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ラウンドナップWebコンサルティングの中山陽平です。

AI時代に伸ばすべきは、知識よりも「生の経験」

AIが社会を大きく変えていく今、「自分はどんな能力やスキルを伸ばしていけばいいのか…？」

と迷う場面がでてきたという声を聞きます。

コミュニケーション、ファシリテーション、プログラミングなど候補はいくつも挙がりますが、何を選ぶかの前に、私が現場でAI活用の差を見てきた結論は「生の経験を積み重ねておくこと」です。

私自身AIを日常的に使っていますし、もっと使いこなしている方も、まだ距離がある方も、仕事の現場で数多く見てきました。そこで一貫して感じるのは、AIを使って成果を出せる人ほど、もともと自分の中に「やってきた量」があるということです。

営業でも制作でも開発でも、実際に泥臭く手を動かした経験がある人は、発想の幅が広がりますし、AIへの頼み方そのものが変わってきます。

AIの返答の室を決める重要な要素「考えるフレーム」

AIを使っていて「うーん、そうじゃないんだよな」と感じるときがないでしょうか…？

あの違和感の正体は、「どこからどこまでを考えるべきか」という線引きが、こちらの期待とズレているケースが多いです。

これは、AI分野で「フレーム問題」と呼ばれる概念に近い話。

それは、ざっくりとは「AIは考えようと思えばいくらでも範囲を広げられてしまうため、こちらが求める枠に収めるには、指示する側が境界線を引いてあげる必要がある」ということ、

つまり、AIに「どこまで考えてほしいか」を渡せるかどうかが、成果の分かれ目になるわけです。

実践経験があると、AIに渡す条件が具体的になる

実際に経験がある人は、AIに対して「これも考えて」「そこは今は要らない」という判断ができます。そして、返ってきた案を見て、「何が満たされていないか」を言葉にして修正できます。

逆に、ふわっと「調べておいて」と頼むだけでは、返ってくるものもそれなりにしかなりません（ありますよね…）

AIを使いこなしている人ほど、最初に条件を丁寧に置いてから対話を進めています。例えば、代表的な物としては、次の3つの軸で整理していることが多いと思います。

• 「前提条件」――今何が分かっていて、何が分かっていないのか
• 「制約条件」――やってはいけないこと、触れなくてよいこと、優先順位
• 「期待するゴール」――何を決めたいのか、どの粒度のアウトプットがほしいのか

この条件出しは、頭の中だけで組み立てようとしても限界があります。

でも、自分で手を動かしたことがある領域であれば「ここが落とし穴」「ここは余計」という勘所が育つので、AIの出力を実務に乗せやすくなりますよね。

「将来AIがやるから、今はやらなくていい」は危ない考え方

AIやロボティクスの発展を見ていると、肉体労働も含めて代替される領域は広がっていくでしょう。

だからこそ「どうせその仕事はなくなる」と考えて、経験を積むことを避けてしまう人が出てきます。しかし、私の実感としては「仕事が消える」というよりも、「仕事の形が変わる」という表現のほうが正確です。

スピードが上がったり作業が軽くなったりしても、改善の余地は残りますし、安全性やコストの見直しなど手を入れる場所は次々に生まれます。そのときに効いてくるのが、実際にやってきた経験です。形が変わった仕事の中で、何をどう改善すべきかを見極められるかどうかは、過去の経験量に大きく左右されます。

経験は、どんどん積みにくくなる

便利さが増すほど、AIが当たり前になるほど「体験する機会」そのものが減っていきます。

たとえば移動ひとつ取っても、今は当たり前のように速く移動できますが、かつてのように「移動そのものが日常の経験になる」という状況は生まれにくくなっています。AIの進化も同じ構造で、効率化が進むほど、人が直接手を動かす場面は確実に減っていきます。

だからこそ、気軽に経験できるうちに体感する・手を動かしておくことが大切です。現場の温度感や細部の感覚は、画面越しに眺めるだけでは手に入りません。あとから取り戻そうとしても、そう簡単にはいかないものです。

体験を増やすために、今すぐできること

「経験を積め」と言うと大げさに聞こえるかもしれません。大切なのは、学びとして終わらせず、現場で人や業務と接しながら積み重ねることです。

• 副業として小さく受けてみる――範囲を決めて、責任を持ってやり切る
• 誰かの仕事を手伝わせてもらう――近くで見て、同じ手順を自分でもやってみる
• ボランティアでもいいので実務に触れる――「役割がある場」に入り、期待に応える

こうして体験を積んでおくと、AIを使う場面でも「何を任せて、どこを自分で見るか」の判断がしやすくなります。AIは便利な道具ですが、道具を価値に変えるには、使う側の解像度がものを言います。

余談：法人の生き残りはまた別問題…

個人のスキルの話から少し視野を広げると、法人側の世界も大きく揺れています。ChatGPTが新機能を出すたびに、産業全体がざわついてますよね。

例えばメディアの世界は、収益モデルの面でも専門性の面でも、相当厳しい局面に入っていくと感じています。

Google Discoverのように検索しなくても情報が届く仕組みがある上に、対話型AIも「おすすめ枠」のような形で情報を届ける方向へ進んでいます。さらにMCP（外部ツールと対話型AIをつ