時事ネタの朝礼スピーチならJiJi

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.

みんなにちょっと聞きたいんですけど、もし自分が10年かけて頑張った研究を、AIがたった2日でやってのけたら…どんな気持ちになりますか？ 私だったら「泣けるけど笑う」みたいな複雑な感情になりそうです。ニュースによると、GoogleのAIが薬剤耐性菌の研究を、研究者と同じ成果レベルで2日で再現したらしいんです。すごすぎて、ちょっと怖いくらい。でも同時に、AIが「科学者」として新しい視点や言葉まで発明しているって聞くと、未来が一気に広がる気がします。私たちの仕事でも、SNSの流行を追いかけるときに「人間の直感」だけじゃ追いつけない瞬間があるけど、AIと組めば一緒に次の流行をつくれるかもしれない。大切なのはAIに負けないことじゃなくて、AIと一緒に「人間にしかできない感情や物語」を掛け合わせることだと思います。

「もし自分が10年かけて頑張ったことを、AIが2日でやったらどう思う？」――これ、私がこの記事を読んで最初に浮かんだ疑問です。GoogleのAIが、薬剤耐性菌の研究をたった2日で再現したと知ったとき、正直「え、これって人間いらなくなるの？」と焦りました。でも同時にワクワクもしました。だって、辞書にない言葉まで生み出して研究を進めるって、もう人間の“相棒”というより“もう一人の科学者”ですよね。考えてみると、科学に限らず、私たちがやっているSNSの世界もスピード勝負です。昨日の流行が今日には過去になってしまう。その中で「自分の感覚」だけで勝負していたら、追いつけない瞬間が必ずきます。AIはその膨大なデータの流れを読み解くのが得意だから、使い方次第で「次のバズ」を見つけるパートナーになれるんです。だからAIが研究を2日でやり遂げた話は、実は私たちの日常にもつながってる。私自身、インターンで最初にSNS分析を任されたとき、数字やグラフが頭に入ってこなくて泣きそうになったことがありました。周りの先輩はスイスイ見ているのに、私は「なんでこんなに遅いんだろう」と悔しくて。でも、ある先輩がAIの分析ツールを一緒に使ってくれて、そのとき「人間の感覚」と「AIのデータ」を組み合わせたら、初めて投稿が伸びたんです。その小さな成功がすごく嬉しくて、データに苦手意識があった私でも「AIとならできる」って思えました。あのときの安堵と自信は今の私の支えです。つまり、AIの進化は「人間を脅かす敵」じゃなくて「人間を解放するパートナー」なんだと思います。これからの時代に必要なのは、AIに勝とうとすることじゃなくて、AIと一緒に「人間にしか語れない物語」をつくること。だから私たちが明日からできる第一歩は、AIを怖がらずに、まず一度触ってみることです。たとえばSNSで次の流行を探すときに、AIの予測を参考にしてみる。それだけで、自分の直感とAIの力が掛け算されて、全然違う景色が見えるかもしれません。

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、この記事を読んで最初に思ったのは「やばい、AIが人間を超えちゃった」でした。GoogleのAIが、研究者が10年かけた薬剤耐性菌の研究を、たった2日で再現したっていうんです。エンジニアとしてワクワクする一方で、仕組みを考えると課題もあると感じます。例えば、AIがどうやってその結論に至ったのか、思考過程がブラックボックスになりやすい点です。人間の研究なら「なぜそう考えたか」を説明できますが、AIの場合はそこが抜け落ちるリスクがある。私も以前、社内システムでAIを導入したとき、出力は正しいのに説明できない状態になって、上司に「で、なぜその答えが出たの？」と詰められて冷や汗をかいたことがあります。AIは強力なツールだけど、仕組み上の課題を意識しながら使うことが、未来を安心して切り開くカギになると思います。

