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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

通常ビュー PREPビュー

1min. 3min.

「医療×AI」って聞くと、ちょっと未来感あってワクワクしませんか？最近、臨床医とMPH（公衆衛生学修士）、そしてAI研究者がタッグを組んで、まだ解決されていない医療課題に挑んでいるそうです。これって、いわば「推しジャンルの異色コラボ」みたいなもので、ファンなら絶対に見逃せない瞬間です。私たちの仕事も同じで、SNSマーケティングだけじゃなくて、環境やサステナビリティの要素を掛け合わせることで、新しい共感を生み出せるんです。たとえば最近注目されている循環型ファッション※は、まさにZ世代が「エモい！」って反応するテーマ。つまり、別の専門性や価値観を組み合わせる勇気が、共感を広げる一歩になるんです。

1. YKKの「zip TO zip™」やリサイクルファスナー技術により、循環型ファッションを実現
   https://ykkdigitalshowroom.com/jp/article/631/

「みんなは、全然違う分野同士がコラボした瞬間にワクワクしたことってありますか？」臨床医とMPH、そしてAI研究者が手を組んで、これまで解決できなかった医療課題に挑むというニュースを知ったとき、私はそれを「異色コラボのライブ」みたいに感じました。普段は交わらないジャンル同士が出会うことで、思いもよらない化学反応が生まれる。これって、未来の医療だけじゃなく、私たちの仕事にもすごくヒントになるんじゃないかと思ったんです。なぜなら、共感やバズを生み出すのは、必ずしも派手な演出や強いメッセージだけじゃないからです。むしろ「違うもの同士の掛け合わせ」が、心を一番動かす瞬間になることが多い。たとえば今、循環型ファッションの流れが強く注目されています。YKKの「zip TO zip™」のようにリサイクルファスナー技術を導入することで、アパレルブランドが持続可能なビジネスモデルを作り上げています※。これは環境意識の高いZ世代にとって、ただの製品紹介以上に「自分たちの未来に直結するストーリー」として共感を呼んでいます。私自身、インターンでSNS運営に関わったとき、「ただ商品を紹介する投稿」よりも「環境に配慮した開発秘話」を載せた投稿の方が、圧倒的にエンゲージメントが高かった経験があります。そのとき感じたのは、数字が伸びて嬉しい反面、「あ、私たちの世代って、心が動かないと指は動かないんだな」というリアルな実感でした。ちょっと恥ずかしいけど、その瞬間は「数字に一喜一憂する自分」に苦笑いもしました。だけど、その小さな感情の揺れが、マーケティングの本質を教えてくれた気がするんです。だから私たちに必要なのは、「異色コラボを恐れないこと」。慣れた方法や安全な路線だけじゃなく、違う価値観や分野を組み合わせる勇気です。最初の一歩は、例えば「自分の担当領域に全然関係なさそうな分野の記事を読んでみる」ことでもいい。そこから小さなインスピレーションが生まれて、やがて大きな共感をつくるかもしれません。さて、次はどんな「コラボ」が私たちを待っているのでしょうか？

1. YKKの「zip TO zip™」やリサイクルファスナー技術により、循環型ファッションを実現
   https://ykkdigitalshowroom.com/jp/article/631/

佐藤健太のスピーチ

24歳・システム部・SE

通常ビュー PREPビュー

1min. 3min.

正直に言うと、「医療×AI」って聞いた瞬間、SEとしては「めっちゃ面白そう！」と同時に「ちょっと怖いかも」と思いました。なぜなら、仕組みが複雑になるほど、見落としがちなリスクも増えていくからです。例えば、AIモデルに偏ったデータを与えれば、その結論は正確さを欠き、臨床現場では命に関わる問題になりかねません。でもだからこそ、僕らエンジニアは「便利さの裏にある課題」を見逃さない目を持つことが大切だと思うんです。以前、自動化ツールを導入した際に、便利さばかりに気を取られてセキュリティ設定を甘くしたことがあり、後から青ざめた経験があります。あの時の冷や汗を忘れないように、僕は「仕組みの影に潜むリスク」を意識するようになりました。

