UnitOneNine創業者のリー・ソールズベリー氏は、ブランド構築、デザイン思考、そして際立つ技術について執筆している。
今日のビジネスにおける最も危険な問いは「AIを使うべきか？」ではない。むしろ「この問題を解決するためにAIをどう使うか？」という問いだ。
私は毎週、会議室でこの逆転した思考が展開されるのを目にしている。経営幹部たちはAIを魔法の解決箱のように扱って問題を投げ込み、なぜ結果が一般的に感じるのか不思議がる。2003年からデザインエージェンシーを運営してきた経験から、テクノロジーは既に持っているものを増幅するだけだということを学んだ—そして多くの人は十分なものを持ち合わせていない。
AIで実際に成功している人々は、博士号を持つ専門家でも何でも少しずつ知っているタイプでもない。彼らは私が「深いジェネラリスト」と呼び始めた人々だ。複数の分野で本物の専門知識を築き、AIの可能性を引き出す質問を知っている人たちだ。
20年以上のクライアントワークから学んだこと：より良いプロンプトを書くことで競争優位性が高まるわけではない。それは世界がどのように実際に機能するかについてより多くを理解することから生まれる。深いジェネラリスト思考あるいは現代のポリマシー（多才）と呼ぼうが、どんな名前であれ、鍵となるのは多くの人が別々に保っている分野間の架け橋を築くことだ。
専門化の罠
古い助言はシンプルだった：一つのことを選び、それに驚くほど熟達すること。そのプレイブックは今や壊れている。AIはすでに専門的なこと—調査、コピーライティング、分析、さらにはデザインコンセプトまで—を多くの人間よりも上手く処理している。AIができないのは、異なる世界間の点を結びつけて、複雑で現実的なビジネス問題を解決することだ。
ポジショニング作業を例に取ろう。伝統的なマーケターはAIにB2Bソフトウェアのメッセージを書くよう依頼するが、それは小さく考えすぎている。マーケティングの知識、心理学の知識、そしてビジネス経験を持つ人は次のように尋ねる：
「企業の購買担当者はリスクの高い決断を嫌い、安心感を得るために同僚の検証を必要としている。切り替えコストに関する論理的な懸念に対応しながら、彼らが自分の選択について賢く安全だと感じられるように、どのように我々のソリューションをポジショニングすべきか？」
違いがわかるだろうか？2番目の人物は、世界がどのように機能するかについてより豊かな理解をAIに与えたため、戦略的に有用な出力を得ている。
なぜ水平的知識が深い専門知識を上回るのか
20年のエージェンシー業務から、直感に反することを学んだ：画期的な解決策は、一つの分野における純粋な専門知識からはめったに生まれない。むしろ、それは全く異なる分野からの洞察を衝突させるときに起こる。
複雑なクライアントの問題に取り組むとき、私はデザインだけを考えているわけではない。行動心理学（人々が実際になぜ決断するのか？）、技術的制約（実際に構築可能なものは何か？）、市場の現実（誰が予算と権限を持っているのか？）、そして組織のダイナミクス（物事がここでどのように実際に実装されるのか？）から引き出している。
私のプロンプトを異分野交配させることで、単一焦点の専門家が考えもしないような質問をAIに投げかけることができる。「これをより良く見せる」ではなく、ストレスを抱えた経営幹部の認知負荷を減らしながら、透明性を通じて信頼を構築するインターフェースをどのようにデザインできるかを判断するための質問を投げかけることができる。これは特に、ターゲットユーザーが新しいツールに懐疑的で、以前の実装で失敗した経験がある場合に役立つ。
この質問の方向性には、心理学、ビジネス戦略、ユーザーエクスペリエンス、そして変更管理がすべて一つに組み込まれている。AIは、このような多次元的なコンテキストを与えることで指数関数的に有用になる。
コンテキストフレームワーク
重要なビジネス課題についてAIに取り組む前に、私はより良い質問を導く知識の層を持つ「コンテキストスタック」と呼ぶものを構築する。
• コアフォーカス：取り組んでいる主要なビジネス機能は何か？
• 関連分野：この問題に影響を与える他の領域は何か？心理学、経済学、テクノロジー、規制動向？
• 実践的制約：どのような現実世界の制限が存在するか？予算、タイムライン、技術的能力、組織の政治？
• ステークホルダーのダイナミクス：誰が決定を下し、何が彼らを動かすのか？リスク許容度、成功指標、キャリアへの影響？
• 市場の力：競争環境を形作る外部圧力は何か？
このスタックを構築した後にのみ、AIプロンプトを作成する。結果は、典型的な単一トラック思考を超えた洗練された出力となる。
業界を超えたパターン認識
深いジェネラリストは、専門家が完全に見逃す業界横断的なパターン認識を発達させる。SaaSスタートアップが直面する顧客獲得の課題は、ビジネスモデルが異なるにもかかわらず、プロフェッショナルサービス企業のそれと多くの場合類似している。どちらも信頼構築、長い販売サイクル、意思決定委員会を扱っている。
この異分野交配により、ある分野で実証された戦略を別の分野の課題に適用することができる。サイバーセキュリティ企業と仕事をしたとき、ヘルスケアマーケティングからの洞察が非常に貴重だった。両業界とも、価値ある資産を保護することについての決断を下すリスク回避的な買い手を扱っている。
AIはこのパターン認識を増幅する。業界特有のソリューションを求める代わりに、AIにセクター間の接続を描かせ、異なる市場の類似した状況から成功したアプローチを特定するよう促すことができる。
あなたの優位性を構築する
今日から水平方向に拡大を始めよう。自分の業界外の文献を読もう。隣接分野のカンファレンスに参加しよう。新しいことを学ぶことを強いるプロジェクトに取り組もう。最も重要なのは、確立された専門知識の快適な境界に抵抗することだ。
AIが日常的な認知タスクを処理するようになるにつれ、3つの能力が指数関数的に価値を増す：
• 文脈的知性：一見無関係な領域がどのように相互作用し、ビジネス成果を形作るかを理解すること
• 質問アーキテクチャ：AIの処理能力を活用しながら、その文脈認識の欠如を補う質問を作成すること
• 統合思考：複数のソースと分野からの洞察を、一貫性があり実行可能な戦略に組み合わせること
デザインの深い専門知識と心理学、テクノロジー、ビジネス戦略の意味のある理解を組み合わせるプロフェッショナルは、代替不可能な存在となる。
複利リターン
このアプローチは、専門家が匹敵できない複合的な優位性を生み出す。競合他社がAIを基本的な実行タスクに使用している間、あなたは戦略的なブレークスルー思考のためにそれを活用するだろう。彼らがサイロ内で最適化している間、あなたは従来の境界を超えるソリューションを創造するだろう。
未来は、トピック間をテレポートでき、狭い専門家が考えもしないような質問をAIにできるプロフェッショナルのものだ。AI主導の経済において、複数の分野にわたる情報を文脈化する能力が究極の優位性となる。
このマインドセットをあなたの経営ツールキットに加えよう。AIが実行のレベルプレイングフィールドを平準化する世界では、戦略的コンテキストがあなたの優位性となる。
