『 数学女子 智香が教える 「数字に強い人」の仕事の進め方 』（日経ビジネス人文庫）の刊行を記念して著者・深沢真太郎さんのトークイベントが三省堂書店神田神保町本店にて開催されました。計算や分析はAI（人工知能）が高速でこなす時代に人間に求められることは何か。その答えは「気持ちよさ」にありました。
AIが出した数字に自分で意味づけできるか
26年4月、「数学女子 智香シリーズ」の最新刊となる『 数学女子 智香が教える 「数字に強い人」の仕事の進め方 』（日経ビジネス人文庫）を上梓しました。単行本『数学女子 智香が教える こうやって数字を使えば、仕事はもっとうまくいきます。』（2014年、日本実業出版社）を文庫化するにあたって、大幅に加筆修正、改題したものです。
「数学女子 智香シリーズ」は『数学女子 智香が教える 仕事で数字を使うって、こういうことです。』（日本実業出版社）から始まりました。2013年のことです。
当時は世間で「ビッグデータの活用が重要」だと叫ばれ、「統計学は最強の学問」といった統計学ブームが起きていました。「統計学を勉強しようと思ったけれど、挫折した」という記憶がある人もいるかもしれません。
その後、「DX（デジタルトランスフォーメーション）の時代だ」「いや、時代はAI（人工知能）だ」と、いろんなキーワードが出てきましたが、僕としては時代ごとのキーワードを意識しつつも、一貫して同じことを言っています。
それは、「仕事で数字を使うと、いいことがありますよ」ということです。
ただ、生成AIが登場し、今は「数字に強い人」の定義が変わってきています。
では、AI時代の「数字に強い人」とは、どんな人か。それは「AIが示す数字に自分自身で意味づけし、ストーリーで話せる人」です。
「意味づけ？」「ストーリーで話す？」と、ピンと来ないかもしれません。
一言で「AI時代」と言ってもいろんな解釈がありますが、僕は「AI時代とは、みんながもっともらしいことを簡単に言える時代」だと考えます。
そんな中で「数値分析の結果、AIが『左に行け』と言うので、左に行きます」は通用しません。なぜ通用しないかというと、「気持ちよくない」からです。
AIに分析させた結果、「左に行け」「今はやめたほうがいい」と言われる。しかも、その内容はもっともらしい。
でも、それを聞いた上司や取引先はどう思うでしょうか。何だかモヤモヤして、ふに落ちませんよね。
「え？ 君はどう考えるの？ 私は君に仕事を預けているんだよ」
「私はAIとではなく、君と仕事をしているんだよ」
こう思うはずです。
これからのAI時代、ビジネスパーソンは「もっともらしさ」よりも「相手の気持ちよさ」を大事にして仕事をし、コミュニケーションを取らないと「通用しない人」になってしまいます。
AI時代に人間がする仕事は4つ
AIの時代であっても、ビジネスパーソンが数字を使ってする仕事は4つです。それは、
- 計測
- 計算と分析
- 意味づけ
- 伝える
です。基本的にはこの4つで、1 → 4の順番で進めます。これは時代がどう変わろうとも変わりません。
「4つの仕事をAIがするのでは？」と思うかもしれませんが、AIができるのは「2 計算と分析」。残りの「1 計測」「3 意味づけ」「4 伝える」は人間の仕事です。
順番に説明しましょう。
まず、「1 計測」は、「何を計測するか」「どんな情報を持つか」は人間が決めなくてはいけないということです。
脳科学者の茂木健一郎さんが「これからのAI時代の知性とは、その人がどういうデータを持っているか」と動画サイトでおっしゃっていました。僕もその通りだと思います。
これからの「知性」とは「質の高いデータ」と言えるでしょう。
超優秀なAIという機械が使えるようになった今だからこそ、この1番目のステップが大事なのです。ChatGPTにあれこれ聞くにしても、実は「質問する前」が大事で、そこが「知性」だというわけです。
「2 計算と分析」はAIの得意分野だから任せるにしても、「3 意味づけ」は人間がしなくてはいけません。AIが「左に行け」と言った。「本当に左に行っていいのか」「左に行くことで生じるリスクは何か」と考えられるか、クリティカルシンキングができるかどうかが大事です。
人材育成の現場では、生成AIが登場する以前から「クリティカルシンキング」を重視しています。
たとえば、「顧客満足度90％」と聞いたとき、「すごいな、けっこう高いな」と瞬間的に思ってしまう人は、危険です。これだけでは、その「90％」の定義が明らかにされていないからです。
すべての顧客からランダムにピックアップした100人の答えなら「おおむね満足してもらっている」と考えていいでしょう。しかし、超優良顧客トップ10人のうち9人の答えなら、「なぜ残り1人は満足していないのか」にフォーカスすべきです。
数字に意味づけし、健全な批判精神をもって、物事を考える。だまされないのは人間の仕事なのです。
そして、「4 伝える」も最後に人間がやらなければいけない仕事です。ただ伝えるのではなく、「相手の感情に乗っかる話し方」が求められます。
この話し方が抜群に上手だったのが、ナイチンゲールです。「近代看護学教育の母」としてのイメージが強いと思いますが、実はストーリー性を持って話せる、きわめて優秀な統計学者でした。
＜関連記事＞ 看護師・ナイチンゲールは、実は数字に強かったナイチンゲールはイギリス政府の任命を受けてクリミア戦争に赴き、野戦病院で傷病者の看護にあたりました。上層部に病気による兵士の死亡率を説明する際は「ロンドンの大疫病（ペスト）」と比較して伝えたそうです（『数字の翻訳 スタンフォード経営大学院教授の「感情が動く数字」の作り方』［チップ・ヒース著、カーラ・スター著、櫻井祐子訳／ダイヤモンド社］）。
「あのとき、1週間に何人の人が亡くなったか、覚えていますか。今回の戦争はおよそ5倍の人が亡くなっている大惨事です。どれほど大変なことが起きているか、分かっていただけますか」という形で伝えたわけです。さらには当時にはめずらしく、グラフを用いて説明したともいわれています。
数字で考え、人を動かすには、ぜひ1 → 4のステップを意識してください。
取材・文／三浦香代子 構成／酒井圭子（日経BOOKSユニット） 写真／稲垣純也
『 数学女子 智香が教える 「数字に強い人」の仕事の進め方 』
今、武器となるのが「数字で語れる習慣」。ビジネス数学・教育の第一人者が、会議・報告・提案・営業で役立つ数字の使い方を、業務効率化や損益判断、広告効果、マーケティング、意思決定などを題材にやさしく解説。生成AIを生かす質問力も身につく実践的な一冊です。
深沢真太郎著／日本経済新聞出版／990円（税込み）