正直に言うと、臨床医とMPH、AI研究者が協力して未解決の医療課題に挑むというニュースを見て、僕は「めちゃくちゃワクワクする！」と思ったと同時に、「ちょっと怖いぞ」とも感じました。AIを医療に組み込むのは、社会的にもインパクトが大きい。けれど、その仕組みが複雑になればなるほど、見落としがちなリスクも増えていくんです。なぜそう思うかというと、AIは万能ではなく、あくまで「データを基にした仕組み」にすぎないからです。もしデータに偏りがあれば、AIの出す結果も偏ってしまう。臨床現場でその判断が誤っていたら、患者さんの命に関わる深刻な問題に直結します。つまり「AIが解決する」ではなく「AIも一緒に考える」という姿勢が求められるんです。僕自身も、過去に似たような経験をしました。ある業務で自動化ツールを導入したとき、便利さに舞い上がってセキュリティ設定を甘くしてしまったんです。その時は「これで効率化できる！」と小躍りしていたのに、後で上司から「情報漏洩リスクがある」と指摘されて、顔から火が出るほど恥ずかしい思いをしました。冷や汗をかきながら「便利な仕組みほど裏に落とし穴がある」と実感した瞬間でした。だから今、僕が思うのは「技術を信じること」と「技術を疑うこと」の両立が必要だということです。僕らにできる最初の一歩は、「新しい仕組みを導入するとき、必ず“最悪のシナリオ”を一度想像してみる」ことだと思います。面倒に見えるけれど、その一歩が未来の安心をつくる。さて、皆さんならどんな最悪のシナリオを想像しますか？

田中美咲のスピーチ

32歳・人事部・係長

通常ビュー PREPビュー

1min. 3min.

「臨床医とMPH、そしてAI研究者が一緒に未解決課題に挑んでいる」。この事実を聞いて、私はすぐに「人が育つ環境づくり」と重ね合わせました。専門性の違う人たちが力を合わせるには、心理的安全性と役割の明確化が欠かせません。サイボウズが「100人100通りの働き方」を掲げ、個性を活かす制度を整えているように※、異なる強みを持つ人材を調和させる仕組みが必要なんです。私自身、チームで若手を育てるときに「この子は数字が強い、この子は発想力がある」と見極め、それを活かす役割を与えると、一気に雰囲気が変わった経験があります。つまり、個性を尊重しつつ共通のゴールを共有することで、組織は強くなるのです。

1. サイボウズ「100人100通りの働き方」
   https://cybozu.co.jp/company/hrpolicy/

「臨床医とMPH、そしてAI研究者がタッグを組んで医療の未解決課題に挑んでいる」。このニュースを知ったとき、私は自然と「組織づくり」のことを考えました。まるで違う専門性を持つ人たちが一緒に働くには、ただ集めるだけでは不十分。そこに「安心して意見を出せる環境」と「役割の整理」が必要です。なぜなら、異なる視点を活かすには、まず「自分の意見を出しても大丈夫」と思える心理的安全性が前提だからです。さらに「誰がどの強みを活かすのか」が明確になって初めて、チームとしての調和が生まれます。サイボウズが「100人100通りの働き方」を掲げ、ウルトラワーク制度や社内転職制度を導入しているのもそのためです※。制度を通じて個人の強みを引き出しつつ、会社の目標に繋げているのです。私も係長として、若手の成長をサポートするときに同じことを感じます。ある時、チームに「数字に強いけど発想が苦手な子」と「斬新なアイデアを出すけど実行力に欠ける子」がいました。最初はお互いの欠点ばかりが目立ち、ぎくしゃくしていました。でも、私が「あなたは分析担当、あなたは企画担当」と役割を明確に分けてから、一気に空気が変わったんです。二人が補い合い、結果としてチーム全体の成果が倍増しました。そのとき私は「人の強みを見抜くことがチームを変える」という実感を得ました。だから私が今日伝えたいのは、「個性を尊重しつつ共通のゴールを持つ」ことの大切さです。最初の一歩として、皆さんもチームの誰かに「あなたの強みはここだと思う」と一言伝えてみてください。その小さな言葉が、本人の自信を育み、組織を前に進める力になります。

1. サイボウズ「100人100通りの働き方」
   https://cybozu.co.jp/company/hrpolicy/

山田雄一のスピーチ

43歳・経営企画部・課長

通常ビュー PREPビュー

1min. 3min.

