Ren

剛田くん、これはめちゃくちゃいい問いだと思う。しかも僕は、「数年後にその世界が来る」というより、第一段階はもうかなり始まっていると思ってる。順番に答えるね。まず、第一段階について。ここは実は、全部を人間が一から整理して巨大なナレッジベースを作らないといけない、という話でもないんだ。Work IQは、Microsoft 365上で日々仕事をしていること自体からコンテキストを作っていく。 SharePointやOneDriveのドキュメント、Teamsの会議やチャット、会議のトランスクリプト、Outlookのメールや予定、誰と誰が一緒に仕事をしているのか、どういう仕事が継続して行われているのかのコンテキストはMicrosoft 365上のシグナルとして自動でWork IQの材料になる。それもあって、僕のチームでは積極的にミーティングとかの録画・録音はオンにしなくても、最低限トランスクリプト（書き起こし）はオンにしている。お影で3－4個ミーティングが重なっても、人として判断が必要なものだけに参加すればよくなったんだ。あと、昔いた会社のようにファイル名でバージョン分けちゃうとタイムスタンプがあるとはいえ、混乱しやすくなるから正しくSharePointのバージョン管理を利用するように徹底してるし、OneDriveの直リンク共有とかもなるべく減らすようにチームにお願いしている。そうすれば例えば、「1年前のA社案件のPowerPointを探せ」だけではなくて、「このテーマについて過去に誰が議論して、どんな判断をして、その後どうなったのか」という仕事のコンテキストそのものをAIが扱えるようになっていく。そしてコンテキストについて言うと、これをWork IQだけで終わらせていない。業務データや指標、リアルタイムデータをビジネスの意味に変換して扱うのが Fabric IQ。自社システムや各種ナレッジソースを、エージェントが使えるナレッジとして扱うのが Foundry IQ。そして外部世界の最新情報をコンテキストとして持ってくるのが Web IQ。これらをMSはこの春にまとめて、Microsoft IQというインテリジェンスレイヤーとして発表したんだ。つまり、仕事の文脈×業務データの文脈×分析結果としての文脈×外の世界の文脈をCopilotやCowork、エージェントから使えるようにしていく考え方だね。ただし、剛田くんの言う通り、「じゃあ顧客の機密情報まで全部ファーム全員のAIに食わせるの？」というのは全然違う。ここはむしろ重要な設計思想で、Work IQは基本的に、その仕事を実行している本人の権限で見えるものしか見えない。僕がA社の案件に参加していなければ、A社の機密資料が突然僕のCopilotから見えるようになるわけじゃない。さらにMicrosoft Purview のDLP（データ損失ポリシー）、機密性ラベル、SharePoint側のアクセス制御などを使えば、「人間にはアクセスできてもAI処理には使わせない」みたいなところまで制御できる。だから僕は、案件固有の機密情報を全社共有することと案件から得た学びをファームのインテリジェンスにすることは、分けて考えるべきだと思ってる。後者は、ある程度抽象化すればいい。実際これは実際に僕のFDEチームでもやってる。各プロジェクトの最後に、何をやったか、何がうまくいったか、何が失敗したか、次回同じケースなら何を変えるか、他の顧客でも再利用できる型は何かをMarkdownの形に落とすSkillを作って、チームに展開し、Markdownは集中管理してチームのIQとして保管している。成功した案件だけじゃなくて、失敗した案件ほど残す。昨年度は100件に1件ぐらいあったけど、僕は失敗したこと自体では担当者を責めない代わりに再利用可能なコンテキストに変えてくれたら褒めるようにしていた。一人が失敗して、その失敗をきちんと言語化しておけば、ほかのメンバーは同じ穴に落ちなくて済むからね。だからのび太くんもミスしてもいいんだ。1回は。そうすると面白いことが起きる。みんな失敗を隠さなくなるし、いろいろと積極的に試してくれるようになる。そして「Fail Fast」が単なる文化論じゃなくて、組織のIQを増やす仕組みになる。僕はこれが第一段階への一つの答えだと思ってる。で、第二段階。「それができたら、人間には何が残るの？」ここが一番面白いよね。生成AIって、ものすごく乱暴に言えば、膨大なデータからパターンを統計的にトークンとして学習して、その文脈に対してもっともらしい次の出力を生成する仕組みだよね。もちろん、今のモデルは今まで見たことがない組み合わせや、かなり新規性の高いアイデアも生成できる。