第4回：AIに任せていいこと・いけないこと｜安全に使うためのポイント
生成AIが登場してから、私は時々こんなことを考えます。
「これまで長い年月をかけて身につけてきた知識や経験は、これからも役に立つのだろうか？」
ChatGPTに質問すると、さまざまな分野の知識を瞬時に教えてくれます。
経営。
マーケティング。
販売。
人材育成。
教育。
私が何十年もかけて学んできたことについても、AIは実に分かりやすく説明してくれます。
しかも、私より詳しいこともたくさんあります（笑）。
では、長年積み重ねてきた人間の経験は、もう必要なくなるのでしょうか。
私は、そうは思いません。
むしろ、AI時代だからこそ、経験の価値が改めて問われるのではないかと考えています。
今回は、そんな「経験の価値」について考えてみたいと思います。
「知っていること」と「経験したこと」は違う
例えば、AIに、
「店長としてスタッフを育成する方法を教えてください」
と質問したとします。
すると、
目標設定。
コミュニケーション。
適切な評価。
モチベーション管理。
こうした項目を整理して説明してくれるでしょう。
どれも大切なことです。
しかし、実際の店舗では、教科書どおりにいかないことがたくさんあります。
一生懸命指導しても、なかなか成長しないスタッフ。
突然退職を申し出るスタッフ。
お客様からの厳しいクレーム。
売上が伸びず、悩み続けた日々。
こうした経験は、文章を読んだだけでは分からない部分があります。
「知識として理解していること」と「実際に経験して身につけたこと」は、同じではありません。
私は、ここに人間の経験の価値があると思っています。
私もたくさん失敗してきました
私は長年、店舗運営や店長の仕事に携わってきました。
もちろん、最初から何でもできたわけではありません。
むしろ、失敗の方が多かったかもしれません。
スタッフへの伝え方を間違えたこと。
売上予測が外れたこと。
良かれと思って行った施策が、思うような結果につながらなかったこと。
そのたびに悩み、考え、改善してきました。
私の著書『新米店長の道しるべ―16年の失敗と成功から学ぶ』も、そうした経験をもとに書いたものです。
今ならAIに、
「この問題をどう解決すればいい？」
と相談できます。
でも、当時はそんな便利なものはありませんでした。
自分で考え、周囲に相談し、実際に行動して、結果から学ぶしかなかったのです。
振り返ってみると、あの失敗の積み重ねが、今の自分をつくっているのだと思います。
経験があるからこそ気づけること
現在も私は、家電量販店で販売支援などの仕事に携わっています。
お客様と接していると、改めて感じることがあります。
例えば、お客様が、
「この洗濯機は何キロまで洗えますか？」
と質問されたとします。
容量を説明するだけなら、AIでもできます。
しかし、実際の接客では、そこから先が重要です。
何人家族なのか。
毎日洗濯するのか。
まとめ洗いが多いのか。
設置場所に余裕はあるのか。
今使っている洗濯機の何に不満があるのか。
こうしたことを伺うことで、初めてそのお客様に合った提案ができます。
さらに、会話の中でお客様が何を気にされているのか、どこで迷われているのかを感じ取ることも大切です。
もちろん、AIも質問項目を提案したり、商品比較を支援したりできます。
しかし、目の前のお客様に合わせて、どの質問を、どのタイミングでするのか。
そこには現場で積み重ねてきた経験が活きてきます。
経験とは、単に知識を持っていることではなく、状況に応じて知識を使えること。
私はそう考えています。
ただし、経験があれば何でも正しいわけではない
ここで、もう一つ大切なことがあります。
長年の経験は大きな財産です。
しかし、経験があるからといって、必ず正しい判断ができるわけではありません。
例えば、
「昔からこの方法でやってきた」
「これまで問題がなかった」
「自分の経験ではこうだった」
という考え方です。
私自身も、気をつけなければいけないと思っています。
時代は変わります。
お客様の価値観も変わります。
働き方も変わります。
そして、技術も変わります。
過去に成功した方法が、今も通用するとは限りません。
経験は財産ですが、経験に縛られてしまうと、新しい可能性を見失うこともあります。
だからこそ、ベテランほど学び続ける必要があるのではないでしょうか。
AIは経験を否定する存在ではない
