Keep It Simple, Stupid.
“KISSの法則”をモットーにしているが、ここで大事なのは「複雑なものをシンプルに捉える」ことであって、単にシンプルであること自体には、ほとんど価値がない。
物事は、基本的に複雑だ。
MECEという言葉もあるが、あれだって“MECEに構造をつくること”に価値があるのであって、この世にMECEな事象そのものが存在するわけではない。
世の中、そんな単純じゃねぇよ、である。
ここを履き違えると、
“複雑なものをシンプルに、シンプルなものはそのまま”
という浅い整理に陥る。
それでは表面だけをなぞることになり、面白くもなければ、価値もない。

どんな事でも、背景があり、物語がある。
そのあるもの・ないもの、見えるもの・見えないものをこねくり回し、
いろんな角度から眺めながら、そこに一筋の切り口を見つける。
この作業をひたすら繰り返していくと、
複雑な世界が、ある時スッと一本の線として立ち上がる瞬間がある。
その瞬間こそが、意味の解像度が上がるということだ。

「シンプルにすべし」は本質だ。
だがそのプロセスは、いつだってカオスである。

当たり前だが──教えられることと、教えられないことがある。
知識そのものは教えられる。知識の使い方やノウハウも、ある程度までは教えることができる。
しかし、「どんな場面で」「どんな目的で」それを使うべきか。
そのすべてを教えることはできない。
過去に起きた出来事なら説明できても、これから起こる未知の問題については、説明しようにもできないからだ。
知識は道具のようなものだ。
だが、その道具を“どんな未知の状況で”“どう使うのか”までは、完全には教えられない。
単純な道具であれば、使う場面を示すこともできるかもしれない。
しかし、知識のように抽象度が高く、汎用性が広い道具になると、使い方も、使う場面も無数に広がる。
むしろ、使い方そのものに価値が宿ると言っていい。
そうなると、もはや「教える」という行為には限界がある。
こちらだって、すべてのケースを知っているわけではない。
だからこそ本当は、
「なるほど、こういう使い方があったか！」
と驚きたいし、議論したいし、その発見にワクワクしたい。
どうやら知識には二種類あるようだ。
教えればすぐ使える知識と、
教えても使えるようになるまでに経験や、”ある種の能力”が必要な知識だ。
では、この“ある種の能力”とは何なのか。
経験しても使える人と使えない人がいる。
この差を、人は“センス”と呼ぶのだろうか──。

AIによって「構造」は誰にでも簡単に手に入る時代になった。
しかし、その構造に意味や価値を見出し、さらには新たな構造を生み出す力こそが、これからの鍵となる。
この「意味」や「新しい価値」を見出す力——それが洞察力だ。

洞察力は、経験と知識の往復の中でしか育たない。
やってみて、うまくいかず、学び、また挑戦し、また失敗する——。
その繰り返しの中で、時に飛び上がるような成功を得て、時にどん底で苦しむ。
その揺れ幅の大きさこそが、洞察の純度と深みを生み出す。

これまでは「構造を見つける」こと自体が大きな挑戦だった。
試行錯誤の過程で数多くのパターンを学び、理解し、その上で新しい構造を発見していく。
そして「見つけた！」と思ったものが、実はすでに誰かが見つけていた——そんな経験を重ねながら、人はパターンのより深い意味と使い方を学んできた。
しかし、AIによって構造化が容易になると、この過程の多くが省略される。

では、そのとき人はどうやって洞察力を磨くのか？
おそらく、AI時代の洞察力の磨き方は、かつての「教養（リベラルアーツ）」が果たしていた役割を、新しい形で取り戻す運動——新たなリベラルアーツ・ムーブメントになるのだろう。
その方法論については、今後の継続検討イシューとしたい。

AIが普及しはじめて、「誰でもできること」が急速に増えた。
文章を書く、デザインをつくる、資料をまとめる——これまで時間と経験を要した仕事の多くが、驚くほど短時間で形になる。まるで、初心者でも上級者のように見せてくれる“支援装置”のようだ。
だが、その一方で、職人性はどこへ行くのか、という問いが浮かぶ。
AIが表現や設計の「標準解」を出してくれるようになると、標準の中での巧拙や工夫は、ほとんど意味を持たなくなる。
型を整えるスピードや精度では、AIに勝てる人間はいない。
しかし、型そのものを超えて「何を作るのか」「なぜそれを作るのか」という問いを立て、意味のある逸脱を生み出すこと——ここにこそ、職人性は残る。
思えば、職人の世界にも似た構造がある。
熟練の大工は、図面通りに木を切ることよりも、木のクセや湿り気を読む。
陶芸家は、ろくろの上の土を「形にする」のではなく、「土の声を聞きながら形になっていくのを導く」。
そこには、教科書化できない「勘」や「間」がある。AIにはまだこの領域がない。
情報を扱うことはできても、「意味」を扱うことはできないからだ。
AI時代の職人性とは、この“意味”を扱う力のことかもしれない。
AIが提示する80％の完成品を前にして、「なぜこれを良いと思うのか」「本当にこれで伝わるのか」と自問できる人。
AIの答えを素材として、自分なりの手触りに変えていける人。
その人こそが、新しい職人なのだろう。
AIは多くの人を「上手く」してくれる。
だが、「深く」してくれるわけではない。
だからこそ、職人性は失われるどころか、これからさらに輝きを増す。
AIが型を整え、人が意味を吹き込む。
そんな時代のものづくりが、静かに始まっている。

