原典は[こちら](https://x.com/ai_depression/status/1894628461362516003) ## AI時代のビジネス創出プロセスの本質 AI時代におけるビジネス創出プロセスは、[[AIを活用したMoC作成プロセスは知識体系の構築と創造的思考を革新的に促進する]]と同様に、人間とAIの特性を活かした役割分担が重要である。ビジネスにおける課題発見と解決策の創出において、[[AIの仕事への浸透により、人間の創造性と判断力に基づく中身の質がより重要になる]]という観点は不可欠だ。事業構想のスキームは、人間の観察力と感性をベースにしつつ、AIの推論能力と情報処理能力を組み合わせることで、より効果的に進めることができる。 このスキームは[[AIの使いどころは自分の脳を整えることで深まる]]という考え方と一致している。人間が日常から感じる不平不満という生きた感覚をベースに、AIの処理能力を活用して解決策を探るプロセスは、[[AI時代のデザイン思考は、AIによる大量アイデア生成と人間の判断力の融合により進化する]]という概念の実践例と言える。 ## スキームの4ステップ構造 ### 1. 人間による不平不満の洗い出し このスキームの最初のステップは、人間の感覚や観察に基づく不平不満の洗い出しである。これは[[イシュードリブンな問題解決が組織の成功を導く]]という考え方の実践であり、ビジネスの原点は常に解決すべき課題にある。[[ギャップ解決を中心とした仕事の哲学は、全てのビジネス活動の基盤となる]]という視点からも、不平不満という形でのギャップ認識が重要だ。 このプロセスは[[チャールズ・ダーウィン]]の「注意深い観察者であれ」という言葉にも通じる。自分自身や周囲の人々が日常で感じる不便さや不満を注意深く観察し、記録することが起点となる。これは[[ジョブ理論は顧客の潜在的ニーズを明らかにし、イノベーションを促進する]]という考え方とも一致している。 ### 2. AIによる解決策の網羅的推論 二番目のステップでは、GPT-o1のような推論能力の高いAIモデルを活用して、あらゆる可能性を考慮した解決策を生成する。これは[[AIは計画部分と実行部分で使い分ける必要がある]]という考え方の実践であり、計画部分においてAIの推論能力を最大限に活用している。 AIの推論による解決策の生成は、[[仮説立案・合意フェーズ]]に相当し、[[プロジェクトには「仮説立案・合意フェーズ」と「仮説検証・評価フェーズ」があり、仮説立案が最も労力がかかる]]という知見を踏まえると、AIによってこの労力を大幅に削減できることがわかる。[[フラクタルでメタファー]]の観点からも、AIによる多角的な推論は、問題の本質を様々な視点から捉え直すプロセスと言える。 ### 3. 成功事例の選出とリサーチ 三番目のステップでは、DeepResearchのような検索強化型AIを活用して、推論ベースで導き出された解決策に関連する成功事例を調査する。これは[[抽象化とは、情報の圧縮である]]という考え方に基づいて、抽象的な推論結果を具体的な事例に結びつけるプロセスだ。 このステップは[[効果的な探索には全方位的探索から仮説検証型探索への段階的移行が不可欠である]]という原則を実践している。最初のGPT-o1による推論が全方位的探索に当たり、DeepResearchによる成功事例の調査が仮説検証型探索に相当する。また、[[具体の世界は量を重視し、抽象の世界はシンプルであるほど価値が高まる]]という観点からも、推論の抽象性と事例の具体性のバランスが重要である。 ### 4. 実行タスクへの落とし込み 最後のステップでは、個人規模で不平不満を解決できる具体的な手法を、事例を交えてステップバイステップの実行タスクに落とし込む。これは[[仕事が進まない原因はアウトプットが想像できていないから]]という課題に対する解決策でもある。[[タスクの停滞は多くの場合、方法論の欠如に起因しており、適切な分解と実行計画により解決できる]]という視点に立ち、具体的な行動計画を作成する。 このプロセスは[[アトミックノートのチェックリストと作成プロセス]]のように、大きな目標を小さな実行可能なタスクに分解する考え方と一致している。