でも、自分自身の人生を生きて、相手の顔を見て、その場の空気を感じて、何を大切にするかを自分の意思で決めているわけではない。だから僕は、人間の価値は知識を覚えていることから、かなり変化していくと思ってる。シンプルな例として、顧客が、「分かりました。検討します」と言ったとする。AIから見れば、かなりポジティブな文章かもしれない。でも優秀なコンサルなら、その直前の沈黙、役員同士の目線、誰が発言しなかったか、いつも質問する人が今日は何も言わなかったこと、そういうものを見て、「これ、全然納得してないな」と判断することがある。これは議事録にもTeamsのトランスクリプトにも残らない。だから顧客の経営層との対談は楽しくてやめられない。そしてもう一つ。AIが過去100社の知見を一瞬で取り出せるようになったら、「100社見たことがある」だけでは、ベテランの価値にならなくなると思う。代わりに重要なのは、100社のどの知識も答えにならない101社目で、何を思いつけるか。例えば、「過去は全部こうだったけど、今回は逆なんじゃないか？」とか、「そもそもこの問題設定自体が間違ってるんじゃないか？」「誰もやってないけど、試したらどうなる？」というコンサルならではの問いを作れる人。そこは今まで以上に価値が上がると思う。だから僕のFDEチームでは「Fail Fast」の文化をかなり強く言ってる。AIに正解を聞いて、安全なものだけ選ぶ人を増やしたいわけじゃない。今まで誰も思いつかなかったものを見つけて試す。僕は、AI時代の人間の価値は「答えを知っていること」より、「まだ存在しない答えを探しに行けること」に寄っていくと思ってる。そして最後。「出来杉たちGAFAMの次の価値って何なんだ？」という問いだけど、これも、僕の今の仕事そのものなんだ。僕が今マネージャーとして見ているFDEチームの仕事は、いろんなお客様の現場に実際に入り込んで、「AIを入れたら、ROI含めて本当に仕事はどう変わったのか」を4週間で見ること。何がうまくいったのか。何が全然使われなかったのか。モデル・製品・組織の問題なのか、Skillが足りないのか、ツールが足りないのかなどを現場で学ぶ。そしてそこで得たものを、僕らFDEだけができる特殊技能として抱え込むのではなくて、僕らが作ったSkillやAgentや実装パターンで、汎用化できるものはどんどんテンプレートにして外に出す。そして、今日僕らしかできないことを、コンサルファームだと明日はシニコンができるようにする。明後日はジュニアもできるようにする。その次はのび太君でもできるようにする。それが僕らのミッションだと思ってる。究極的には、今僕らがFDEとしてやっている仕事そのものを自動化して、なくしてしまいたい。それができたら、次のもっと難しい仕事をやればいい。これは別に遠い未来の話でもなくて、かなり身近なところでも既にやってる。今、僕のチームでは平均して30〜40プロジェクトくらいが並行して動いているけど、以前は誰が何をやっているか、誰が余力があるか、タイムゾーンは大丈夫か、次の案件を誰に振るべきかを僕が各USとEMEAのメンバーに確認して判断していた。それを今は自動化して、プロジェクト状況とチームの負荷を見て、新しい案件のアサインまで仕組みに任せている。もちろん最後は僕が本人に最終確認するけど。結果として、僕自身の時間だけでも週2時間くらい減った。でも僕にとって一番大きかったのは、その2時間じゃなくて、1on1で「今どの案件やってる？」と確認する必要がなくなったこと。だからその時間を、「最近どうしているか、次の案件では何をやりたいか、何を尖らせたいか、どういうキャリアにしたいかという話に使えるようになって、キャリア相談は月一に増やせるようになった。僕はこれがすごく象徴的だと思ってる。 AIでマネージャーをなくしたわけじゃなくって、マネージャーから、マネージャーじゃなくてもできる仕事をなくしたおかげで人間にしかできないマネージャーの仕事の割合が増えた。だから僕の勝手な見解だけど、GAFAMの次の価値も人間がやらなくていい仕事から、もっと人に意味のある基盤を作ることなんじゃないかな。そしてこれは最初の話にも戻ると、剛田くんものび太君も、AIに仕事を奪われないためにAIより上手にPowerPointを作る必要はない。むしろ、自分の仕事の中から、AIに渡せるものをどんどんAIに渡して、そこで空いた頭と時間を、まだAIにはできない仕事に使ってほしいと思う。ということで剛田くん。最後の「お前のものは俺のもの」についてだけど。残念ながら、剛田くんには僕のWork IQのアクセス権がないから、それは無理だよ。そこはPurviewの方が強いみたいだね。