AIは便利なツールだ。
便利で、簡単。――それゆえに課題もある。
AIは、ろくに知らない分野でも概要をまとめてくれ、ポイントまで整理してくれる。
関心の薄い領域であれば、それで十分だ。
まるでハイウェイを走っているように、特定分野の全体像や要点を、短時間で押さえることができる。
この便利さを使わない人は、徒歩で道を行くようなものだ。
勝負にならない。
だからこそ「AIを活用せよ」と声高に叫ばれる。
だが、このハイウェイには限界がある。
AIが導いてくれるのはせいぜい“80％”まで。
残りの20％――そこで必要になるのは、知識を「活用する力」だ。

この領域はAIの領域ではない。人間の領域だ。
AIを使う・使わないの格差は、時間とともにやがて解消されるだろう。
しかし、残り20％の“使いこなす力”の格差は、むしろ広がっていく。
AIが生み出した80％を糧に次の創造へ踏み出す人と、80％で満足して止まる人。
この差は、身震いするほど大きい。
AI登場以前からこの格差は存在していた。
だが、AIによって――その断層は、より深く、より広くなっていくのかもしれない。

“価値創造”と“効率”。
どちらも企業のビジョンや戦略の中で頻繁に登場する言葉だ。
だが、この二つの言葉は本来、相性が悪い。
なぜなら――効率よく価値を創造することなど、できないからだ。
多くの企業では、この矛盾を意識して使っているようでいて、実際には表現しきれていない。
“価値創造”は目標や目的として語られ、
“効率”は手段として扱われる。
だが、この構造のままでは整合しない。
受け取る側――特に現場のメンバーは、手慣れた効率化の発想に流れてしまう。
結果として、多くの企業で“ビジョンの核”であるはずの価値創造への意識が希薄になる。

本来、こう整理すべきだ。
既存事業は「効率化」を目指す領域。
新たな価値創造は「効果的な投資」を行う領域。
この二つを明確に分けて表現しなければならない。
そうでなければ、すべてが“既存事業の延長線”に吸い込まれ、
ビジョンも戦略も、ただの理想論――“絵に描いた餅”になってしまう。

ベンチャーの経営事例を大企業のメンバーが聞くと、
その意思決定の速さ、周囲を巻き込む力、行動の一貫性に深く感銘を受けることが多い。
ベンチャー側から見れば、それは“当たり前のこと”にすぎない。
だが大企業では、それがレアケースになってしまっている。
真剣味が違う――そう言ってしまえばそれまでだ。
ベンチャーでは、成長を目指す以上、意思決定し、スピードを上げ、周りを巻き込みながら進むしかない。
一つひとつが真剣勝負で、失敗すればすぐに修正する。
それ以外に成長の道はないのだ。
一方、大企業には「勝ちパターン」がある。
既に安定した収益を生む事業があるから、冒険的なプロジェクトに踏み出す必然性がない。
挑戦の必要がない組織は、当然ながら“失敗の経験”も失われていく。

ところが――である。
新規事業や新しい開発を始めようとすると、そこで初めて“冒険”が求められる。
しかし、多くの場合、やったことがない。
やり方を本で読んだ知識はあっても、それを組織の中で実装した経験がない。
知識も経験もないところに、洞察は生まれない。
つまり、大企業の眼で見る「理想的な事例」は、
ベンチャーの眼から見れば「当たり前のこと」なのだ。

価値観ほどではないが、企業組織を見ていると「立場による優先順位の違い」は常に存在する。
当たり前の話だが、人は自分の優先項目に囚われるものだから、その違いを意識して発信するのは難しい。
経営層は日々、株主・取引先・金融機関など内外から財務価値を問われ続けている。だから、判断軸はどうしても財務価値が主になる。
一方、部下は財務的な問いを直接ぶつけられることは少ない。その分、「なぜこの事業に取り組むのか？」という原点に価値を見出しやすく、意味価値が優先される。

この目線のズレは、主力ではない事業の評価で顕在化する。
もともとは新規事業として立ち上がった事業でも、時間が経つと“始めた理由”が曖昧になっていく。挙げ句の果てには、経営層でさえ「なぜこの事業を続けているのか？」がわからなくなっているケースすらある。
そうなると、判断は財務価値一本で下される。
部下側から見ると、「やる・やめる」の判断理由が意味価値の観点から説明されないので納得しにくい。
本来、事業の意味的価値を意識することは、その事業の出発点そのものだ。
だが、長く同じ事業を続けていると、運営そのものが目的になりがちで、事業の意味価値に立ち返る視点が失われていく。
危ない、危ない――。