また、[[PDCAプロンプト]]のような構造化された思考プロセスを応用することで、より効果的な実行計画を立てることができる。 ## 具体と抽象を行き来する思考法の重要性 このスキーム全体を通じて重要なのは、推論と事実、つまり「具体と抽象」を行き来する思考方法である。これは[[SECIモデル]]における暗黙知と形式知の相互変換のプロセスにも通じる。人間の直感に基づく不平不満（暗黙知）をAIの推論によって形式化し（形式知）、さらに具体的な事例研究を通じて文脈化し、最終的に実行タスクとして内面化するサイクルが形成されている。 [[全ての物事はフラクタルでメタファーである]]という観点からも、抽象的な推論と具体的な事例の間を往復することで、問題の本質と解決策の両方をより深く理解することができる。[[情報から知識への変換プロセス]]においても、具体と抽象の往復は重要なステップである。 ## AIモデルの使い分けとその効果 スキームの効果を最大化するためには、AIモデルの特性を理解し、適切に使い分けることが重要だ。[[GPT o-1と4oの使い分け]]に示されるように、各モデルには得意分野がある。推論に長けたGPT-o1と情報検索に強いDeepResearchの組み合わせは、[[AIを効果的に活用するためには、一般知識が必要なタスクと特殊知識が必要なタスクでその使い方を適切に分けることが重要]]という原則の実践例である。 この「モデル切り替え」の考え方は、[[コレクティブラーニング]]の一種とも言える。複数のAIモデルの異なる特性を組み合わせることで、単一のAIモデルでは達成できない複合的な知性を実現している。これは[[AIを用いたプロトタイプの迅速な作成とイテレーション]]のプロセスにも通じるものがある。 ## ビジネス創出への応用 このスキームは特に小規模ビジネスやスタートアップの初期段階において効果的だ。[[スタートアップで大事なこと]]として挙げられる迅速な検証と適応のサイクルを、AIを活用して効率化している。また、[[スタートアップの段階的成長プロセスは、発見から拡張までの4段階を経て実現される]]という視点からも、このスキームは「発見」と「検証」の段階を効果的にサポートする。 [[2024年のスタートアップの始め方・考え方]]において重要視される「市場の不確実性への対応」も、このスキームによって強化される。人間の感覚を起点としつつも、AIの能力を活用して多角的な視点から市場を分析することで、[[MVP]]や[[PoCとMVPの明確な区分はプロジェクトの成功を左右する]]といった概念の実践が容易になる。 ## スキームの限界と注意点 このスキームの効果を最大化するためには、いくつかの注意点がある。まず、[[AI時代を乗り切るために必要なスキルセット]]として挙げられる批判的思考と判断力が不可欠だ。AIの出力を無批判に受け入れるのではなく、人間の視点から評価し、適切に取捨選択する能力が求められる。 また、[[ビジネスモデルを起点とした事業戦略の構築が成功への近道である]]という観点からも、単なる問題解決にとどまらず、持続可能なビジネスモデルの構築を視野に入れる必要がある。そのためには、[[PMF]]や[[ジョブ定義文は製品開発の方向性を明確にする重要なツールである]]といった概念を理解し、適用することが重要だ。 ## 結論 AI時代の事業構想スキームは、人間の感覚と観察力をベースにしつつ、AIの推論能力と情報処理能力を組み合わせることで、より効果的なビジネス創出を可能にする。具体と抽象を行き来する思考法は、問題の本質と解決策の両方をより深く理解するための鍵である。また、AIモデルの特性を理解し、適切に使い分けることで、単一のモデルでは達成できない複合的な知性を実現できる。このスキームは特に小規模ビジネスやスタートアップの初期段階において効果的であり、市場の不確実性への対応力を強化する。ただし、人間の批判的思考と判断力、そして持続可能なビジネスモデルの構築という視点を忘れてはならない。 [[アクションの早さの重要性]]を考えると、このスキームを通じて効率的に事業アイデアを具体化し、実行に移すことは、AI時代のビジネス創出において大きなアドバンテージとなる。