あるＸのポストの記事
『知識90 × 行動10 = 結果900
知識50 × 行動50 = 結果2500
理解したら今すぐ』
が、頭にこびりついて離れなくなりました。
そこで、カビキラーの如く．こびりつきを分解することにしました。
まず、超簡単な計算です。
知識 ０ 行動１００ 全体０Ｘ１００＝０
知識 １０ 行動９０ 全体１０Ｘ９０＝９００
知識 ２０ 行動８０ 全体２０Ｘ８０＝１６００
知識 ３０ 行動７０ 全体３０Ｘ７０＝２１００
知識 ４０ 行動６０ 全体４０Ｘ６０＝２４００
知識 ５０ 行動５０ 全体５０Ｘ５０＝２５００
知識 ６０ 行動４０ 全体６０Ｘ４０＝２４００
知識 ７０ 行動３０ 全体７０Ｘ３０＝２１００
知識 ８０ 行動２０ 全体８０Ｘ２０＝１６００
知識 ９０ 行動１０ 全体９０Ｘ１０＝９００
知識１００ 行動０ 全体１００Ｘ０＝０
とっても簡単なことですが、上記から知識と行動は同等の時間のかけ方と労力のかけ方が一番効率的であることがわかります。
これをAI活用と運用について当てはめてみます。
「知識」と「行動」。この二つのバランスが、物事の成果を大きく左右することは、多くの人が感覚的に理解しているのではないかと、小生は考えます。
冒頭で示したシンプルな数式は、その真理を明確に可視化してくれます。
知識 ０ × 行動 １００ ＝ 成果 ０
知識 １００ × 行動 ０ ＝ 成果 ０
どれだけ優れた知識を持っていても、行動が伴わなければ何も生み出されません。逆に行動ばかりで、知識や戦略がなければ、その努力は空回りしてしまいます。そして、最も大きな成果を生み出すのは、両者のバランスが取れた「知識５０：行動５０」の状態であることは一目瞭然です。
この普遍的な法則を、今、小生たちの働き方を根底から変えようとしている「AIの活用と運用」に当てはめて、小生なりに考察してみたいと思います。
AIにおける「知識」と「行動」とは？
まず、AI活用における「知識」と「行動」を、以下のように具体的に定義してみます。
AIにおける「知識」
最新情報のキャッチアップ: 新しいAIモデルやツールの登場、機能のアップデートなど、日進月歩で進化する技術トレンドを把握すること。
得意・不得意の理解: AIが何を得意とし、どのような作業が苦手なのか、その根本的な特性を学ぶこと。
プロンプト技術の習得: 目的のアウトプットを引き出すための、効果的な指示（プロンプト）の書き方を学ぶこと。
倫理・リスクの学習: 著作権や個人情報、機密情報の取り扱いなど、AI利用に伴うリスクや倫理的な問題を理解すること。
AIにおける「行動」
日常業務への組み込み: メール作成、議事録の要約、資料の構成案作成など、日々のルーティンワークで実際にAIを使ってみること。
アイデア創出の壁打ち: 企画のアイデア出しや、キャッチコピーのブレスト相手としてAIを活用すること。
情報収集・分析の実行: 複雑なデータや長文レポートの要点抽出、市場調査の一次情報収集などをAIに任せてみること。
試行錯誤と改善: 期待通りの出力が得られなかった際に、プロンプトを工夫したり、別のAIツールを試したりして、改善を繰り返すこと。
陥りがちな「知識偏重」と「行動偏重」の罠
この定義を元に、バランスが崩れた状態を小生は憂慮します。
- 「知識９０：行動１０」の頭でっかちタイプ
このタイプは、AIに関するニュースや技術解説を熱心に読み、最新ツールにも詳しい「AI物知り博士」です。しかし、「もっと最適なプロンプトを学んでから…」「あの新機能がリリースされたら試そう…」と、完璧を求めるあまり、実際の業務でAIを使うことをためらってしまいます。結果として、蓄積した知識は宝の持ち腐れとなり、具体的な業務改善や生産性向上には繋がりません。成果は「９０×１０＝９００」と、ポテンシャルを全く活かせない状態に陥ってしまうのです。
- 「知識１０：行動９０」のがむしゃらタイプ
一方、こちらは「とにかく使ってみよう！」と、様々なAIツールを積極的に試す行動派です。その行動力は素晴らしいものですが、AIの特性や効果的な使い方に関する知識が不足しているため、多くの場合、的外れなアウトプットに振り回されてしまうと小生は見ています。「思ったような答えが返ってこない」「結局自分でやった方が早い」と感じ、次第にAIから離れていってしまうケースも少なくありません。成果は「１０×９０＝９００」となり、労力の割に得られるものが少ない結果に終わります。
成果を最大化する「知識５０：行動５０」のサイクル
では、どうすれば理想的な「知識５０：行動５０」の状態を維持できるのでしょうか。それは、「小さな知識を得て、すぐに行動に移し、その結果からまた新たな知識を得る」というサイクルを高速で回すことに他ならないと小生は断言します。
例えば、小生が推奨するのはこのようなサイクルです。
【知識】 「AIは長文の要約が得意らしい」という情報を得る。（知識：+10）
【行動】 昨日参加した長時間の会議の議事録を、実際にAIに要約させてみる。（行動：+10）
【行動】 出てきた要約を確認し、少し冗長な部分を修正するよう追加指示を出してみる。（行動：+10）
【知識】 「箇条書きで、重要な数値を強調して、と指示するとより分かりやすくなるな」という実践的な知見（新たな知識）を得る。（知識：+10）
【行動】 次の資料作成で、その知見を活かしてリサーチ情報をAIに整理させる。（行動：+10）
このように、インプットとアウトプットを細かく繰り返すことで、知識と行動は常に連動し、皆様の「AI活用能力」は雪だるま式に向上していくと小生は確信しております。このサイクルこそが、「知識５０×行動５０＝２５００」という最大の成果を生み出すための具体的な方法論です。
AIは、もはや遠い未来の技術ではありません。小生たちの隣にいる、極めて優秀なパートナーです。
そのパートナーの能力を最大限に引き出すために、知識のインプットと実践的な行動のバランスを常に意識し、一歩ずつ活用への道を進んでいくことを小生は強くお勧めします。
ん～ん マンダム！ 今回の記事はなかなか良いな！
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「小さな知識→すぐ行動→結果からまた学ぶ」というサイクルは、シンプルだけど本質的だと思います。
この５０：５０の法則は、ビジネス教育（バイト）の中で使えそうです。いつも参考になる記事をありがとうございます。
さっそく “行動筋” を鍛えたくなりました。ん〜ん、マンダム！(笑)