正直に告白します。この記事を読んだ瞬間、僕は「やばい、AIが人間を超えた」と思いました。GoogleのAIが、研究者が10年かけた薬剤耐性菌の研究成果を、わずか2日で再現した。しかも辞書にない新しい言葉まで発明して研究を進めたと聞いて、技術者としては胸が高鳴りました。まるで映画の中の未来が、現実にやってきたようで。でも、同時に冷静に考えてしまうんです。AIがどんな思考過程を経てその結論に至ったのか、完全に理解できる人はほとんどいません。仕組み上、AIは膨大なデータをもとにパターンを見つけるけれど、その「なぜ」は人間にはブラックボックスになりがちです。科学研究の世界では「なぜそう考えたか」を説明することが信頼の基盤になります。そこが抜け落ちたまま成果だけを受け取ると、後で危うい状況になる可能性もあるんです。僕自身、社内でAIを活用したシステムを導入したとき、似たようなことがありました。AIが出した答えは正しかったのに、上司から「で、なぜその答えが出たの？」と聞かれ、説明できなくて冷や汗が止まらなかった。あのときの焦りと無力感は今でも覚えています。結果として、僕は「AIの出力をそのまま信じるんじゃなくて、仕組みを人間の言葉に翻訳できる人間が必要なんだ」と痛感しました。あの経験は、僕の仕事観を変えました。だから僕が思うのは、AIは脅威じゃなくて、むしろ「人間の新しい責任を増やす存在」なんだということです。成果を早く出せるからこそ、私たちは「その成果をどう説明し、どう活かすか」という責任を担わなければならない。明日からできる第一歩は、AIの出力に対して「なぜ？」と問いかけてみることです。答えをそのまま受け取るんじゃなくて、自分なりに理解し直す習慣を持つ。これが未来の技術者に求められる新しいスキルなんじゃないかと思います。

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.

「科学は完全に変わるだろう」――これは、イギリスの教授がGoogleのAIを目の当たりにして語った言葉です。そのAIは、研究者が10年かけた薬剤耐性菌の研究を、わずか2日で再現してみせました。組織づくりを担当している私から見ると、これは「人の役割がなくなる」という話ではなく、「人の役割が変わる」ということだと思います。AIが成果を出すスピードが上がるなら、人間は「調整役」「方向づけ役」としての存在感をもっと発揮できる。私自身、新人時代にチームの先輩が一晩で資料を仕上げてくれたとき、「自分は何をすべきか」と焦ったことがありました。でも、その経験を通じて、私は「個人で完結しなくていい、チームの力を最大化する役割がある」と気づきました。AI時代の働き方もきっと同じで、私たちが担うのは「成果を出すこと」だけじゃなく、「人を活かすこと」だと思います。

「科学は完全に変わるだろう」――これは、イギリスの教授がGoogleのAIを目の当たりにして語った言葉です。そのAIは、薬剤耐性菌の研究を、研究者が10年かけて成し遂げたレベルで、わずか2日で再現した。しかも辞書にない言葉まで発明して。ニュースを読んで、私は率直に「これは組織のあり方を考え直す転機だ」と感じました。理由はシンプルです。AIが成果を圧倒的なスピードで出すようになると、人間が担うべき役割は「成果を出すこと」から「成果をどう意味づけ、どう活かすか」へシフトするからです。つまり、AIと人間の役割分担が根本から変わる。これはまさにチーム運営に通じる話です。チームの中でも、誰かが突出した成果を出すとき、他の人が不要になるわけではありません。その成果を全体にどうつなげていくかが鍵になるのです。私自身、新人時代に似た経験をしました。当時、先輩が一晩で資料を仕上げてしまい、私は何日もかけて準備していた自分が一瞬で霞んでしまった気がして、悔しさで眠れませんでした。けれど、そのとき先輩が「あなたが集めてくれた情報があったからこそ、私は形にできた」と言ってくれたんです。その言葉で、私は「個人の速さや成果」だけが全てではないと気づきました。むしろ自分の役割は、チーム全体を動かすための“つなぎ”だったんだと理解できたとき、悔しさは安堵と自信に変わりました。その気づきは、今の人事の仕事の基盤になっています。だからこそ、AIが研究を2日で終わらせても、人間の価値はなくなりません。むしろ「AIが生み出したものをどう使うか」「人とAIをどうチームに組み込むか」という新しい役割が生まれるのです。明日からできる第一歩は、AIを“ライバル”としてではなく、“チームメイト”として捉えてみること。例えば、会議でAIにアイデアを出させて、それをみんなで肉付けする。そんな小さな実験からでも、AI時代のチームワークは始められるはずです。

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.

