# チャプター 1 こんにちは。価値観の小流草アトシコーラジオ、この番組は既存の価値観にとらわれずに、自分らしい価値を作るヒントをお届けします。 # チャプター 2 こんにちは。トシコーラジオです。 今日はですね、Voicyさんからの日替わりのトークテーマで、 ハッシュタグ減らしたい固定費というテーマが出ておりまして、 固定費っていうと、授業をやっていて、売上に関わらず、 毎月というか定額がかかるものを固定費と呼ぶわけですが、 例えばお店をやっていれば、そこの賃料だったり人件費とかも、 全くお客さんが来なくても固定でかかるのが固定費ということなんですが、 この固定費を減らしていくところ、特に人件費だと、 これから先AIの活用でだいぶ効率化されるところもあると思うんですけど、 AIの活用とともに、そこからこれから大事なのは、 思考力よりも思考力じゃないかというお話をしてみたいと思います。 # チャプター 3 事業をやっているとですね、固定費の一番大きなところを占めるのが人件費ですね。 やっぱり人を雇っていると、事業が調子良い時は良いでしょうけれども、売上が立たなくなっても人件費がかかってくるとなると、 途端に赤字が積み上がってくるみたいなことになるわけですけれども、その辺をかなり、人件費って固定で月々というのを雇っていたりとか、 あるいは外注をしたりすると、必要な時だけちょっと試したりとかみたいなのが、固定費からちょっとずつ小口のですね、 これも固定費だと思うんですけれども、やや変動費的な要素に、毎回同じ金額がかかるわけじゃなくて、必要な時だけかかるという風にもしていけますよね。 その中でもですね、もう圧倒的に固定費が減ってくるところになるのが、もう今のCCAIの登場ですね、LLM大規模言語モデルの登場というところだと思うんですけれども、 チャットGPT Proがですね、月額3万円と。3万円って結構強気な価格設定だなみたいな話もありながら、一方でですね、本当にもう今のCCAIはプログラミングとかをですね、 かなりの精度でやってくれたりするので、エンジニアを1人雇っている。そしたら月に数十万かかるわけなので、それに比べたら3万円でお願いしたい仕事を何でもお願いできるみたいなのが、すごくかえって人件費だと思えば安いっていうような声も、 僕の周りでAIを活用している方からはよく聞こえますね。なので、固定費、本当に1人正社員とかで雇うっていう固定費よりは、さっき言ったように、必要なときだけお願いする都度発注のほうが、毎月固定はかからないわけですけれども、 そうするとですね、ちょっとしたことを検討するとか試してみたいっていうときに、それを1回1回発注して、これちょっと試してくれないみたいなのが言えないみたいなのがあって、だったらやっぱり常時いていただくほうがいいなっていうね。 エンジニアも外注か内静かっていうのだと、やっぱりちゃんと社内にエンジニアがいるほうがクイックなレスポンスができるっていうことにはなっていたんですけど、これがまたAI時代になるとですね、月3万円でもう常駐してくれていて、お願いしたいときにはすぐ、もう本当に瞬間で回答が返ってくるということで、 固定費はだいぶ圧縮できるところがあるんではないかなと思います。 実際にプログラマー、エンジニアとかデザイナーの人材の募集みたいなのは、生成AIの登場以降ですね、大きく減っているということで、デザイナー、エンジニアは今までとはちょっと働き方というか、提供価値をちょっと見直していかないと、なかなか厳しいなという時代でもあります。 # チャプター 4 このAIの登場で、何が一番変わったかというと、 さっきちょっとお話ししたこととも通じるんですが、僕は試行するトライアルですね。 試行錯誤、トライアル&エラーのトライアルの コストがめちゃくちゃ下がったなというふうに思います。 さっきも言ったように、ちょっと例えばプログラムを作って、 アプリケーションに機能を入れてみたいみたいなことがあったときに、 やっぱりエンジニアの稼働がかかるというと、 なかなか何でもかんでも試すわけにはいかないわけですよね。 試すっていうこと自体にコストがかかるので、 試すっていうことがなかなかしづらかったというところがあると思います。 1個試作を試すのにも、機能を1個開発して出してみて、 いや、何にも当たらなかったねって言ったら、 じゃあその機能をちょっと1回引っ込めようかみたいなことをやると、 数ヶ月、無駄というわけじゃないんですけど試しているので、 試して分かったっていうことになるので、 でもやっぱりその分の時間と金銭面でのコストっていうのは、 すごく大きいところがあったなというふうに思います。 