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星野ひかりのスピーチ

22歳・経営企画部・インターン

1min. 3min.

通常ビュー PREPビュー

みなさん、人間の頭脳ってAIに追い抜かれちゃうかもって考えたことありますか？日経新聞にあったんですけど、1951年にクロード・シャノンさんが「次に来る単語を予測できれば知性を再現できる」って言ってたんですよ。それが今、生成AIで実現しちゃってるんです。私的には「人間の知性って特別じゃないの？」ってちょっと怖い反面、逆にワクワクする感じもあるんです。だってAIにできることが増えると、人間がやるべきことがもっとクリエイティブになるかなって思うからです。この前SNSの投稿で、AI画像をちょっと試してみたんですけど、完璧じゃないけど意外と刺さって反応がよくて。「手段はどうでもよくて、響くことが大事なんだな」と思ったんです。だから今日伝えたいのは「AIに負ける不安より、どう一緒に面白いことを作れるか考えたい」ってことです。怖さよりワクワクを大事にしたいなって思います。

みなさん、人間の頭脳ってAIに追い抜かれるかもって考えたことありますか？日経新聞の記事で読んだんですけど、1951年にアメリカの研究者クロード・シャノンさんが「次に来る単語を統計的に予測できれば、知性や言語理解を再現できる」って論文を書いたんです。その時は「そんなの知性じゃない」って批判されたそうですが、70年後の今、生成AIがほぼその発想の延長で動いちゃってて。なんか歴史の伏線回収みたいに感じませんか？正直「人間の知性って特別なんじゃないの？」と思ってきた私たちにとって、それを機械が部分的にできちゃうって不安でもあります。でも同時に、私は面白そうって感じちゃうんです。AIができることが増えるぶん、人間に求められるのは「もっと人らしいこと」ですよね。例えば共感とか、ひらめきとか、まだアルゴリズムじゃうまく表現できないもの。AIの精度が上がるほど、その差が際立って見えてくるんだと思います。私自身もこの前SNSの投稿で、AIで生成した画像をちょっと使ってみたんです。正直まだ歪んでたり完璧じゃない部分だらけ。でも意外に「面白い！」とか「逆に人間ぽい」ってコメントがついたんです。それを見て「表現の正確さじゃなくて、人の心に引っかかるかどうか」が大事なんだな、と実感しました。つまりAIは道具であって、感じ方や届け方はまだ人間の工夫次第だなと。だから今日伝えたいのは「AIに負ける不安を抱くより、一緒にどう面白いものを作れるか考える方がいい」ってことです。怖いとか奪われるとかじゃなく、「じゃあ私はそこに何を重ねる？」と考えるほうがクリエイティブですよね。日々の小さな仕事でも「AIに任せる部分と、自分だからできる工夫」を意識すると、もっと楽しくなると思うんです。怖さよりワクワクを大事に過ごしていきたいです。

佐藤健太のスピーチ

24歳・システム部・SE

1min. 3min.

通常ビュー PREPビュー

事実として、1951年にクロード・シャノンが提案した「次の単語を統計的に予測する仕組み」が、生成AIの基盤になっています。70年以上前の発想が、今になって再評価されているんです。理由として、この原理がGPTのような大規模言語モデルに採用され、人間に近い文脈理解を実現しています。計算資源とデータが揃った今こそ、本当に機能しているんです。僕自身、コード補完AIを使っていますが、シンタックスの予測だけでなく文脈を理解して提案してくれるので、作業効率が2倍近く上がっています。単純作業にかけていた時間を設計や検証に回せるんです。結論として、AIは人間を凌駕するものではなく、弱点を補うツールです。僕らは恐れるのではなく、どう最適に組み合わせるかを意識していきたいですね。

