Growth hackと人工知能は親和性が高い

角田進二　sumida shinji

１．記載の目的と対象


ぶっちゃけ、ＣｈａｔＧＰＴを自分が楽をするためだけに使うというスタイルならば、今回の手法は使えない。読まなくても良い。ここでは、人工知能時代におけるサバイバル術について記載しているのであって、ベーシックインカムで生き抜く手段を考えるというものではない。
会社の業績を上げて、自分の給与をドルベースで世界水準まで引き上げるという希望のある方だけ読んで欲しい。

２．GrowthHackとは

GPT：
Growth hackingは、企業の急速な成長に特化したマーケティングのサブフィールドです。主に、初期段階のスタートアップ企業が短期間で大きな成長を必要とする場合に用いられる戦略の総称です。このアプローチには「ハッキング」という意味合いは含まれず、データ駆動型のマーケティングが需要生成の最適化手段として使用されます​​。

Growth hackingの目的は、クリエイティブかつ通常は低コストの戦略を使用して顧客基盤を拡大することです。これには、顧客の認知からマーケティング、ブランドアンバサダーに至るまで、顧客ジャーニーのあらゆる部分で新しい成長機会を体系的に探求することが含まれます。このプロセスは、ユーザーの活性化、マーケティング、製品戦略の実験と最適化を通じて、迅速なビジネス成長を提供することに焦点を当てています​​​​​​。

組織を活性化し、成長させるための一般的な手順は次のようになります：

  1. 目標の設定：組織のビジョンと成長目標を明確に定義します。

  2. データ分析：市場データ、顧客の行動、競合他社の動向などを分析し、戦略の方向性を決定します。

  3. 仮説の設定と実験：成長を促進する可能性のあるさまざまな戦略について仮説を立て、小規模な実験を行います。

  4. 結果の分析と適応：実験の結果を分析し、効果的な戦略を拡大適用します。

  5. 継続的な改善：成果を維持し、さらなる成長機会を探求するために、戦略を継続的に評価し、調整します。

このプロセスは、継続的な学習と適応、およびイノベーションに重点を置いており、特に資源が限られている初期段階の企業にとって有効な方法です。

本

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そして、そのグロースハックの説明をしているのもこれも参照して欲しい。

youtube

興味深いのは以下の部分。
サービスを特定し、KGIやNSMを特定し、さらにKPIで分かりやすくすることで、各社員が何を着目すべきかが分かる。何を成果として求められるかが分かる。

今まで沢山の社員の教育その他を見てきたが、結果的に打開策はない。宗教的なものを出すということもあるが、それだけでは勝てなくなる。
稲盛さんの経営は目的としては正しいが、データ経営においてはそれだけでは勝ちにくい。つまり、両輪が必要となる。

どうしても社長になるとついつい自分がやった方が速いと思ってしまうケースが多い。
しかし、事業の解像度をチームに共有することでさらにチームでの解像度を格段に深まり、さらに加速する。
そして、自分で動くや命令をするという工数は、パワハラその他の可能性もあり、リスクは非常に高い。自発的に動かすにはどうすればよいかといえばシステムが必要になる。自発的に動いているという自覚をする仕組み、自分で考える仕組みとそれを補う仕組み、その動きが組織と自分のためになっているという実感が必要になる。この点、ゲーミフィケーションで動かすというものでは意外と解像度を低くしてしまうので留意が必要だ。ゲームは、安心な場所で自分の限界を超えないレベルで楽しむ思考の人が多い場合、うまく行かないケースもある。まずは、解像度をあげて、フィットするタスクをフィットする能力にマッチングをし、ＫＧＩ、ＮＳＭから導き出されたＫＰＩをどのようにクリアするかを考え、補助を受けながら施策を出し、その施策を完遂することになる。そのあたり、すぐに行き詰まるところもあり、クソゲーになりやすいのが今の時代だ。右肩上がりとは全く思考が異なる。
少子高齢化においては、各マーケットのセグメントが小さく細分化され、何が火花になり、グロースするかなど最初は見当がつかない。見当がつかないものを、如何に数字を出すための研鑽としてやるとしてもすぐに落ち込むのが人間だ。テレアポも１０件もすれば落ち込む人間はいる。それを理解した上でのオペレーションの回し方は大事であり、安易にゲーミフィケーションということで言葉を誤魔化してはならない。成功するまでは苦行になりがちであり、成功して漸くゲームとして成立するという現実を直視すべきだ。
命令は、劇薬で頻繁にやると思考能力が低下するので、命令を減らす。そして、ＫＧＩ、ＮＳＭなどにあわせて、ＫＰＩを作り、さらに施策を一緒に考えるための補助が必要になる。その具体度を掘り起こす際に、GPTの補助ないしは上司の補助が必要になる。少人数でやるわけだから、上司がいちいちすべての補助をすることは不可能になる。そこで、GPTなどの人工知能は使われることになる。
成功体験を蓄積させない限り、努力は継続できないのだから、意思決定がより正解に近いものであり、かつ、精度が高いものでなければならない。それらは、上司すらわからないことの方が多い。そうした漏れを人工知能は補助をすることになる。

