AIに自分のことを
知ってもらう

仕事のことだけではありません。

経歴、性格、好きなもの、尊敬する人、趣味、考え方、過去の経験。

一見すると、仕事の回答には関係なさそうな情報も含めてです。

なぜなら、AIはそうした情報を単なるプロフィールとして持つだけではなく、

という理解に使い、回答にも反映するからです。

もちろん、

と明確に伝えたことが回答に強く反映されるのは当然です。

でも、それだけではありません。

自分では回答に関係ないと思っている情報まで、AIは人物像を理解する材料として使っています。

例えば、僕はストレングスファインダーの結果をAIに持たせています。

僕の上位資質には、

• 最上志向
• 原点思考
• 親密性
• 達成欲
• 適応性

などがあります。

このうち、

最上志向については、

「合格点で終わらず、もう一段良くする提案をする」

原点思考については、

「そもそも何のためにやるのか、目的から考える」

というように、AIが回答に反映しています。

僕が、

「最上志向はこういう形で回答に使ってください」

と細かく指定したわけではありません。

AIが資質の意味を見て、

「この人への回答なら、こういう部分に反映できる」

と判断しています。

つまり、

これは結構大きいです。

もう一つ、面白い例があります。

僕が尊敬する経営者の一人に、ビンス・マクマホンがいます。

WWEを世界的なエンターテインメント企業に育てた人物です。

彼は単なる経営者ではありません。

自分自身が悪役としてリングに登場し、選手と抗争し、体を張り、自分自身もWWEという商品の一部になりました。

経営者が裏方に徹するのではなく、

自分自身が前線に出て、リスクを取る。

僕は、そういう姿勢に魅力を感じています。

AIも、

「僕がビンス・マクマホンを尊敬している」

ということを知っています。

そこで、

「それを知っていることで、僕への提案や回答に影響しますか？」

と聞いてみました。

すると、

という答えでした。

これも面白いところです。

僕は、

「ビンスの考え方は回答に使わないでください」

とは指示していません。

逆に、

「尊敬する経営者だから、その経営スタイルを僕への提案に反映してください」

とも言っていません。

AI自身が、

「尊敬している人物から、その人自身の経営判断まで決めつけるのは危険だ」

と判断していました。

確かに、

僕はビンス・マクマホンの、

経営者自身が前線に立つ姿勢は好きです。

でも、会社の仕組みづくりでは、

「人間の1クリックも無くしたい」

というくらい、人間が介在しない状態を目指しています。

つまり、

AIは、そこまで含めて情報を使い分けています。

ここで大事なのは、

「ビンスの情報は役に立っていない」

ということではありません。

直接、

「経営提案をこうする」

という使い方はしていなくても、

僕がどういう人物に惹かれるのか、

どういう姿勢を格好いいと感じるのか、

どういう価値観を持っているのか。

そうした人物像の理解には使われています。

映画の好みも、漫画の好みも、スポーツの好みも、尊敬する人物も同じです。

一つ一つを見ると、

「仕事とは関係ない情報」

に見えるかもしれません。

でも、それらが積み重なると、

AIは、その輪郭を持ったうえで回答するようになります。

だから、

AIに自分のことを知ってもらうとき、

仕事に必要そうな情報だけを選ぶ必要はないと思っています。

むしろ、

「こんなことまで必要かな？」

と思うような情報も意味があります。

• 何が好きなのか。
• 何が嫌いなのか。
• 誰を尊敬しているのか。
• どんな作品が好きなのか。
• 過去にどんな経験をしてきたのか。
• 何に腹が立つのか。
• 何に魅力を感じるのか。

そうした情報が増えるほど、

AIの中にある「自分」という人物像が立体的になっていきます。

ただし、AIは与えられた情報を全部、機械的に回答へ反映するわけではありません。

今回のビンス・マクマホンの例のように、

「これは人物理解には使うが、経営判断には直接使わない」

と判断することもあります。

逆に、

ストレングスファインダーのように、

こちらが細かく指定していなくても、回答の仕方に反映することもあります。

そして、もしAIの解釈が違っていたら、

と伝えればいい。

そのやり取りを重ねるほど、

AIの中にある自分の人物像も修正されていきます。