事実として、1951年にクロード・シャノンという研究者が「次に来る単語を統計的に予測する仕組み」で言語を再現できる、と提案しました。当時は批判も多かったようですが、70年以上経った今、生成AIという形で再評価されています。記事を読んだ時、この根本的なモデルが現代の大規模言語モデルに繋がっているのかと改めて驚きました。AIが人間の言語を「理解」しているわけではなく、「推定」しているだけという点も非常に重要なんです。理由として、現代の大規模言語モデル、いわゆるLLMは徹底した統計計算の成果物なんですよね。大量の計算資源とテキストデータが揃った今だからこそ、シャノンの発想が技術的に現実になった。だから「人間的理解」ではないけど、あたかもそう見える。ここに僕らが注意すべきポイントがあります。つまり、人と機械の「得意領域の違い」を意識しないと、過信も誤解も生まれるのです。具体例でいうと、僕自身がコード補完AIを使うと、単なるシンタックス予測以上のことをしてくれます。関数名や変数を文脈から捉えて、実際にあり得る実装候補を提案してくれる。正直、作業効率は2倍以上上がっていると実感します。ただし「正しいかどうか」は自分で確認する必要があるので、ここは人の判断の役割です。つまりAIに任せすぎるのではなく、使い所を見極める力が必要なんです。結論として、僕が伝えたいのはAIは人間を超える存在ではなく、むしろ僕らの弱点を補完するツールだということです。もし退屈な反復作業を機械に任せられたら、その分人は設計、検証、そして新しい仕組みを考えることに時間を割けるわけです。恐れる対象ではなく、適材適所で組み合わせる「仲間」と考える。その視点で今日一日、僕らの仕事に活かすやり方を探ってみたいと思います。

田中美咲のスピーチ

32歳・人事部・係長

1min. 3min.

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正直に言うと、日経新聞の記事を読んで「AIが人間の知性に近づいている」と知った時、ちょっと怖い気持ちがありました。1951年にシャノン氏が論文で示した方法が、70年後の今、ようやく実現しているんです。怖い理由は、人事の立場として「仕事が奪われるのでは」と感じる人がこれから増えるだろうということです。心の安心感が揺らぎやすい時代になっています。私自身、採用面接で「AIに置き換えられたらどうしよう」と不安を口にした学生に出会ったことがあります。その時「人間同士の信頼や安心をつなぐ部分は変わらないよ」と伝えました。私が今日伝えたいのは、不安を一人で抱えずに話せる場を持つことが大切ということです。お互いに気持ちを共有しながら、この時代の変化を乗り越えていけたらいいなと思います。

正直に言うと、日経新聞の記事を読んで「AIが人間の知性に近づいている」と書かれていたのを見た時、最初は怖い気持ちが大きかったです。記事には、1951年にクロード・シャノン氏が「次に来る単語を統計的に予測すれば知性を再現できる」という論文を出したことが紹介されていました。70年経った今、それが生成AIという形で現実化している。この大きな流れに対して、人事として人との関わりを仕事にしている私にとって、正直動揺しました。こう感じた理由は、これから本当に「AIに仕事を奪われるのでは」と不安に思う人が世の中に増えるだろうと考えたからです。人の心の安心感って、本当にちょっとした出来事で揺らぎやすいですよね。だからなおさら「AIが自分の役割を奪う」というイメージを強くすると、日常のモチベーションさえ下がってしまう懸念があります。これは心理的安全性を考える上でも大きな課題です。実際に私自身、就活で不安に感じている学生さんに「もしAIに置き換えられたらどうしよう」と質問されたことがありました。その時私は、「人と人をつなぐ信頼や安心感は変わらないよ」と伝えました。求職者と会社とのつながりを作るのは、「効率」ではなく「気持ちのやりとり」だからです。その学生さんが少し安心した表情に変わった時、私自身も救われたように感じました。人との心の接点はどれほど技術が進んでも消えないんです。だから私が今日みんなに伝えたいのは、「不安を一人で抱えずに話そう」ということです。AIという変化の波に押されているときこそ、誰かと気持ちを共有することが大切です。それがお互いの安心につながるし、前を向いていくエネルギーになります。一緒に支え合いながら、この時代の大きな変化を乗り越えていけたらいいなと思います。

山田雄一のスピーチ

43歳・経営企画部・課長

1min. 3min.

