5つの変革を高速接続する、学習エンジンである。

AIを導入する企業は増えています。

しかし、

文章を作る。

資料を要約する。

問い合わせを自動化する。

それだけでは、企業の本質的な変革には届きません。

私が考えるAIの価値は、5つのイノベーションの間をつなぐこと

にあります。

顧客の声を分析し、技術開発へ戻す。

営業活動から、顧客価値の仮説を更新する。

事業の結果を、ビジネスモデルへフィードバックする。

現場の判断を記録し、組織の知識へ変える。

マネジメントの経験を、次の世代の学習へ渡す。

AIを使えば、

組織の中で眠っていた経験や情報を、学習できる資産へ変えることができます。

AIとは、単なる効率化ツールではありません。

組織を、学習するシステムへ進化させるための技術

だと私は考えています。

Value Proposition Canvas、Business Model Canvas、Miro、Notion、そして生成型AIを使って、

動かないジャパニーズトラディショナルカンパニー（JTC）で

• 顧客価値デザイン→検証→ビジネスモデルデザイン→マーケティング・セールス施策立案を短周期で回す方法
• 苦手な経営幹部、上司、あっちのマネージャーこっちのマネージャーとのやり取りのストレスを無くす方法
• 多種多様な才能を持つメンバーと生産性が高く創造的なチーミングする方法
• あなが「ストレスばかりの調整役」から「戦略的サーパントリーダー」になっていく方法

を身に着けてください。あなたは、ジャパニーズトラディッショナルカンパニー（JTC）だって変えられる。

以前、デザイン専門学校でイノベーションの講師をしていました。
現在は、私自身が大学の芸術学部でグラフィックデザインを学んでいます。
デザインを学ぶ学生たちを見ていると、いつも気になることがあります。
仮に、ある一つの専門能力がおおむねガウス分布、いわゆる「釣り鐘型の分布」に従うとします。

平均から2.33標準偏差以上に位置する、上位約1％。

このあたりには、誰が見ても分かるほど、抜きん出た才能を持つ人がいます。
一方、平均から1標準偏差以上、つまり上位約16％に入る人は、その業界で専門職として十分にやっていける能力を持っていると考えられます。

そこから突出した上位1％を除くと、約15％。

問題は、この15％の人たちです。

彼らは、決して能力が低いわけではありません。
むしろ、プロとして仕事をしていくだけの力を持っています。

ところが、同じ教室にいる上位1％の作品を見てしまう。

このネタは無限に美味しい
東大京大早稲田慶応のトップクラスと仕事をしていると
とても捗る

このクラスはよく　詰んでいる

問題用紙と解答用紙が無いとフリーズする

私はバカなので　詰まない
私はバカなので　問題用紙は要らない　嫌い

技術はある。

人もいる。

情報もある。

それなのに、なぜ進まないのか。

その原因は、

「もっと頑張ること」

ではないかもしれません。

必要なのは、

どこが詰まっているのかを見つけ、
何と何をつなぎ直すかを考えること。

そこから、変革は始まります。