Kindleでセール中‼️最近読んだ本の中でいちばん面白かった。 生産性爆上がりChatGPT のことだけじゃなくこれからのものの捉え方が学べる。 努力革命
「ChatGPT使えねぇ」って舐めてない？
まだそんなシンドイ努力してるの？
このゲームチェンジに気づいていない人は、生き残れない！
ChatGPTを使えば、「頭の良さ」をコピーできる。「経験」もコピーできる。「センス」もコピーできる。誰もがラクをして楽しく成長しながら、多くのチャンスを手にきるようになる。
というより、これからはラクをしなければ、成果を出せない。
ChatGPTの登場によって起きた、「努力革命」というゲームチェンジ。
成長の方法も成功のあり方も180度変わってしまった世界をサバイブするための実践の書。
序章 ChatGPTがもたらした3つのゲームチェンジ
変化その1「80点」が合格ラインではなくスタート地点になる
変化その2 あらゆる物事は「個別化」していく
変化その3 正解主義から修正主義へ
成長の仕方も、これまでの常識とは「逆」になる
第1章 ChatGPTで壁打ちする
「ざっくり→じっくり」、ChatGPTで壁打ちする5つのステップ
ChatGPTは正解を探すツールではない
ステップ1 まずはざっくり
ステップ2 問題を小分けにする
ステップ3 打ち手を考える
ステップ4 絞り込む
ステップ5 じっくり質問を繰り返す
深津式プロンプトを使ってみる
開発途上の技術なので、この4点に注意しよう
第2章「頭の良さ」はコピーできる
「頭の良さ」とは「引き出しの多さ」と「つなげる力」
マッキンゼー式「意味ある情報」の引き出し方
「ファクト→抽象化」がこんなに簡単にできる
「抽象化→転用する」もどんどんできる
「つまり？」と「たとえば？」を繰り返す
悩む前にサッサとChatGPTに聞いてみる
問題解決のキモは問題を特定すること
課題のセンターピンを見つける
名経営者に仮想ディスカッションをしてもらう
ChatGPTの頭の使い方を聞いてみる
第3章「経験」はコピーできる
「下積み10年」はもう意味がない
職人の「目」や「技」も「見える化」で誰もが学べる
「アリバイのための仕事」が生産性を引き下げている
憧れのリーダーが自分のためだけにアドバイスしてくれる
第4章「センス」はコピーできる
1曲を30秒でつくれて、アレンジも何千パターン
センスとは「圧縮体験」
SSRはガチャを引き続けさえすれば出せる
PDCAから、最初に実行ありきのDCPAへ
生物は多産多死の生存戦略で進化してきた
「いかに失敗を減らすか」という発想が無意味になる
イノベーションは普通のものの「組み合わせ」から生まれる
アナロジー力もこんなに簡単にものにできる
クリエイティブ経済の時代は個人の方が有利
第5章 ChatGPT時代の学び方
受験勉強は意味がなくなる
自分が本当に学びたいときに学べる時代
スピードも内容も自分用にカスタマイズして学ぶ
「不安」と「退屈」の間で夢中になって「フロー」に入る
「スキルがあれば食いっぱぐれない」という発想も無意味に
海外の情報を収集するときの「言語の壁」はなくなった
YouTubeとAIで自分だけの大学院をつくろう
第6章 それでもコピーできないものがある
AIが最後まで持てないのは「飛ぶ力」
論理的思考力だけでは意思決定できない
ChatGPTに頼っているとバカになるのか
インプットとアウトプットの繰り返しで「自分の軸」を見つける
ほとんどの停滞・モヤモヤの原因はアウトプット不足
ChatGPTを専属コーチにして「良い仮説」を探す
ChatGPTに質問してもらって、モヤモヤを言語化
“ How are you？ ”を口ぐせにすると何がいいのか
「すげー、やべー力」で好奇心を再起動させる
人は目の前にあるものの30パーセントしか見ていない
第7章「やるべき」でなく「やりたい」を起点に
iPhoneとガラケーの分かれ道はどこだったか
「ないものを埋める」から「ほしいものをつくる」へ
人を動かせるのは「なぜやるのか」という思い
「とにかく新規事業を」のプロジェクトが挫折する理由
スキルを身につけることが人生の目的になっていないか
もう肩書では人を動かせない
競争優位性の決め手はIQから偏愛へ
第8章 普通の人だってこんなに高くまで行ける
優れた起業家に共通する「クレイジーキルトの原則」
「これ、やりたい」を手に「わらしべ長者」でいこう
逆算思考の呪縛から自由になる
