例えば、アクション・ラーニングについて考えてみましょう。

同じテーマについてクラスの複数のチームが取り組むのが通常のパターンですが、同じような提案骨子だった場合、それぞれのチームが生成AIの助けによってスライドを作成したら、どうなるでしょう。

同じ会社で働いている訳ですから、使える生成AIも同じものになるでしょう。そうすると評価者は、似たり寄ったりのプレゼンを数回聞かなくてはならないことになりかねません。

AIを使うことを前提とするならば、プレゼンの構成やデザインなどの体裁は整えてくれるでしょうから、提案内容やアイデアといった本質的な部分での勝負ということになります。

もしかしたらAIを使うことによって、アクション・ラーニングを行うことの本来の趣旨が達成されることになるのかもしれません。

ある会社で、こうしたことがありました。アクション・ラーニングによる経営層への提案プレゼン資料を、AIを使用して作成したチームと、そうでないチームとで明らかな違いがありました。

AIを使用したチームのスライドはとてもきれいにまとまっていて、会社案内か商品のパンフレットかというくらいでした。確かにきれいにまとまっているのですが、情報量が多く、刺さるキーワードやキラー・スライドがありません。

肝心の提案内容も平凡なもので、とがった独創的なものではありませんでした。

提案を受ける経営層に意思決定をしてもらうためには、AIを使ってスライドの見た目をきれいにすれば良いというものではないことは言うまでもありません。

提案を受ける経営陣に刺さるアイデアや、ハッとさせるようなキーワードや内容が必要ですよね。