AI時代の評価差

何で差がつくか

まず、評価の基準が変わった

誤解しやすい点

先に結論

AIを使うと伸びる、ではない

• 伸び悩む人ほど、AIを仕事に入れていない
• 差は、使うことの有無より遅れで広がる

量では勝てない

働き方の変化

これまで	これから
量をこなす	仕組みで勝つ
長く働く	失敗を減らす
自力で進める	協力で進める

一人で終わる仕事が減った

背景

昔は多かった

自分だけで完了する仕事が
以前は半分近くあった

今は少ない

いまは働く時間の87%で
人の協力が必要になった

結論

処理の速さより
巻き込む力が効く

先に評価される人

成果の前に見る点

1. 成果が出やすい場をつくる
   信頼を得て、協力が集まる状態を先につくる
2. 大きい仕事を任される
   良い環境をもらえる人ほど、結果を出しやすい
3. 自分だけで抱え込まない
   周りの力を使える人が、結局いちばん伸びる

AIの使い方

使うことより、使い方で差が出る

AIは目的ではない

考え方

当たり前化

電気や水道のように
仕事の土台になりつつある

手段にする

使うこと自体ではなく
成果のために使う

なくても可

別のやり方で通せるなら
無理に使わなくていい

強い人の基本姿勢

狙うのは成功より

1. まず失敗を減らす
   うまくいかなかった理由を先に集める
2. 通らない型を外す
   ダメだった形を減らすと、通る率が上がる
3. 相手ごとに直す
   同じ資料でも、相手に合わせて変える

AIに渡すのは失敗例

ここが分かれ目

成功例だけ

良さそうでも
そのまま真似しにくい

失敗例を入れる

何がダメかを覚えさせると
外しにくくなる

先回りできる

同じミスを避ける
下書きに変わる

1つで決めない

見直しの習慣

これまで	これから
1つで作る	2つ以上で確認
答えを信じる	別の道具で疑う
決め打ちする	平均2.5個使う

外にない失敗が強み

人にも会社にも効く

成功談は広がる

世の中に出た情報は
誰でも見つけやすい

失敗は残りにくい

表に出ない失敗の記録は
まねされにくい

差がつく場所

自分の失敗メモが
次の武器になる

人の価値

AIが苦手なところに寄せる

人に残る3つの強み

AIにないもの

やりたい理由

相手に認められたいなどの
気持ちは人の側にある

自分の体験

現場で痛い目を見た経験は
人しか持てない

体を使う対応

謝る、会う、場を読むは
人の出番が大きい

人を動かす順番

明日からやること

1. 先に気持ちを受け取る
   情報より前に、相手の感情を受け止める
2. 反応と決定を分ける
   意見にはまずうなずき、判断はあとでよい
3. 対面で話す機会を増やす
   仕事は『何をするか』より『誰とするか』で進む

まとめ

評価される人の行動

• AIは目的でなく、仕事の手段にする
• 量より、失敗を減らす仕組みをつくる
• 一人で抱えず、協力される人になる
• 成功談より、失敗の記録をためる
• まず共感。判断はそのあと