AIが研究者の10年分の成果を2日で再現したというニュースを見て、まず思ったのは「これが経済全体に与えるインパクトは計り知れない」ということです。スピードがここまで変われば、研究開発の投資回収の時間軸も大きく変わります。ただし、戦略的に考えると課題もあります。AIが出す成果をどう活用するか、どの分野に投資を集中させるかで企業の明暗が分かれるでしょう。私自身、以前プロジェクトのROIを見誤って、成果は出たのに収益にはつながらなかった苦い経験があります。そのとき学んだのは「成果の速さ」だけではなく「その成果をどこで活かすか」という戦略が重要だということ。AIの進化も同じで、戦略的な側面に注意を払うことで、より大きな成果につながるのだと思います。

AIが研究者の10年分の成果を、わずか2日で再現した――このニュースを読んで、私は強烈な衝撃を受けました。もし研究開発の成果がここまで短時間で得られるなら、経済やビジネスのスピードは一気に加速します。まさに「時間の価値」が根底から変わるような出来事です。ただし、戦略的に考えると、これは単純に「速くなるから良い」という話ではありません。投資対効果の観点で考えれば、AIが成果を出した後に、それをどう市場に結びつけるかが重要です。成果の速さに酔ってしまい、出口戦略を考えずに走ってしまえば、結局は成果が宙に浮いてしまう可能性があります。私は過去に、ある新規事業のROIを見誤った経験があります。技術的には素晴らしい成果を出せたのに、その成果を市場につなげる道筋を描けず、結局収益には結びつかなかった。あのときの虚しさと悔しさは今でも鮮明です。「成果の速さ」や「技術の新しさ」に気を取られて、本当に大切な「どこで活かすか」を見落としたんです。その経験が私のビジネス観を変えました。だからこそ、AI時代に必要なのは、成果をどう戦略に組み込むかという視点です。AIが成果を出すスピードが速いからこそ、企業は「どの分野に集中するか」「どの市場で勝負するか」を冷静に見極める必要があります。明日からできる第一歩は、AIが生み出す成果を見たときに「これはどこで活かすのか？」と一度立ち止まって考える習慣を持つこと。それが、AI時代に戦略的に勝ち残るための鍵になると信じています。

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.

AIが、研究者が10年かけた研究をわずか2日で再現した――この事実は、まさに時代の転換点を象徴しています。歴史を振り返ると、1960年代にアメリカが「10年以内に人を月に送る」と掲げて実現したアポロ計画も、困難だが魅力的な目標が人々を突き動かし、技術革新と世代を超えたインスピレーションを生み出しました※。今回のAIの進化も、単なる効率化ではなく、人類の知のあり方そのものを変える力を持っていると思います。私自身、過去に「無理だ」と言われた長期プロジェクトを粘り強く続け、やっと形にできたときの安堵感を今も覚えています。その経験から学んだのは、「時間の長さ」ではなく「未来を描く力」が人を動かすのだということ。AIの進化を前にした今、私たちに必要なのは恐れることではなく、大きなビジョンを掲げ、そこに人を巻き込む勇気だと思います。

1. NASA: The Apollo Program
   https://www.nasa.gov/the-apollo-program/

AIが研究者の10年分の研究を、わずか2日で再現した――これは単なるニュースではなく、時代の節目を示す出来事だと私は感じました。人間が積み重ねてきた科学の営みを、AIが別のスピードと発想で進め始めた。これは「科学の効率化」ではなく「科学のあり方そのもの」が変わることを意味しているのだと思います。歴史を振り返ると、こうした転換点には必ず「大きなビジョン」が存在しました。1960年代、アメリカが「10年以内に人を月に送る」という目標を掲げ、アポロ計画を実現したことが象徴的です※。それは単に宇宙開発の成果ではなく、国全体を一つにまとめ、次世代に夢を与え、技術革新を加速させました。AIの進化も同じで、単なる効率化のツールではなく、人類全体の方向性を変える可能性を持っています。私自身も、長期のプロジェクトに関わった経験があります。周囲から「無理だ」「意味がない」と言われながらも、数年かけて粘り強く続け、最後に形になったときの安堵と達成感は今も忘れられません。途中で何度も「やめたほうが楽かも」と思ったけれど、「未来に残る価値をつくりたい」という思いだけが支えでした。その経験を通じて私は、「時間の長さ」ではなく「未来を描く力」が人を動かし、結果を生み出すのだと学びました。だからこそ、AIが人間を超えるスピードで成果を出す今、私たちが恐れるべきなのは「AIに仕事を奪われること」ではありません。本当に問われるのは、「私たちはどんな未来を描くのか」ということです。AIが2日で結果を出せるのなら、人間はその結果をどんな大きな物語に結びつけるのか。明日からできる第一歩は、自分の業務の中で「もしAIがこれを一瞬でやったら、私は何をするだろう」と問い直してみることです。その問いが、AI時代における人間の新しい役割を切り開く鍵になるはずです。

1. NASA: The Apollo Program
   https://www.nasa.gov/the-apollo-program/