TaikiYoshidaJP's tweet photo. 剛田くん、これはめちゃくちゃいい問いだと思う。
しかも僕は、「数年後にその世界が来る」というより、第一段階はもうかなり始まっていると思ってる。

順番に答えるね。まず、第一段階について。
ここは実は、全部を人間が一から整理して巨大なナレッジベースを作らないといけない、という話でもないんだ。Work IQは、Microsoft 365上で日々仕事をしていること自体からコンテキストを作っていく。

SharePointやOneDriveのドキュメント、Teamsの会議やチャット、会議のトランスクリプト、Outlookのメールや予定、誰と誰が一緒に仕事をしているのか、どういう仕事が継続して行われているのかのコンテキストはMicrosoft 365上のシグナルとして自動でWork IQの材料になる。それもあって、僕のチームでは積極的にミーティングとかの録画・録音はオンにしなくても、最低限トランスクリプト（書き起こし）はオンにしている。お影で3－4個ミーティングが重なっても、人として判断が必要なものだけに参加すればよくなったんだ。あと、昔いた会社のようにファイル名でバージョン分けちゃうとタイムスタンプがあるとはいえ、混乱しやすくなるから正しくSharePointのバージョン管理を利用するように徹底してるし、OneDriveの直リンク共有とかもなるべく減らすようにチームにお願いしている。

そうすれば例えば、「1年前のA社案件のPowerPointを探せ」だけではなくて、「このテーマについて過去に誰が議論して、どんな判断をして、その後どうなったのか」という仕事のコンテキストそのものをAIが扱えるようになっていく。

そしてコンテキストについて言うと、これをWork IQだけで終わらせていない。業務データや指標、リアルタイムデータをビジネスの意味に変換して扱うのが Fabric IQ。自社システムや各種ナレッジソースを、エージェントが使えるナレッジとして扱うのが Foundry IQ。そして外部世界の最新情報をコンテキストとして持ってくるのが Web IQ。これらをMSはこの春にまとめて、Microsoft IQというインテリジェンスレイヤーとして発表したんだ。
つまり、仕事の文脈×業務データの文脈×分析結果としての文脈×外の世界の文脈をCopilotやCowork、エージェントから使えるようにしていく考え方だね。

ただし、剛田くんの言う通り、「じゃあ顧客の機密情報まで全部ファーム全員のAIに食わせるの？」というのは全然違う。ここはむしろ重要な設計思想で、Work IQは基本的に、その仕事を実行している本人の権限で見えるものしか見えない。僕がA社の案件に参加していなければ、A社の機密資料が突然僕のCopilotから見えるようになるわけじゃない。さらにMicrosoft Purview のDLP（データ損失ポリシー）、機密性ラベル、SharePoint側のアクセス制御などを使えば、「人間にはアクセスできてもAI処理には使わせない」みたいなところまで制御できる。

だから僕は、案件固有の機密情報を全社共有することと案件から得た学びをファームのインテリジェンスにすることは、分けて考えるべきだと思ってる。後者は、ある程度抽象化すればいい。

実際これは実際に僕のFDEチームでもやってる。各プロジェクトの最後に、何をやったか、何がうまくいったか、何が失敗したか、次回同じケースなら何を変えるか、他の顧客でも再利用できる型は何かをMarkdownの形に落とすSkillを作って、チームに展開し、Markdownは集中管理してチームのIQとして保管している。