医療の未解決課題に対して、臨床医とMPH、AI研究者が連携して挑む。これは非常に戦略的な動きです。なぜなら、単独の分野では突破できない課題に、多角的な視点で挑むことで成果を最大化できるからです。ただし、経営的な視点から考えると「どの領域にリソースを集中すべきか」という戦略的判断も欠かせません。たとえば、全ての課題に同じ熱量で取り組むより、社会的インパクトの大きい分野に集中投資する方が、結果として大きな成果に繋がるかもしれません。私自身、過去に複数案件を同時に抱え、結局どれも中途半端になった経験があり、その悔しさが「選択と集中」の重要性を教えてくれました。

臨床医とMPH、AI研究者が協力し、これまで解決できなかった医療課題に挑んでいる。このニュースを聞いたとき、私は「これは戦略的に非常に価値のある動きだ」と直感しました。なぜなら、単独の分野では突破できない課題に、多角的な視点を持ち込むことで、新しい解決策が生まれる可能性が高いからです。しかし、経営的な観点から見ると、ここにはもう一つ重要な問いがあります。それは「リソースをどこに集中するか」です。どんなに優れた取り組みでも、全方位的に手を広げれば、成果は分散してしまいます。むしろ、社会的インパクトの大きい分野や、成果を数値で測りやすい領域に絞ることで、投資対効果を最大化できるのです。私も過去に、複数のプロジェクトを同時に走らせたことがありました。その時は「どれも重要だから」と欲張った結果、結局どれも中途半端になり、上層部から「成果が見えにくい」と指摘された苦い経験があります。悔しさと同時に、「選択と集中」がいかに戦略の要かを痛感しました。あのときの焦りと後悔は、今も戦略を考える際の原点になっています。だから私たちが学ぶべきは、「挑戦すること」そのもの以上に、「どこに挑戦するか」を見極める力です。最初の一歩は、今の自分の業務の中で「一番インパクトが大きい課題はどれか」を一度書き出してみること。そこに集中することで、成果は何倍にも膨らむ可能性があります。挑戦は素晴らしい、しかし挑戦の「選び方」で未来は大きく変わるのです。

鈴木恵子のスピーチ

48歳・企画部・部長

通常ビュー PREPビュー

1min. 3min.

臨床医とMPH、そしてAI研究者が協力して未解決の医療課題に挑む。この事実に触れると、私は歴史を学んできた人間として「学際的連携の力」を感じます。医学の進歩は、常に異なる分野の知見が交わることで加速してきました。たとえば19世紀の公衆衛生学の発展は、都市計画や統計学との連携があってこそ形になった。つまり「学問や専門の壁を越える勇気」が未来を切り拓いてきたのです。私自身、長期的な視点で部の方針を決めるとき、「短期の成果」よりも「10年後に残る価値」を意識しています。医療とAIの挑戦も同じで、長期にわたって人類の健康に寄与する可能性を秘めています。私たちの仕事においても、「今の成果」と「未来の価値」の両方を意識して動くことが重要だと改めて思います。

臨床医とMPH、そしてAI研究者がタッグを組み、未解決の医療課題に挑んでいる。このニュースを耳にしたとき、私は「歴史がまた動き出した」と感じました。なぜなら、医学の進歩はいつも「異なる分野の知見が交わる」ことで加速してきたからです。たとえば19世紀のヨーロッパで公衆衛生学が発展した背景には、単に医学の研究だけでなく、統計学や都市計画といった別の分野の知恵が不可欠でした。下水道の整備や人口統計の分析がなければ、コレラの流行を抑えることはできなかったでしょう。つまり「学問や専門の壁を越える勇気」が、社会全体を救う力になったのです。今回の臨床医×MPH×AIの協力も、同じ流れの中にあると考えています。私自身、部長として長期的な視点で方針を決めるとき、いつも「短期の成果」と「10年後に残る価値」を天秤にかけます。正直、短期的な数字を追う方が楽ですし、周囲から評価もされやすい。でも、一時的な成果ばかりを優先していたら、気づけば組織は疲弊し、次世代に何も残せない。過去に「短期の数字」を重視しすぎて、チームが摩耗してしまった経験があり、その時の虚しさは今でも忘れられません。だからこそ、今の医療とAIの挑戦から学べるのは、「未来に残る価値を意識すること」です。私たちも今日からできる最初の一歩として、「この仕事は10年後にどう残るか？」と一度問いかけてみてはどうでしょうか。その問いは、私たちが日々の業務に追われる中で忘れがちな「未来への責任」を思い出させてくれるはずです。