間の中にある「妄想・アイデア・業務知識」 とテクノロジーの知識を掛け合わせると 新しいビジネスアイデアやイノベーションが生まれる 妄 想 アイデア 業務 知識 テクノロジー の知識
8. リーダー 育成 働き方 改革 AI活用の効果 AI活用は、リーダー育成と働き方改革につながる AI活用
9. AIが苦手なことから人間の仕事を考える 参考）働きごこち研究所 「人工知能時代の働き方」 問いを立てて、仕組化させていく 感性的 身体的 直感的 論理的 分析的 統計的 構造的 非構造的 仕組化された中で大量に実施する 仮説を立てる コミュニケーター 飛んだ発想 イノベータ― AIに 代替されやすい オペレーター 人が好き・ 場に安心感 モデレーター
10. テキスト にする 調べる オプション 提示 意思 決定 聞く 対話 コールセンターの業務フロー AI化によるBPR エンド ユーザー オペ レーター 人間 人間 AI テキスト にする 調べる オプション 提示 意思 決定 聞く 対話 人間 業務を切り分けるのは人間の仕事
11. AIとの協働で変わる世の中の構造 かつての便利・楽は、「誰かの苦労」によって成り立っていた。 例）Amazonで注文 ⇒ 当日中に届く → 一生懸命届けてくれるヤマト便のドライバー苦労のおかげ それは、プラスとマイナスが足してゼロの世界。 20世紀 ＋ 便利・楽 － 誰かの苦労 21世紀 ＋ 便利・楽 － AI AIは人の仕事を「楽にしてくれる」 ▶ 21世紀は、その苦労の一部をAIが代行する
12. Newロジカルシンキング2.0 人間 AI 高品質・ 完璧 トライ アンドエラー 統合 理解 カイゼン、QC、問題分析、問題解決 今までのロジカルシンキング 予 測 トライ アンドエラー データが たまる Factから データ分析 対話・ 意思決定 データを活用して、ロジカルに意思決定する
13. 人とテクノロジーの協働 どう切り分けていくか テクノロジー に任せること 人の打ち手