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ケタリングの法則

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ケタリングの法則
ケタリングの法則(Kettering’s Law)

"A problem well stated is a problem half solved."
(問題が正しく定義されていれば、それは半分解決されたようなものである)
 
この法則は、発明家でありエンジニアであった チャールズ・ケタリング(Charles F. Kettering, 1876–1958)によって提唱された考えで、問題解決の分野において非常に有名です。
 
ケタリングは、ゼネラルモーターズ(GM)の副社長や研究所長も務めた人物で、自動車のセルモーターの発明などでも知られています。
 
彼のこの言葉は、以下のような実務的な知恵を含んでいます:
 
* 表面的な現象ではなく、問題の本質を見抜くことが重要
* 解決策を焦るよりも、まず正しく問うことが解決への近道
* 問題を「正しく言葉にする」ことが、チームでの共有や協働にも不可欠
 
たとえば、PSPINCでクライアントのシステム課題をヒアリングする際も、以下のような流れはケタリングの法則を実践している例です:
 
* 「困っている」と言われた内容をそのまま受け取らず、
* 実際の業務フロー、関係者、頻度、影響範囲などを丁寧に確認し、
* 問題を“定義”として整理し直す
  → その結果、解決策の方向性が自然と見えてくる
 
問題に直面したとき、まず「何が本当の問題なのか」を丁寧に書き出してみてください。
思い込みや感情を脇に置いて、事実だけを整理することが重要です。
 
* なぜこの問題が起きているのか?
* 誰に影響があるのか?
* 何が変われば解決とみなせるのか?
 
こうして問題を「定義」することで、すでに解決への第一歩を踏み出していることになります。
ケタリングの言葉どおり、「問題を明確にすること」それ自体が、解決の半分なのです。
 
ぜひ今日から、「問題を解く前に、まず問題を問い直す」習慣を取り入れてみてください。
 
 
 
 


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内倉憲一 ニュースレター Vol. 345 AIとロボティクスの進化で、人間の仕事はどうなるのか?

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AIとロボティクスの進化で、人間の仕事はどうなるのか?

機械化の歴史は、人類の産業構造を大きく変えてきました。
製造業では、手作業だった工程が自動化され、農業も機械の導入によって大幅に効率化されました。こうした技術革新は、生産性を高める一方で、従来の仕事の多くを機械に置き換え、人々の働く場所や職種に変化をもたらしました。

ただし、これまでの機械は「決められたことを正確に実行する」存在であり、自ら考えたり判断したりすることはできませんでした。

しかし今、AI(人工知能)とロボティクスの融合によって、状況が大きく変わろうとしています。
AIは大量のデータから学習し、自律的に判断を下し、最適な行動を導き出す能力を持ち始めています。ロボットも、単なる作業装置から、環境に応じて柔軟に対応する存在へと進化しています。

この進化により、今まで「人にしかできなかった」とされる仕事も、次々と自動化の対象になっていくでしょう。
では、こうした時代において、人間にしかできない仕事とは何でしょうか?

たとえば、研究、開発、芸術、消費、娯楽、そして創造的な問題解決。
こういった分野は、今もなお人間の感性や直感が必要とされる領域です。

しかし問題は、それだけで全世界の人口が仕事に就けるのか?という点です。
すべての人がクリエイティブな職や高付加価値な分野に移行できるわけではありません。人類全体が食べ、住み、生きるためには、もっと広い「仕事の場」が必要です。

今後は、「人にしかできないこと」を再定義し、それに基づいて新たな仕事や産業を創出することが求められます。
教育、ケア、コミュニケーション、そして倫理を軸にした職業がその一部となるかもしれません。

AIは、人間の仕事を奪う存在です。同時に、AIの進化は、人間の仕事の意味を問い直すきっかけにもなります。
変化を恐れるのではなく、共に活かす道を考えていくことこそが、これからの時代を生き抜く鍵になるでしょう。

今、あなたがしている仕事は、AIとロボットで入れ替えできますか?


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