AIで「技術的な問題」が片づいたあと、人に残る「適応課題」― 免疫マップ×AIの研修を組み立てる

「AIのあとに残る、適応課題」の題と、「アクセルとブレーキ、同時に踏んでない?」の付箋
この記事の結論
AIで技術的な問題が片づくほど、最後に残るのは、人が固定観念を崩して変わる適応課題です。アクセルとブレーキを同時に踏むような裏の目標と固定観念を見つける研修が、今とても大事になっています。AIは対話や「前提が変わった探しワーク」で、その気づきを少しお手伝いできるかもしれません。
この記事でわかること
  • AIが作業を代わりにやれるようになり、技術的な問題はだいぶクリアできる。「もうやれるのに、気づいていないだけ」が多い
  • 残るのは適応課題。「部下を認めたくない」の裏に「ダメなリーダーと思われたくない」という裏の目標があり、アクセルとブレーキを同時に踏んでいる
  • 裏の目標と固定観念を見つける研修が大事。AIは対話や「前提が変わった探しワーク」で手伝えるかもしれない。免疫マップ×AIの研修を組み立てる
目次

先日、いつも一緒に仕事をしている睦子さんと電話で話していたときのことです。
前にこのブログでも書いた、私の「免疫マップ」の話題が出てきました。

話しているうちに、「今こそ、これが大事なんじゃないか」と強く感じたので、今日はそのことを書いてみます。

「技術的な問題」は、AIでだいぶクリアできるようになった

免疫マップでは、課題を大きく2つに分けて考えます。
やり方や道具を変えれば解決できる「技術的な問題」と、人のほうが変わらないと解決しない「適応課題」です。

AIが、どんどん人の代わりに作業をやれるようになってきました。
その結果、技術的な問題は、だいぶクリアできるようになってきています。

現場の話を聞いていると、「もうやれるのに、それに気づいていないだけ」というものが、本当に多いんです。

技術的な問題はAIでだいぶクリアできるようになり、残るのは人が固定観念を崩して変わる適応課題、という図

残るのは、人が変わる「適応課題」

技術的な問題が片づいていくと、最後に残るのが適応課題です。
人間が自分の固定観念を崩して、新しい状況に適応していく。そういう課題です。

たとえば、「部下がいい仕事をしても、なかなか認めたくない」という場合。
その裏には、「ダメなリーダーだと思われたくない」という裏の目標があったりします。

「部下を認めて伸ばしたい」というアクセルと、「自分の立場を守りたい」というブレーキ。
この2つを同時に踏んでいるから、頭ではわかっていても、なかなか前に進みません。

免疫マップの例。改善したいこと「部下のいい仕事を認めて伸ばす」、実際の行動「なかなか認めない」、裏の目標「ダメなリーダーだと思われたくない」。アクセルとブレーキを同時に踏んでいる図

そして、そのアクセルとブレーキの裏表の関係を縛っているのが、本人も気づいていない固定観念です。
この固定観念を崩していく適応課題こそが、今まさに人間のボトルネックになってきている。
私は、そう感じています。

見つける研修が、とても大事になる

ボトルネックは、見えないと手が打てません。
だから、自分の裏の目標や固定観念を「見つけていく研修」が、とても大事だと強く感じました。

これは1つのコンテンツとして、さらに深めていこうと思っています。

AIが、少しお手伝いできること

では、ここにAIが少しお手伝いできるものとしては、何があるでしょうか。
今、考えているのはこんなことです。

  • 対話のチャットの中で、自分の固定観念を探していく
  • 以前の研修でやった「前提が変わった探しワーク」のように、何の前提が変わったのかから近づいていく

「前提が変わった探しワーク」は、前のブログ「前提が変わると、ボトルネックは何段階も移っていく」で書いたセミナーでも取り組みました。

AIが手伝えること。対話のチャットで固定観念を探す、前提が変わった探しワーク、答えを出すのは本人、という図

答えを出すのは、あくまで本人です。
AIは、自分1人では見えにくい裏の目標や固定観念に、気づくきっかけをくれる相手になるかもしれません。

免疫マップ×AIの研修を、組み立ててみる

そこで、免疫マップにAIを取り入れた研修を、1つ組み立ててみようと思います。
実際にやってみたら、またここでお伝えします。

動画でも解説しています

このブログの内容を、ワビタン(我孫子)が3分半の動画でお話ししています。

あなたが「わかっているのに、なぜか進まない」と感じていることは、何ですか?
その裏には、もしかしたら、アクセルと同時に踏んでいるブレーキがあるのかもしれません。

※AIの進化はとても速いため、少し前のブログでは前提が変わっていたり、今では当てはまらない内容になっていたりすることがあります。すべての記事を常に最新に保つのは難しいため、取り入れるときは最新の情報もあわせて確認してください。ここでは、私自身が実際に試して効果があったことを、その都度お届けしていきます。なお、TOC(制約理論)の基本の考え方は、AIが進化しても大きくは変わりません。

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