Notion創業者のIvanが語る「経営はジャズモードへ」がめちゃくちゃ面白い📝 ■ 経営は「ジャズモード」へ ・コロナ禍までは戦略ドキュメントを書き、6ヶ月サイクルで計画を実行する流儀 ・いまはキーリーダーが部屋で合意したら、そこから即走り出す流動的な意思決定 ・きっかけはHubSpot創業者Brian Halligan氏の言葉『ジャズモード』 ・一直線に進むビッグバンドではなく、状況に応じて即興で変えるジャズ ・戦略自体は依然重要。変わったのは更新頻度と、計画変更を許容するカルチャー ・以前は変更に反発もあったが、いまは全員が変化の速度を肌で感じている ■ プロダクト開発は「橋を架ける」から「ビール醸造」へ ・従来は設計できれば必ず作れる、橋を架けるような作業 ・AI開発は酵母のように意志を持って動く技術を受け取る、ビールを醸造する感覚 ・新しい能力は顧客の想定からではなく、モデルから創発的に立ち現れるもの ・だからPdM→デザイン→エンジニアのウォーターフォールを解体 ・求める人材は、コードを書きモデルと直接プロトタイプを作れるデザイナーやPdM ・レビューは週次どころか週に何度も。組織には『鼓動』が必要 ■ ソフトウェアづくりが「チームの体験」になった ・開発環境を丸ごと箱に詰めた、社内コーディングエージェントを構築 ・誰もが「このボタンを赤くして」と頼み、ToDoをカンバンに放り込むだけ ・20分待てば、レビューしてマージできる状態のプロダクトが完成 ・CodexでもClaude Codeでも、好きなエージェントをこの基盤の上で使い分け ・ソフトづくりが『ひとりの体験』から『チームの体験』へと変わった ■ じつはSaaSの構造そのものが揺れている ・過去15年のSaaSは『システム・オブ・レコード』『ワークフロー』『UI』の3層 ・このうちワークフローは、もはや開発者がいちから書く必要がなくなりつつある ・エージェントが各社の業務に合わせて高速で書くため、猛烈に置き換わり中 ・ハードコードされたUIやワークフローの価値は下がり、記録層の価値が上がる ・人間の役割はバーティカル、エージェントは部門間を横に渡るホリゾンタルな動き ・だからNotionは特定の研究所に依存しない『エージェント界のスイス』を掲げる賭けに出ている ・最重要は、顧客のビジネスにとって「信頼できる唯一の情報源」になること ■ AI時代に輝く人材像 ・バリューを『Kind and Direct』から『Direct and Kind』へ。率直さを一段強化 ・率直であるほど速く学べ、フェアにすばやく報いることができるという発想 ・ベースラインは「自走力」と「切迫感」、そして健全なパラノイア ・ケイパビリティがコモディティ化し、『ビジネス感覚というセンス』にプレミアム ・大事なのは「何を頼むか」「どんな問いを立てるか」「どこへ向かうか」 ・組織の形をプロダクトに揃える必要はなく、流動性そのものに最適化 ・目標設定も『20%改善』から『ダブル・オア・ハーフ（2倍か、半分の期間か）』へ ■ 日本は「伸びしろだらけ」 ・日本はAIワークフロー導入で世界トップクラス、AI議事録が驚くほど人気 ・記録を残すドキュメント文化が根強く、業務プロセスがすでによく整理されている ・しかもその多くはNotionなどにきちんと記録済み ・だったらそのプロセスをまるごとエージェントに渡し、まず一度やらせてみればいい ・「欠けているもの」ではなく「伸びしろ」。あとは少しだけエージェントを信じて試すだけ

「AIに頼るほど、人間の腕は確実に鈍る」 そんな耳の痛い研究結果が、科学誌『Nature』で報じられ、話題になっています。 便利なはずのAIが、実は私たちが長年積み上げてきたスキルを静かに奪っているのではないか。医師やエンジニアを対象にした複数の検証データから、その実態を解説してみます📝 ■ すでに「現場の腕」は落ち始めている ヘルスケア従事者への調査から、深刻な不安が浮かび上がっています。 1. 医師の70%、看護師の77%が、AIへの過度な依存による自身のスキル低下に不安を感じている 2. 医療やITといった大分野では、AIによるスキル低下がすでに『計測可能なレベル』で起き始めている 「AIがあるから大丈夫」という安心感の裏側で、人間側の地力がじわじわと削られている。それを示すデータが、いくつもの領域から出てきています。 ■ 内視鏡医の事例、検出率が「28.4%→22.4%」に低下 最も象徴的なのが、ポーランドの内視鏡医を対象にした研究です。 1. 対象は、2000例以上の大腸内視鏡を経験したベテラン医師 2. 検査中、ポリープ（腺腫）をAIがリアルタイムで検出するシステムを併用 3. すると医師はAIのサポートに慣れてしまい、AIを使わないときの成績が目に見えて悪化 AI導入前は28.4%の確率で腺腫を発見できていたのに、AIの支援なしで検査した場合、発見率は22.4%まで落ち込んでしまいました。 注目すべきは、対象がベテランだったという点です。AIに頼ることで、自力で見つけようとする集中力や、自分の目で確かめるという責任感が薄れてしまう。便利さの代償として、『熟練者の注意力』ですら静かに失われていく。そんな構図が浮かび上がります。 ■ エンジニアの世界でも「理解の空洞化」が進む 同じ現象は、私たちに近いプログラミングの世界でも確認されていてClaudeを開発するAnthropicが、エンジニア52人を対象に行ったテストが示唆的です。 1. AIアシスタントを使うグループと、自力でコードを書くグループに分けて作業 2. 作業後に「内容をどれだけ理解できているか」を測定 3. 結果、AIを使ったグループの平均点は『50点』、自力グループは『67点』 エラーの発見や修正といった表面的な成果は出ていても、その背後にある『仕組み』を学べていない。手は動いて成果物はできあがるのに、頭の中には何も残らない。そんな空洞化が起きていたのです。 ■ 過去の技術とは「決定的に違う」一点 便利な技術が人間のスキルを奪う構図自体は、決して目新しいものではありません。カーナビが普及し、人々が道を覚えられなくなったのと同じ話です。 ただし、生成AIには決定的に異なる点があります。それは、AIが『思考』という、人間固有の認知能力そのものを肩代わりしてしまう点です。これまでの技術は、あくまで人間の手足を拡張するものでした。しかし生成AIは、判断や推論といった頭脳の領域にまで踏み込んできている。だからこそ、無自覚なままの依存は危険なのでしょうね🤔