マイページガイド 2026年10月号 大塚商会

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【AI時代こそ、「現場×場数×年季」を誇るベテランの出番】

生成AIの進化はめざましく、最近は経験が浅くとも短時間で洗練された企画書や提案書を作れるようになりました。これまで何年もかけて身につけてきたことを、AIがいとも簡単にやってのける。「じゃあ、長年の経験って何の役に立つんだ……？」と、ちょっと遠い目をしたくなることもあるかもしれません。

長く仕事をしてきた人ほど豊富に持っているもの。それは「失敗の経験」です。どれほど資料の出来栄えが良くても、いざ現場や取引先に持っていくと「なぜかうまくいかない」ということがあります。そこでモノをいうのは、リアルな経験から蓄積してきた「失敗のデータベース」なのではないでしょうか。

「なんだか雲行きが怪しい」「この流れは過去に頓挫したパターンに似ている」。こうした“嫌な予感”の裏には、数々の現場で汗をかき、失敗を経験してきたからこその知見があります。さらに、「何が危険なのか」を手触りレベルで察知し、どうすれば失敗を避けられるのかを考えられることも、現場経験を重ねた人の強みです。

AIが描ける「体裁の整った案」に、長年の経験で「ツッコミどころ」を見つけ出し、より良いプランへと磨き上げていく。そんなときこそ、ベテランの出番です。そう考えると、これまで積み重ねてきた数々の失敗も、案外捨てたものではありませんね。ビジネスにおける再現性を高める「失敗学」の考え方と実践のポイントは、こちらのコラムをぜひご一読ください。

成功法則をまねするより現実的な「失敗学」（前編）