AIに奪われない仕事をするための思考力とは!「入門『地頭力を鍛える』32のキーワードで学ぶ思考法(細谷功)」

AIに奪われない仕事をしたいならこの本!「入門『地頭力を鍛える』32のキーワードで学ぶ思考法(細谷功)」

みなさんこんにちは。文系女子SEのほりごたつ(@horigotatsuSE)です。

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AIに仕事を奪われるんじゃ・・・

と不安に思っていませんか?

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ほりごたつ
人間にもまだまだできる仕事はあるよ!この本を読んでみて!

今回紹介する1冊はコチラ。

いま人間が行っている定型業務を中心とする仕事の多くの部分がAIに取って代わられるだろうという予測もあります。

(中略)

人間の知的能力に対する大きな問題提起がされている時代に重要なのが、
既成概念にとらわれずに自ら能動的に問題を発見し、やるべき解決策を考えて、それを行動に移していく力です。

 

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確かに、人間じゃなくてもできる仕事が増えてくるかもしれないね。。

AIに仕事がどんどん取って代わられていく世の中。

ではその中で人間ならではの強みとは何なのでしょうか。

この記事の内容

  • 人を動かすための「頭のいい説明」とは
  • 人を動かすための「説明力の上げ方」とは

それではさっそく本紹介に移っていきましょう!

AIに奪われない仕事とは

本書では、二項対立の視点によって

今後AIに取って代わられる仕事と人間でしかできない仕事について述べています。

AIに奪われない仕事1.川上の仕事

家の近くでもなんでもいいので、思いつく川をイメージしてみてください。

上流の方は細くて急で、下流に行くほど広く穏やかですよね。

イメージは浮かびやすいと思いますが、

それぞれ本書ではどんな内容で述べられているかというと

川上
いわゆる上流。流れが生まれる場所で、川岸の岩の大きさもそれぞれ異なる。
仕事でいえば抽象的で、蓄積もなく、統一指標もない状態。
川下
いわゆる下流。ある程度流れがあって、川岸の石も丸く磨かれ統一感が出る。
仕事でいえば具体的で、過去の蓄積があり、それによる統一指標もある状態。

このように、

それぞれ業務や能力を上流と下流の流れの特徴で例えています。

本書では、この「川下」の仕事は今後AIに取って代わられるだろう、と述べられています。

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SEの仕事でいうと
要件定義は川上、プログラム工程は川下、ってことかな?

逆に言えば企画立案などの仕事はAIにはできないため、

どの職業が今後AIに奪われる、とは一概に言いきれず

どの仕事でも川下にあたる部分がAIに取って代わられていく、と述べられています。

AIに奪われない仕事2.問題発見の仕事

学校の勉強を思い出してみてください。

テストがあって、その問題を解いて、答え合わせをして。。

このように、答えが分かっているものに対して考えるのは

「問題解決思考」だと本書では述べられています。

問題発見
問題を見つけるもの。
そもそもの問題を疑ってかかり、自分の頭で考える。
問題解決
問題は与えられるもの。
与えられた明確な問題を効率的に解決できる。

基本的に私たちが受けてきたのは問題解決思考に基づく教育です。

テストで問題を解くことがあっても、

なかなか「問題を作る」ことはありませんでしたよね。

ですがこの「問題解決」の部分については

今後AIに取って代わられていくだろう、と述べられています。

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IT業界でいえば
システム課題を見つけるところが問題発見、
システム化戦略を練るところが問題解決かな?

AIに奪われない仕事ができる思考力をつけるには

それではAIに負けない、人間ならではの思考力をつけるためにどうすればいいのか。

本書ではまず、人間ならではの思考力として以下の3点を挙げています。

人間ならではの思考力

・結論から考える
 →仮説思考力

・全体から考える
 →フレームワーク思考力

・単純に考える
 →抽象化思考力

それぞれについてみていきましょう。

AIに奪われない仕事をするための思考力1.仮説思考力

まだ要件もほとんど決まっていない案件があったとして、

そのスケジュールを立ててほしい、と言われたらみなさんはどうしますか?

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要件が分からなければ開発量もわからない。
まずは要件を精査してからじゃないと。

このように

・最後に結論が出る

・完璧主義

・すべての情報を集めて十分な時間をとる

考え方を本書では「非仮説思考」と定義しています。

一方で

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ざっくりスケジュールとしてはこれくらいでいける。
このスケジュールの前提としてはこれくらいの開発量を想定。

このように

・「結論から」考える

・拙速主義

・限られた時間と情報で最善の答えを出す

考え方を本書では「仮説思考」と定義しています。

概算見積などを行う人には必要な考え方ですよね。

この思考法はAIに勝る人間ならではの強みの一つです。

AIに奪われない仕事をするための思考力1.フレームワーク思考力

フレームワーク思考、と聞くとどのようなイメージでしょうか。

少なくとも私は本書を読むまではそれほど良いイメージではありませんでした。

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型にはめる考え方って柔軟性がない気がして。。

本書では、フレームワーク思考の使いどころから解説されています。

人間だれしも、考え方に偏りがありますよね。

この「偏り」を矯正するためにフレームワーク思考を用いるのだそうです。

これにより思考のクセに気づいたり

見落としがちなところを極力なくしたりできます。

たとえば、前述した概算スケジュールを考える際に

どのような前提を置くのか

という点については人それぞれ偏りが出てくることがあります。

この前提の置き方にフレームワーク思考を用いて

全体から案件を捉えていく。

これがAIにはできない人間ならではの強みです。

AIに奪われない仕事をするための思考力3.抽象化思考力

そして最後に抽象化。

SEの方なら、

「新設だと生産性は上がり、修正だと調査を含むのでやや下がる」

と聞いたことがあったり、

もしくはそれに基づいて見積をすることがあるのではないでしょうか。

このように内容如何にかかわらず

「新設なら」や「修正なら」とざっくりまとめて考える考え方、

これが「抽象化思考」です。

 

仮説思考、フレームワーク思考、抽象化思考、

これらのAIでは代替できない思考力を高めていくことが

これからの人間に求められていることです。

まとめ:AIに奪われない仕事をするために戦略的な思考を鍛えよう

いかがだったでしょうか?

前述した以外にも本書は32のキーワードで述べられていますが、

個人的には「戦略的思考」というキーワードが印象に残りました。

本書では二項対立としていくつも対立するキーワードが挙げられているのですが、

ざっくりまとめると以下の通りです。

戦略的思考と戦術的思考

戦略的思考
 いかに戦わないか(そもそも戦う必要があるのか)を考える
戦術的思考
いかに勝つかを考える

この戦略的思考の「そもそも」という考え方は
SEの仕事では特に求められる力だと感じています。

たとえば突然の要件変更を突貫スケジュールで、など

無理難題を要求してくる顧客がいたとします。

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どうやってこの開発量をスケジュール内に終わらせよう?

と「いかにうまくやるか」を考えるのが戦術的思考、

それに対して

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そもそもこの要件変更を受け入れる理由があるのか?
そもそもこんな突貫スケジュールでやるほど急ぎなのか?

とやらずに済む案はないのか、

本当にその内容をそのスケジュールでやらなければいけないのか

を考えるのが戦略的思考です。

この考え方って実際の業務の中では排除しがちですが、

結構大切だと思っています。

改めて本書を読んで意識していかないと、と思いましたね。

みなさんもぜひ読んでみてください。

 

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ほりごたつ
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