私たちの考え方

「AI・ロボット等の利活用を担う人材」は、機械技術者や情報処理通信技術者などの職種を集計したものです。今の区分では、技術職の人数を指します。

ここから先は、経済産業省の推計そのものではありません。

余る側にいる事務の経験者が、AIを持てば、足りない側の仕事を担えるようになります。

足りない側にいる現場の経験者も、AIを持てば、仕事の幅を広げられます。

立花自身も、エンジニアではない立場からこの道を通ってきました。成果を約束するものではありません。

AIの使い方は、多くの人がこれから身につけていきます。そのときに残るのは、AIの操作の上手さではなく、仕事の中身をどれだけ知っているかです。

後から専門知識だけを積み増して、詳しい人たちと同じ土俵に上がろうとしても、後発は不利になりがちです。

強みになるのは、すでに積み重ねてきた業界の経験に、AIを組み合わせることです。この組み合わせのほうが力を発揮すると考えています。

AIの本質は、自分がやりたいことです。

先に必要なのは、AIの知識ではありません。自分が何をやりたいかです。

わからないことは、進める途中でAIに聞けば足ります。知識を先に体系立てて覚えてから使い始める順番は、勧めていません。

エンジニアの覚え方に、自分を合わせる必要はありません。自分の経験と言葉のほうに、AIを合わせるという考え方です。

AIを作る会社は、いま巨額の投資を回収する段階に入りつつあります。

今の手ごろな月額は、その前の一時的な値段だと見ています。値段はいずれ変わっていきます。

だから、安いうちにやることがあります。新しいアプリを配ることでも、研修を受けさせることでもありません。

会社の歴史や議事録や判断の基準を、AIが読める形に整えておくことです。土台があれば、新しいAIが出るたびに、自社の基準から始められます。

ロボット掃除機の恩恵を受けたいなら、まず床の物を片付けます。それと同じです。

AIが広がると、組織の下の層の仕事は減っていきます。そのまま人を減らせば、組織はひし形になります。

現場の経験者にAIを持たせ、その経験を活かせる仕事へ広げる道もあります。そうすれば、組織はもっと大きな三角形になります。

どちらを選ぶかを決めるのは、経営者です。ひし形を選ぶ場合も、今いる人の経験の活かし方は設計できます。