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AIが人間の知に迫っている、という課題に私たちは直面しています。記事では、1951年のシャノン論文が70年を経て生成AIという形で再評価されているとありました。技術の進歩は止められません。理由として、人間の知的優位が揺らぐと仕事のあり方そのものが問われます。戦略的に「人にしかできない価値」をどう確立するかが重要になってきます。例えば、私が担当する部署でAIツールを使った試行を行いました。すると数字の集計や定型分析は速いのですが、解釈には人の判断が不可欠でした。合理性と人間の洞察は共存して初めて役立つのです。結論として、恐れる必要はなく「人とAIをどう組み合わせ長期的価値を高めるか」を考えるべきです。我々は未来を主体的にデザインしていく立場にあると考えています。

AIが人間の知に迫っているという課題に、我々は直面しています。日経新聞の記事では、1951年にクロード・シャノン氏が「次に来る単語を予測する仕組みで言語を再現できる」と唱えた論文が紹介されていました。当時は批判された考え方が、70年以上経って生成AIとして再評価されている事実に、私は大きな時代の変化を感じました。技術は想像を超えるスピードで進み、もう止めることはできないでしょう。理由は明確です。人間の知的優位が崩れ始めると、仕事のあり方自体が根底から問われるからです。ただし「AIに代替される」と恐れる必要はありません。我々に問われているのは「戦略的に人にしかできない価値をどう確立するか」です。そのためには市場での競争優位性を意識し、KPIやROIといった指標を見ながら、人間の強みを確実に活かす具体策をとる必要があります。AIと同質化してしまえば差別優位はなくなります。具体的に言うと、私の部署でもAIツールを使って業務改善の実験をしたことがあります。数字の集計や定型分析は想像以上に速く、正確でした。しかし結果をどうビジネス上の意味に変えていくか、すなわち「解釈」の段階では人の判断が不可欠でした。そこに人間の経験や業界の文脈を読む力が必要なのです。合理性と人間の洞察が共存して初めて成果が生まれると実感しました。この違いをどう組み合わせるかが、経営における大きな鍵になると考えます。今回の結論として、私が伝えたいのは「AIを恐れるな。人とAIの組み合わせをどう長期的に価値へつなげるかを考えよう」ということです。組織として我々がやるべきは、AIが担う領域と人間が担う領域を明確に区分し、未来を主体的にデザインすることです。受け身ではなく、攻めの姿勢で使い方を設計する。我々の仕事を守るのは、そのスタンスにかかっています。

鈴木恵子のスピーチ

48歳・企画部・部長

1min. 3min.

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「歴史は繰り返す」という言葉があります。日経新聞の記事で紹介されていた1951年のシャノン氏の論文は、当時は批判されたものの、70年後の今、生成AIとして再評価されています。技術の芽は時間をかけて花開くのですね。この事実が示すのは、人間が安易に否定したものでも、長期的には価値を持つ可能性があるということです。私たちはその視点を忘れがちです。振り返ると、社内でも「その方法は古い」と言われていた施策が数年後に評価される例がありました。歴史を見れば「早すぎた挑戦」だっただけということもしばしばです。だからこそ今日お伝えしたいのは、今やっている小さな試みも軽んじず、長い目で見て育てていきましょう、ということです。それが未来を形づくる力になると思うのです。

「歴史は繰り返す」という言葉があります。日経新聞の記事で読んだのですが、1951年にアメリカのクロード・シャノン氏が発表した論文で「次に来る単語を統計的に予測できれば知性を再現できる」という考え方が紹介されていました。当時は批判を浴び、埋もれてしまったアイデアでしたが、70年を経て生成AIの基盤として再評価されています。技術の芽は長い時間をかけてようやく花開く。この記事を通して、その歴史の面白さと重みを改めて感じました。この事実が教えてくれるのは、人間が目先で否定したアイデアでも、長期的には価値を持つ可能性があるということです。歴史を振り返ると偉大な発明や発見は、初めは理解されず「奇抜だ」と切り捨てられることも少なくありません。けれど数十年後に大きな成果につながることも多いです。だから私たちは「当たり前のスピード感」でしか判断しない危うさを忘れてはいけないでしょう。思い返すと、私たちの社内でも似た経験があります。「このやり方は古い」と周囲から言われていた施策がありました。ですが数年後、同じ発想が社会の流れと重なって評価され、組織の強みになったことがありました。その時私が学んだのは、「失敗に見えたものも、単に時代が追いついていなかっただけ」という視点です。人間の成長も企業の歩みも、短期の評価ではなく時間をかけて見ていく姿勢が大切です。だから私が今日伝えたいのは、今やっている小さな試みを軽んじないでほしいということです。目先の成果が見えなくても、その試みが未来の芽になっている可能性は十分あるのです。焦らず、でも続けて取り組むこと。それが10年後の組織の形を決めていくでしょう。一緒に未来をつくる意識で、今日の取り組みを大切にしていきたいと思うのです。