集合知Collective Intelligence

「皆さんが今たくさん書いてくださった観点は、僕がAIと対話していても出てこないものでした。AIとやっていると、どうしてもエコーチェンバー的に自分の考えの中に閉じこもっていく面がある。人間が集まったときの集合知の価値はやっぱりある。そして最終的に選択するのは人間なので、ある種とても強い国語力が求められる。AIは大量の言葉を吐いてくれるけれど、それを理解しなければならない。使いこなせる人とそうでない人で、個人の能力がAIによってどんどん増幅されてしまう時代かもしれない。」

「[2A]人が持つ知を流す ― 見るのは個人個人の頭の中、課題は本人も言語化できない暗黙知。[2D]知と人と組織を結ぶ ― 見るのは個人と組織の接続点、課題は溜まっても引き出せない、声の大きい人に寄る集合知。[2E]人的資源を配分し直す ― 見るのは組織全体のポートフォリオ、課題は削減か新価値創出か、そして誰の納得が必要か。」

「暗黙知のAI表出化、集合知の構造化、人材のAIマッチ、AI前提の人員配分を本気で進めた会社が現れた業界では、3年後、競争優位の源泉が入れ替わります。ベテランの経験知や社内イントラの蓄積、独自の文化、採用力、営業量 ― そのうち何が効かなくなり、何が効くようになるのか。実際に皆さんに書いてもらうと、『従来の知識蓄積から共感・言語化型へ』『知識の個人での抱え込みから共有へ』といった転換が立ち上がってきました。知を多く持つことより、引き出し・結び・流す力へ移っていくんです。」

「第1回は実装、第2回は戦略転換だったので、次は真ん中の組織レイヤーを。集団の暗黙知を集合知へ昇華させる（SECIモデル）、『解くべき課題』と『持っている能力』をAIで組み合わせて人材配置を最適化する、AI推進派・懐疑派の社員やステークホルダーの立場をAIに代弁させて人材戦略を考える ―― これらをミニ組織に見立てたゲーム仕立てで。第4回はもう一度実装に戻って『物理世界との接地』、Sense→Think→ActをLLMでどう扱うかを、警備巡回や画像でのAI接客といった体験で考…」