マネタイズの手段は後からついてくる
SNSでフォロワーを増やす情報発信の方法
必要な装備は歩き出してから調達すればいい
ジグソーパズル的発想とレゴ的発想
時代はロジカル・シンキングからアブダクションへ
一歩踏み出すとき、不安と痛みはあって当然
自分の選択が正しいかなんて、ジョブズだってわからない
内容の要約
「努力革命 ラクをするから成果が出る！アフターGPTの成長術」は、現代のビジネス環境とテクノロジーの進化に対応するための新しい努力の方法を探る書籍です。著者の尾原 和啓と共著者は、GPT（Generative Pre-trained Transformer）のようなAI技術がもたらす変化を中心に、人々がどのように効率的に成果を上げるかについて論じています。
本書は主に以下の三つの部分に分かれています。
第1部: 努力の再定義
ここでは、従来の「努力」の概念がどのように変わってきたかを説明しています。特に、AI技術の進化が人々の働き方や学び方に与える影響について詳述しています。著者は、「ラク」をすることが怠惰ではなく、効率的な成果を追求するための戦略であることを強調しています。
第2部: GPT時代の新しいスキルセット
この部分では、具体的にどのようなスキルが今後必要とされるかについて解説しています。特に、データリテラシー、クリティカルシンキング、創造性などが重要視されており、これらのスキルをどのように身につけるかについて具体的な方法が提示されています。また、GPTなどのAIツールを活用することで、個人がどのように自己成長を遂げるかについても詳しく述べられています。
第3部: 実践例とケーススタディ
最後に、実際のビジネスシーンでの成功例やケーススタディを通じて、新しい努力の方法がどのように実践されているかを紹介しています。ここでは、企業や個人がどのようにしてAI技術を活用し、効率的に成果を上げているかを具体的に示しています。
評価
強み
「努力革命」の強みは、現代のビジネス環境に適した新しい努力の方法を具体的に示している点にあります。著者は、従来の「努力は報われる」という概念を再定義し、効率的かつ戦略的な努力の重要性を説いています。また、AI技術を活用することで、個人がどのようにして自己成長を遂げるかについても具体的な方法を提供しており、読者にとって実践的なアドバイスが満載です。
弱み
一方で、本書の弱みとしては、AI技術や新しいスキルセットに対する前提知識が必要とされる点が挙げられます。特に、テクノロジーに不慣れな読者にとっては、内容が難解に感じられるかもしれません。また、具体的な実践方法が多岐にわたるため、情報がやや散漫になっている部分も見受けられます。
著者の目的や視点
著者の尾原 和啓と共著者の目的は、AI技術の進化がもたらす新しいビジネス環境において、個人がどのようにして効率的に成果を上げるかについての具体的な方法を提供することです。彼らは、「ラクをする」ということが怠惰ではなく、戦略的かつ効率的なアプローチであることを強調しており、読者に新しい努力の形を提案しています。また、実際のビジネスシーンでの成功例を紹介することで、読者が自らの状況に応じた具体的なアクションを起こせるようにしています。
総評
「努力革命 ラクをするから成果が出る！アフターGPTの成長術」は、現代のビジネス環境に適した新しい努力の方法を具体的に示す書籍として非常に価値があります。AI技術の進化に対応するための具体的なスキルセットや実践方法が詳細に解説されており、読者にとって非常に実践的なアドバイスが満載です。特に、ビジネスパーソンや自己啓発に関心のある読者にとっては、非常に有益な一冊となるでしょう。
ただし、テクノロジーに不慣れな読者にとっては、内容がやや難解に感じられる部分もあるため、その点を理解した上で読むことをお勧めします。それでもなお、現代のビジネス環境において成功を収めるための具体的な方法を知りたい読者にとっては、必読の書となること間違いありません。
一部ネタバレ‼️
第3部: 実践例とケーススタディ
本書の第3部では、実際のビジネスシーンでの成功例やケーススタディを通じて、新しい努力の方法がどのように実践されているかが紹介されています。このセクションは非常に具体的で、読者が実際にどのようにして成果を上げるかを理解するのに役立ちます。
1. 企業の成功例