私は、生成AIを使い始めてから、自分の経験を違う角度から見直すことが増えました。
例えば、過去の店舗運営で経験した出来事について、AIに相談する。
「このとき、別の対応方法はなかっただろうか？」
「現在のマネジメント理論では、どう考えられるだろうか？」
「この経験を若い店長に伝えるなら、どう説明すればいいだろうか？」
すると、自分では気づかなかった視点が出てくることがあります。
もちろん、AIの意見がすべて正しいわけではありません。
しかし、経験を振り返るための材料にはなります。
つまり、
AIは人間の経験を古くする存在ではなく、経験を新しい価値に変える手助けをしてくれる存在
にもなり得るのです。
ベテランとAIの組み合わせ
例えば、長年の経験を持つ販売員がAIを活用したらどうでしょう。
商品知識の整理。
競合製品との比較。
新商品の学習。
接客トークの改善。
こうしたことにAIを活用できます。
そして、AIから得た情報を、自分の経験と組み合わせて実際の接客に活かす。
若い販売員には新しい技術への柔軟さがあるかもしれません。
一方、ベテランには長年の経験から培った判断力があります。
どちらが優れているという話ではありません。
それぞれの強みを活かせばよいのです。
私は、「経験豊富な人がAIを使いこなす」ことには、大きな可能性があると思っています。
65歳になって感じること
私は今年65歳になりました。
一般的には、定年を迎え、仕事から離れることを考える年齢かもしれません。
しかし、私は今でも新しいことに挑戦しています。
生成AI。
プログラミング。
新しい仕事。
新しい技術。
分からないこともたくさんあります。
若い人たちの方が詳しい分野もあります。
でも、それでいいと思っています。
65年間生きてきた経験がある。
そして、まだ知らないことがたくさんある。
この二つがあるからこそ、学ぶことが面白いのです。
「経験があるから、もう学ばなくていい」ではなく、「経験があるからこそ、新しい学びを活かせる」。
私は、そう考えています。
Today's English Phrase
"Experience is a valuable asset."
（経験は貴重な財産です。）
"Experience" は「経験」。
"Valuable" は「価値のある」。
"Asset" は「財産」という意味です。
経験は、お金では買えません。
成功した経験も、失敗した経験も、自分だけの財産です。
ただし、その財産を活かすためには、新しい知識や考え方を取り入れることも必要です。
私もこれから、
"Experience is a valuable asset."
という言葉を大切にしていきたいと思います。
最後に
AIは、これからさらに進化していくでしょう。
今まで人間が長い時間をかけて学んできた知識も、AIが短時間で整理し、説明できるようになっています。
だからといって、人間の経験が不要になるわけではありません。
失敗した経験。
成功した経験。
悩んだ経験。
人と向き合ってきた経験。
現場で判断してきた経験。
こうした積み重ねには、確かな価値があります。
ただし、経験を持っているだけでは十分ではありません。
その経験を振り返る。
新しい知識と組み合わせる。
必要なら、これまでの考え方を変える。
そして、次の行動に活かす。
そこにAIを活用できれば、経験の価値はさらに広がっていくのではないでしょうか。
私は、AI時代に大切なのは、
「経験か、AIか」ではなく、「経験とAIをどう組み合わせるか」
だと考えています。
これも私が提唱している、
「ヒューマンAIバランス」
の一つです。
長年の経験を大切にする。
でも、過去の経験だけに頼らない。
AIから新しい知識や視点を学ぶ。
でも、AIの答えを鵜呑みにしない。
そして、最後は自分で考え、判断し、行動する。
私はこれからも、これまで積み重ねてきた経験を活かしながら、新しいことに挑戦していきたいと思っています。
「ベテランだから、もう新しいことはできない。」
そんなことはありません。
むしろ、
「ベテランだからこそ、新しい技術を使って何ができるのか。」
そこに、これからの可能性があるのだと思います。
次回は、
【第25回】AI時代に必要なのは「若さ」か「経験」か？ ― 世代を超えて学び合う力
について考えてみたいと思います。
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