成功した案件だけじゃなくて、失敗した案件ほど残す。昨年度は100件に1件ぐらいあったけど、僕は失敗したこと自体では担当者を責めない代わりに再利用可能なコンテキストに変えてくれたら褒めるようにしていた。一人が失敗して、その失敗をきちんと言語化しておけば、ほかのメンバーは同じ穴に落ちなくて済むからね。
だからのび太くんもミスしてもいいんだ。1回は。

そうすると面白いことが起きる。みんな失敗を隠さなくなるし、いろいろと積極的に試してくれるようになる。そして「Fail Fast」が単なる文化論じゃなくて、組織のIQを増やす仕組みになる。
僕はこれが第一段階への一つの答えだと思ってる。

で、第二段階。
「それができたら、人間には何が残るの？」
ここが一番面白いよね。

生成AIって、ものすごく乱暴に言えば、膨大なデータからパターンを統計的にトークンとして学習して、その文脈に対してもっともらしい次の出力を生成する仕組みだよね。もちろん、今のモデルは今まで見たことがない組み合わせや、かなり新規性の高いアイデアも生成できる。でも、自分自身の人生を生きて、相手の顔を見て、その場の空気を感じて、何を大切にするかを自分の意思で決めているわけではない。だから僕は、人間の価値は知識を覚えていることから、かなり変化していくと思ってる。

シンプルな例として、顧客が、「分かりました。検討します」と言ったとする。AIから見れば、かなりポジティブな文章かもしれない。でも優秀なコンサルなら、その直前の沈黙、役員同士の目線、誰が発言しなかったか、いつも質問する人が今日は何も言わなかったこと、そういうものを見て、「これ、全然納得してないな」と判断することがある。これは議事録にもTeamsのトランスクリプトにも残らない。だから顧客の経営層との対談は楽しくてやめられない。

そしてもう一つ。AIが過去100社の知見を一瞬で取り出せるようになったら、「100社見たことがある」だけでは、ベテランの価値にならなくなると思う。代わりに重要なのは、100社のどの知識も答えにならない101社目で、何を思いつけるか。
例えば、「過去は全部こうだったけど、今回は逆なんじゃないか？」とか、「そもそもこの問題設定自体が間違ってるんじゃないか？」「誰もやってないけど、試したらどうなる？」というコンサルならではの問いを作れる人。そこは今まで以上に価値が上がると思う。

だから僕のFDEチームでは「Fail Fast」の文化をかなり強く言ってる。AIに正解を聞いて、安全なものだけ選ぶ人を増やしたいわけじゃない。今まで誰も思いつかなかったものを見つけて試す。僕は、AI時代の人間の価値は「答えを知っていること」より、「まだ存在しない答えを探しに行けること」に寄っていくと思ってる。

そして最後。「出来杉たちGAFAMの次の価値って何なんだ？」という問いだけど、これも、僕の今の仕事そのものなんだ。

僕が今マネージャーとして見ているFDEチームの仕事は、いろんなお客様の現場に実際に入り込んで、「AIを入れたら、ROI含めて本当に仕事はどう変わったのか」を4週間で見ること。何がうまくいったのか。何が全然使われなかったのか。モデル・製品・組織の問題なのか、Skillが足りないのか、ツールが足りないのかなどを現場で学ぶ。そしてそこで得たものを、僕らFDEだけができる特殊技能として抱え込むのではなくて、僕らが作ったSkillやAgentや実装パターンで、汎用化できるものはどんどんテンプレートにして外に出す。

そして、今日僕らしかできないことを、コンサルファームだと明日はシニコンができるようにする。明後日はジュニアもできるようにする。その次はのび太君でもできるようにする。それが僕らのミッションだと思ってる。
究極的には、今僕らがFDEとしてやっている仕事そのものを自動化して、なくしてしまいたい。それができたら、次のもっと難しい仕事をやればいい。