最初に紹介されるのは、AI技術を活用して成功を収めた企業の事例です。例えば、日本の大手製造業であるA社は、製品の品質管理にGPTを導入しました。従来、製品の不良品率を低減するためには大量のデータを分析する必要がありましたが、AI技術を導入することでデータ分析の速度と精度が飛躍的に向上しました。具体的には、AIが過去のデータを基に予測モデルを構築し、不良品が発生する前に原因を特定することが可能となりました。この結果、A社は不良品率を大幅に低減し、製品の品質を向上させることができました。
さらに、A社はAI技術を活用して生産プロセス全体を最適化しました。これにより、生産コストを削減し、効率的な生産体制を構築することができました。この成功例は、AI技術が単なるデータ分析ツールに留まらず、ビジネス全体のパフォーマンス向上に貢献することを示しています。
2. 個人の成功例
次に紹介されるのは、個人がAI技術を活用して成果を上げた事例です。Bさんは、マーケティング業界で働くフリーランスのコンサルタントです。Bさんは、クライアントのマーケティング戦略を策定する際に、GPTを活用してデータ分析と予測を行っています。具体的には、クライアントの過去のキャンペーンデータを基に、最も効果的なマーケティング戦略を予測するためのモデルを構築しました。
このモデルを活用することで、Bさんはクライアントに対して具体的なアドバイスを提供することができ、クライアントのキャンペーン成功率を大幅に向上させることができました。また、Bさん自身も効率的に業務を進めることができ、より多くのクライアントを担当することが可能となりました。この成功例は、AI技術が個人のパフォーマンス向上に寄与することを示しています。
3. 教育分野の成功例
教育分野でもAI技術の活用が進んでいます。C学校では、学生の学習データを基にしたAIモデルを導入し、個々の学生に最適な学習プランを提供しています。従来、教師が全ての学生の学習進捗を把握し、個別指導を行うことは非常に困難でしたが、AI技術を活用することで、個々の学生に合わせた学習支援が可能となりました。
具体的には、学生が過去にどのような問題でつまずいたかをAIが分析し、次に学ぶべき内容を自動的に提案します。この結果、学生の学習効率が向上し、学業成績が全体的に向上しました。また、教師も効率的に指導を行うことができ、教育の質が向上しました。この成功例は、AI技術が教育現場においても有効であることを示しています。
4. スタートアップの成功例
Dスタートアップは、AI技術を活用して新しいビジネスモデルを構築した企業です。Dスタートアップは、顧客のニーズをリアルタイムで把握し、最適な製品やサービスを提供するためのAIプラットフォームを開発しました。このプラットフォームは、顧客の購買履歴や行動データを基に、顧客が次に必要とする商品を予測し、タイムリーに提案します。
このプラットフォームを導入した結果、Dスタートアップは顧客満足度を大幅に向上させることができました。顧客は自分のニーズにぴったり合った商品を迅速に見つけることができ、企業としても売上を大幅に伸ばすことができました。この成功例は、AI技術が新しいビジネスモデルの構築に寄与することを示しています。
5. 医療分野の成功例
最後に紹介されるのは、医療分野でのAI技術の活用事例です。E病院は、患者の診断と治療にAI技術を導入しました。具体的には、患者の診療データを基にしたAIモデルを用いて、病気の早期発見と予防を行っています。このモデルは、過去の診療データを分析し、特定の症状が現れる前に予兆を検知することができます。
この結果、E病院は病気の早期発見率を向上させ、患者の治療成功率を高めることができました。また、医師も効率的に診断と治療を行うことができ、医療の質が向上しました。この成功例は、AI技術が医療分野においても大きな成果を上げることができることを示しています。
総括
第3部で紹介された実践例とケーススタディは、AI技術がさまざまな分野で具体的な成果を上げていることを示しています。これらの成功例は、AI技術が単なるツールに留まらず、ビジネス全体のパフォーマンス向上や個人の成長に寄与することを実証しています。読者はこれらの事例を通じて、自らの業務や生活にAI技術をどのように活用できるかを具体的にイメージすることができるでしょう。
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