これ単純に時間とお金がかかるっていうこと以上に、 事業をしているとネガティブなインパクトがあるのは、 試すっていうことのコストが高くなると、 だんだん試すっていうことをしなくなるんですね。 これを試そうと思っても、いや、これだけ時間とお金がかかるしなみたいなふうになると、 だんだん新しいチャレンジをしなくなって、 割と補修的になってきてしまうなというところがあると思います。 試すのが、1回試す、やってみるっていうことが、 結構コストがかかるときには、 外然性とか言ったりしますけれども、なるべく外さない、 大穴的なものではなくて、ごく順当な補修的なアイデアに、 やっぱり人間は選びがちだなと、損失を避けるためにですね。 要は、100万円で1個の馬券買ってくださいって言われたら、 だいたいもう本命しか買えないと思うんですよね。 全部突っ込めって言われたらですね。大穴に100万円突っ込むって、 結構な爆中値だなっていう感じじゃないと いけないと思うんですけど、これもトライアルのコストがですね。 これが例えば、1000円とかだったら、 大穴入れとみようかなみたいに、チャレンジがしやすいっていうところがあると思うんですけれども、 やっぱりこのコストが高いと、外したくないので、 極めて温等なところにしか施工がいかなくなるということがあると思います。 # チャプター 5 これ、産業もですね、よく重厚頂戴とか、 重厚頂戴な産業と、軽母単焼かな、軽くて薄くて、短くて小さい、みたいなものと比べると、要は、なんでしょうね、 静鉄場みたいなのだったり、インフラ産業みたいなのは、 重厚頂戴ですよね。それに対して、インターネットのサービスだったり、 アプリケーションを作っているっていうのは、 かなり設備投資とかもいらなくて、軽くいろいろ試せるということで、 これ、開発の手法としても、ウォーターフォールっていう手法と、 アジャイルっていう手法がありまして、ウォーターフォールっていうのは、 まず、何を作るかっていうのをちゃんと決めて、 それを水がですね、だんだん下流に行くように、こうでしょ、こうでしょ、こうでしょ、こうでしょと、 決まったとおり作っていく、ウォーターフォールですね。 これ、あんまり上流に戻ったりとか、やり直しみたいなことはしづらい、 重厚頂戴な産業では、そういうふうになると。 アジャイルは、作っている途中で、くるくるですね、内容を変えながら いくみたいな感じになるので、これができるのは、直すのは簡単だからですね。 車1台作って型をやった後に、ここをちょっと直したいなって言っても、 もう無理だよね、みたいなことがあるんですが、 ソフトウェアだと簡単に直せるみたいなことがあると。 基本的に、テクノロジーの進歩とともに、作るときのコストとか大きさは、 だんだん小さくなってきていると思うので、重厚頂戴なほうから、 軽を単省なほうに来ていて、ウォーターフォール的なのから、 アジャイル的なほうに来ていると。それの最たるものはですね、 インターネットで言うと、ベータ版という言葉だと思うんですが、 完全に完成する前に出してみると。出してみて、ユーザーからの フィードバックをもらったり、反応を見ながら すぐ変えちゃうっていうやり方をするのがベータ版ですよね。 これができるのは、繰り返しなんですけど、重厚頂戴じゃなくて、 軽を単省だからというところがあると。 車を作って出して、車の側のほうは、もう出しちゃったら すぐ変えるっていうことが、なかなかできませんよね。 テスラみたいな感じで言うと、中の機能は ソフトウェアで変えれるようになっているわけですけど、 型金みたいなのは、すぐは変えれないわけです。 そうすると、こういう産業では、試行するコスト、 トライアルをするコストが結構高いということになります。 何か直そうと思ったら、全部回収してきて、型金から作り直して みたいなことになるので。そうすると、 市場にプロダクトを出すときにも、一回出したら外せないので、 外さないようにちゃんと考えて、 改善性が高い答えを出してから、世の中にリリースする ということになります。これに対して、 やっぱりインターネット以降、ITの部分っていうのは、 とりあえず出してみるかっていう、 マーク・ザッカーバーグの有名な言葉で、 down is better than perfect っていうのがありますけれども、 完璧を求めるより、やっちゃったほうが早いよっていう、 そういう言葉なんですが、 まさにそういうカルチャーかなと思います。 # チャプター 6 こういう重厚頂戴だった時代には、既に述べたように、試すコストが高いと、なるべく外さないという答えを導き出して、それを試していくということになるので、 仮説を立てて、その解を考える思考力というのが結構大事だったわけですね。 一回出しちゃったらダメなので、結構社内で、ああでもない、こうでもないと議論して、いっぱい企画書の段階で考えて考えて、ああこれだというところまで来たら出すという感じだったと思います。 それがベータ版のカルチャーになると、もちろん一定の仮説はある中でですけれども、社内で議論しているより、出してみて、反応見て、また変えればいいじゃないということができるようになってきていると。 それがインターネット以降だったと思うんですけども、AIはそれをめちゃくちゃに押し進めているという感じがあります。 例えば、デザインを、今弊社だとロブロックスというので、ゲームのタイトルみたいなのをメタバスの中で出していると、ゲームのアイコンとかバナーとかありますよね。 ああいうのって、やっぱりゲームの顔なので、ちゃんと考えて作ったほうがいいですし、今までだとデザイナーさんに作っていただかないといけなかったりしたので、バナーとかアイコンとかを企画する段階で、いろいろちょっと考えてやってみた、見ないといけないみたいな感じだったりしたと。 でもこれ、生成AIですと、ものの数秒でめちゃくちゃいろんなパターンを出してくれるわけですね。そしたら、一旦その中から、これとこれとこれ、何か良さそうだけど、どれがいいかちょっと分からんなって思ったら、 もうそれをリリースしてみて、一番反応が良かったやつに変えていくというか、試していけばいいわけだと。そういうふうに最近になっていてですね。 これ、プログラミングでも何でもそうなんですけども、今まで人の手を返さないとできなかったところが、AIが数秒で出してくれるので、どれが確からしい正解かを、仮説を立てるっていうのは一緒なんですけど、これはこうかもっていう仮説を立てたときに、 昔は仮説から一番概然性がある正しいであろう答えを出してから試すだったんですけど、仮説を立てたときに、その概然性がある答えを考えるっていう思考力よりも、もうその段階でとりあえず試すっていう思考力ですね。 試す、試行錯誤のほうの思考力っていうのが大事になってくるんではないかなというふうに思います。考えるほうの思考力っていうのは、仮説を立てたら実行の前段階をすごく時間をかけるっていうところで、ここにロジカルシンキング的な散々論法というか、 AなんてBで、BだからCでしょ。CだからDだから、DだからEだから、Fじゃないかなみたいなのが大事だったわけなんですけど、そうではなくて、試すほうの思考力っていうのは、仮説を立てたらやるっていうこの実行の部分のほうがより重要になってきて、 とにかく試すっていうこと。仮説を立てて、それを実行して試すっていうところのフットワークが軽い人がAIという武器を手に入れると、武器っていうか人工知能さんも人みたいな感じなんで、っていうパートナーを手に入れると、本当に10倍、100倍のスピードでいろんなことを試していけると。 ここの割り切りというか、アップデートができるかどうかっていうのが、これからすごく重要な気がしています。ちょっと昭和的な20世紀的なところでいくと、やっぱり重厚長大な産業の癖が残っていると、仮説を立てたらよくよく考えようよというふうに思ってしまいがちだし、それを考えれば考えるほどいいものができるっていうふうに思いがちなんですけど、 それでも当たるかどうかは分からないっていうと、まず試すっていうこのジャンプするところが大事かなと思っていて、そこをAIを活用することで思考のコストがすごく下がるので、思考の回数をとにかく増やしていくと。 そういう力のほうが、これから価値を生んでいくところにはより重要になるのかなというふうに思っていたりします。ぜひ皆さんも本当に日々進化していると言っていいこのAI、何か考えたり、今までだったら、いやでもこれやるのどうしたらいいのかなとか、デザイナーさんにこれお願いしてとか、 一回これ機能を開発するのに2ヶ月かかるでしょうとか考えていたのが、もう数十秒で返ってくるので、これこうかもっていう仮説を持ったらまずやってみるみたいなことを、ぜひAIというパートナーとコラボしながらやってみていただけるといいのかなと思います。 はい、といったわけで今日はこの辺で、今日もあなたの1日がユニークでありますように。ではまた明日。