生成AIビジネス時代サバイバル
結論を先に言えば、生成AIは先に世の中がどのように移り変わるかを予測し、確度が高そうなところで備えることが大事。
備えるとは、
１）ビジネスインフラを整えて、通過させる
２）泡沫的なプレイヤーとして生き抜く
３）アーリーマジョリティにおいて乗り遅れないようにする
大体この3つくらいが予測できる。
世の中がどのように移り変わるかは、その意味で、１）と２）においては、生き抜くために必死で解像度を上げなければならず、マクロの視点、ミクロの視点（空、人、虫の目線）両方必要になる。これに対して３）は特に必要ないので、話は噛み合わない。というよりは種族が異なる。
ここでは２）までの人の対象に記載する。
１．マクロな視点
日本の場合、労働人口における生産性は実は下がっていないが、労働人口自体が下がっているので、終わっているというのが以下の図。
もう少し言えばレガシーが頑張っている限りは、労働人口の生産性は実は下がる。そして、そのレガシーが生産性を上げたくない若年者層とシナジーをあわせると、より加速的に衰退する。
The "mystery" of Japan's economic stagnation is no secret at all! It's working age population has plunged relative to its peers. Japan is full of elderly people who no longer work. If it weren't for that, Japan's economic performance would look fine. (4/7) pic.twitter.com/qYnl8z97Ee
— More Births (@MoreBirths) November 21, 2023
日本が遅れているとか、色々言われているが、マクロ的な視点から見れば、頑張っているが、下がっていき修羅の図になることは予測される。
２．人の目線（ミクロ）
そんな中で、大企業は８割導入しているとの話ですが、①生成AI活用の課題はリテラシースキル向上とリスク対処、②デジタル化を担う人材の確保 「スキルの定義・評価や処遇」が課題としている。
これは、人が追いついていない。つまり、使いこなしていないことを示している。
マクロでは、労働人口が減少しているのに対して、実際にAIでその穴を埋めるにもその使う人がいない。リスクを考えて、進まない現象が思い浮かぶ。さらに、適材がいても使いこなせないということになる。
つまり、導入したものの、どうしたらよいのかわからない現象が多い。
①と②は別の問題であり、実は順番は②が先であり、①は次の課題である。
つまり、生成AIで如何に稼ぎ、②を確立し、①は切り捨てるか、それとも変化させるか否かしかない。
①で稼ぐ手法は、実は既存でも新規でも変わらない。
３．マクロの視点
稼ぐには、マクロで全体最適をする手法が望ましい。
後継者がいない以上廃業時代待ったなし。その中での全体最適を考えると一つのビジネスが見えてくる。←インフラになるか否か。
それに対して、中小企業での生成AIアドバイスで生き抜くのが泡沫系。
生成AIにより人を見抜くのが難しくなる。新規雇用としても、他の手法で見抜き、良い人材を探し求める必要がある。マルチな人間ではなく必要な人間を探し当てる必要がある。本物を見出す必要がある。
のみならず、給与を高く設定するため、収入が高くなる仕組みを作らなければならない。売り上げと利益を上げる仕組みと、その報酬を連動させる仕組みが丁度よい。そのうえで、変わる可能性がある人間を入れていく仕組みを津kる。
少しずつ、自分のやるべきことが見えてくるい
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