これは別に遠い未来の話でもなくて、かなり身近なところでも既にやってる。今、僕のチームでは平均して30〜40プロジェクトくらいが並行して動いているけど、以前は誰が何をやっているか、誰が余力があるか、タイムゾーンは大丈夫か、次の案件を誰に振るべきかを僕が各USとEMEAのメンバーに確認して判断していた。それを今は自動化して、プロジェクト状況とチームの負荷を見て、新しい案件のアサインまで仕組みに任せている。もちろん最後は僕が本人に最終確認するけど。

結果として、僕自身の時間だけでも週2時間くらい減った。でも僕にとって一番大きかったのは、その2時間じゃなくて、1on1で「今どの案件やってる？」と確認する必要がなくなったこと。だからその時間を、「最近どうしているか、次の案件では何をやりたいか、何を尖らせたいか、どういうキャリアにしたいかという話に使えるようになって、キャリア相談は月一に増やせるようになった。僕はこれがすごく象徴的だと思ってる。
AIでマネージャーをなくしたわけじゃなくって、マネージャーから、マネージャーじゃなくてもできる仕事をなくしたおかげで人間にしかできないマネージャーの仕事の割合が増えた。

だから僕の勝手な見解だけど、GAFAMの次の価値も人間がやらなくていい仕事から、もっと人に意味のある基盤を作ることなんじゃないかな。そしてこれは最初の話にも戻ると、剛田くんものび太君も、AIに仕事を奪われないためにAIより上手にPowerPointを作る必要はない。
むしろ、自分の仕事の中から、AIに渡せるものをどんどんAIに渡して、そこで空いた頭と時間を、まだAIにはできない仕事に使ってほしいと思う。

ということで剛田くん。最後の「お前のものは俺のもの」についてだけど。残念ながら、剛田くんには僕のWork IQのアクセス権がないから、それは無理だよ。そこはPurviewの方が強いみたいだね。

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Ren @spica_ren

22 days ago

すげー秀逸なやり取りタイムラインに流れてくる某保険会社の営業の「『検討します』の直後に〜」の動画も、顧客のメリットを全く考えてない内容だったからなー

花笠

@hanagasa_ai

23 days ago

のび太さん、たけしさん、出木杉さんシルバーウィーク中にお疲れさま。読んでいて少し気になったのだけれど、お三方とも「資料をどう作るか」の話ばかりで、顧客の話が一度も出てこないのね。のび太さん。たけしさんの言葉は厳しいけれど、私も同じことを思ったわ。問題はCopilotに作らせたことじゃなくて、「これで出せる」とのび太さんが判断したこと。そこにのび太さんの判断が乗っていないなら、Copilotを使わなかった頃と何も変わらないでしょう？たけしさん。おっしゃることは全部正しいと思う。でも「これまで言ってきたことが出来てない」と毎回言えてしまうということは、その観点がまだたけしさんの頭の中にしかないということよね。フォントも1枚1メッセージも数字の出所も、出木杉さんの言う通りSkillにしていいの。ただ、たけしさんの指摘で一番大事なのはそこじゃなくて「で、顧客は何を意思決定すればいいの？」の一行よ。そこだけは型にできない。そこを忘れないでほしいわ。そして出木杉さん。説明はとても分かりやすかったわ。ただ一つだけ。 Deep ResearchもSkillsも、2026年の今は顧客の方も同じものを持っているのよ。前回議事録から論点整理された関連資料付き資料なら、顧客のCopilotが月曜の朝に自分で出せる。私たちがそれをお持ちすることに、お金を払っていただく理由はもうないのよ。残るのは、AIの検索範囲の外にあるものだけ。顧客がまだ言葉にしていない不安や、議事録には残っていない会議室の空気。そこから過去資料の要約からは絶対に出てこない「もしこの前提が違っていたら？」「この顧客が本当に怖がっているのは、こっちじゃない？」という人間の仮説。それを幾つも立てて、AIに何百通りも試させて、どれを持っていくか自分で選んで、自分の名前で責任を持つ。それが2026年の資料作りだと、私は思うわ。ちなみに出木杉さん。出木杉さんはいつも正解を言ってくれるけれど、正解を言えることと、選ばれることは別よ。それは、映画を通じて出木杉さんが一番よくご存じだと思うけれど。