無論、KPIや方法論ばかりを追うことで、ルフィーのように悪いことをしていたらすぐに社会から追い出される。

今の時代、「良い人」を演じない限り、すぐにSNSで指摘され、社会から追い出される。それは失言に近いものでも同じことになる。間違ったものをすぐに追い出す機能が高まり、「いじめっ子世にはばかる」は社会から許容されない時代になりつつある。
よって、カルチャーにフィットしていないが有能な人は組織には不要になる。その代わり、人工知能によって良い人は脳内拡張がされ、意思決定が可能になる。つまり、稲盛さんのような精神論は寧ろ今の方が大事にされていることになる。ESGは社会から追い出される基準として大事になってきている。
社会は、どんどん不透明化しているので何が正しいかなどわからない。そこで、PDCAを回すことになる。そこで改善を繰り返すことになる。

社員とロイヤルユーザーは大事な構成であり、その改善が問われる。

今の時代、精神面では良いが、数字が見ることができる幹部がいるとは限らない。どこまでそうした数字を見ることができる人間がいるかが成長のカギとなる。理由はブラック企業その他を言われないようにするには、数字から導き出す手法が必要になるからだ。
もはやそれを人間がすべてを理解してやるのは不可能だ。そこで、どのように人工知能を組み込むかがカギになる。

３．人工知能の組み込み方


解像度が低い人間はすぐに人工知能が人間を駆逐するなどと言及する。実際将棋で人工知能は棋士を駆逐したかを見てほしい。寧ろ着目され、どのように人工知能を使えばよいかのインサイトを与えている。
人間を代替する、人間を補助するというのは、人間の幸せにとって本来的には本質的な問いではない。その理由は、人間は道具が与えられた際、新たな職業を作ってきたからだ。感動は、人間が作るものであり、人工知能が作り上げるものではない。作りてが必要であり、その作りはは人間が中心になる。
たとえ、人工知能で農業を自動化につき完結することができたとしても、何を食べたいかはどのように食べたいかは人間が決めたいものであり、そのおケーション（機会）の作り手は人間である。
従来の作業の代替と将来の仕事を作る（新規事業）についても、人工知能には向きと不向きがある。人工知能は仮説と嘘を作ることは容易だが、人間はその際感情などを読む、その他のところで補うことも可能である。人間は価値を生み出すことに集中することができる。
個人の能力の育成、個人の能力の拡張、チームにおける成果の拡大などがあるが、個人の能力の育成だけだと、社内では分裂しやすく、使わない人が多くなる。個人戦をやる限りは、リニアな成長は可能かもしれないが、結果的にその人が辞めたらうまく行かないことになるだろう。属人性がある人工知能の使い方は限界があり、費用ばかり掛かるというのが現実だ。
これに対して、集合知を集める形での人工知能の使い方は会社の成長を促すことになる。例えば、カイゼンのリストを作っているならばそのリストを人工知能に食わせつつ、施策その他をGPTに回答させることで、説明及び解決のばらつきは減らすことができる。理解がしやすい環境が作りやすくなるのでより集合知が集まりやすい環境になる。
GPTに部長その他の特性を読み込ませることができれば、部長は罰ゲームにはならない。休むことができる環境を作ることができる。部長ならこのようなことを言えるだろうということになる。個人の属人性を如何に排除するかがグロースのきっかけになるのが通常であるので（つまりボトルネック）、GPTはまさに救いの神になりうる。

休むことができ、生産性があがれば感謝されるのに、経営者は何も頭を使わず、単にGPTを使わせてそれでOKとしている。非常に残念な使い方だ。
さらに、法務部がGPTを使わせるために、ルールを作るが、どんどん作りこんでしまい、かえって工夫できない状況にするケースもある。それでは誰も使わないケースもある。
法務部は、問題が起きたときに消火をすることを中心に考えればよいのに、その自信がないケースもあろう。

大事なのは情報収集と社員にリスク共有する仕組みであろう。ESGは、悪性のある企業を追い出すことをメインにしており、社員及び社外に悪性をもたらさない試みを排除するものではない。

如何に利用促進をすべきかを考えるべきであり、管理ばかりを考えると結果的にグロースハックの仕組みを減らすことになる。
会社に利益をもたらさないということは社員の給与が増えないことである。それは会社が衰退することに繋がる。
使い方としては、トークスクリプト（立場を決めてディスカッション）、計画、人事採用など様々な形で使用でき、効率化だけではなく、判断の深さにも影響を与えている。

４．人工知能を取り込まない幹部の責任は重い


正直ベース、社会は複雑化し、誰も自分の力だすべてを分析することは不可能になっている。これは飛脚が自動車の登場によりなくなったように、自らの脳だけで判断するのは不可能になっていることを示す。
つまり、たとえ人工知能を取り込み、マイクロソフトのCopilotなどを取り入れて全社員に使わせたとしてもそれは免罪符とはならない。如何に、会社の業績に直結させ、継続的に使わせ、かつ、給与を上げるかまで考え、かつ、他のメンバーにも考えてもらうしかない。とすると、チームとしての活用が望ましく、個別の能力を高めるためだけで使用するという手法では他の企業には勝てないことを意味する。
無論、今すぐに株主代表訴訟が起きるというものではない。しかし、業績に雲泥の差がでるのは５年後くらいであり、複利でその成長は大きくなる。
部内で人工知能のリスクについて誰の責任として特定するよりも、ベストプラクティスを模索する方が遥に生産的である。


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角田進二　sumida shinji
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