ナギ｜仕事をほどく

AI時代の仕事、キャリア、組織について考える。複雑な出来事を、構造・因果・仮説からひとつずつほどいていく。

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仕事やキャリア、マネジメント、AIについて、自分が悩み、考え、試してきたことを記事にしています。同じような悩みを持つ方に、私の経験が少しでも役に立てばうれしいです。

読みやすいように記事一覧を作りました。気になるテーマから、ゆっくり読んでもらえたらと思います。

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AIが自分より良い設計案を出したら、人間は何をするのか。

さらに良い案をひねり出すことではない。

AIが設計・作成した案について、前提、崩れる条件、実行した場合に影響を受ける人を理解する。他者と議論し、採るか、変えるか、見送るかを決める。

AIより良い答えを出すことではなく、答えの扱いを引き受けることが仕事になる。

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日本企業の生産性を下げているのは、仕事が遅いことだけではない。価値のない業務をAIで効率化し、ツール選定、研修、効果測定、成果報告という新しい仕事を増やしていることにもある。

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レジリエンスは、一部の打たれ強い人だけが持つ能力ではない。歩けるようになるまで転び、受験や就活で落ち、仕事でも何度も間違えながら、私たちはここまで来た。もともと持っていた力を、大人になって使わなくなるだけなのだと思う。

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担当者は「この施策には効果がある」と考える。上司は「他の施策より優先する価値があるか」と考える。この差が視座の差である。効果だけでなく、何を後回しにするかまで考え始めると、仕事の見え方が変わる。

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@m_nishiba 紹介ありがとうございます！！

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紹介ありがとうございます！嬉しいです。

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今日の注目記事をご紹介！

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会議で一番えらいのは、最後に鋭い批判をした人ではない。最初に、全員が具体的に批判できる叩き台を作った人である。評論家は議論に参加する。叩き台を作る人は、議論そのものを始める。

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@m_nishiba 私も調べてみましたが、有効性を示す研究は見つけられなかったです。
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最近、「言語化できていないですね」と言えば、少し賢そうに見える。しかし、何ができていないのかを説明できなければ、その指摘自体が言語化できていない。「言語化」は、便利なマウント用語になりつつある。

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「前にも言ったよね」は、部下だけに向ける言葉ではない。前回、仕事の進め方を何も変えなかったなら、同じ失敗を繰り返したのは管理職も同じである。

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読書を始めても、10冊や20冊では人生はあまり変わりません。ここで「効果がない」とやめる人は多い。しかし知識は、増えた量だけ価値を持つのではありません。蓄積した知識同士が結びつくと、新しい本から得られるものまで増えていきます。読書には、成果が遅れて現れる期間があります。

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「プロジェクトリーダーを経験しました」は、リーダーシップの証明にならない。計画を配り、進捗を確認し、未達の理由を説明しただけかもしれない。リーダーシップが現れるのは、最初の計画が崩れた後である。

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付箋を百枚出しても、前提が一種類しかなければ、アイデアは一つしかない。価格を変え、名前を変え、機能を足しても、同じ顧客像と同じ課題認識から出た案なら、それは百案ではなく一案の言い換えである。

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キャリアが伸び悩むと、多くの人は資格を取り、新しいスキルを学び、自分を作り直そうとする。

でも、先に変えるべきなのは自分ではなく、買い手かもしれない。

同じ経験でも、今の会社では「普通」、別の市場では「希少」になる。

30歳からのキャリアアップには、努力より先にマーケット感覚が必要です。

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新しい仕事に挑戦すれば、必ず評価が上がるわけではない。本業より優先順位の低いことに時間を使っていると判断される場合もある。挑戦にも、昇格につながる挑戦と、評価を下げる挑戦がある。

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売上を達成したから、よい仕事だったとは限らない。大幅値引きや無理な約束で取った受注かもしれない。失注したから、悪い仕事だったとも限らない。適切に動いても負けることはある。結果とプロセスを分けなければ、人は正しく育たない。

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