年末はいつも、この一年の歩みを振り返り、整理する時期である。私は今年、頭の中で常に渦巻いていたことが一つある。それは、「未来への準備」の本当の意味を考え直すようになったことだ。
ここ数年、さまざまな世代の人たちと話をする機会が多い。彼らの将来に対する戸惑いが、以前よりも早く、そして強くなっていることを明確に感じている。多くの人が多数のクラスを受講し、できる限りの資格を取得するが、それでもなお、何をしたら「準備」ができたと言えるのかと自問している。
これらの対話から私は、私たちの慣れ親しんだ学習経路を思い起こす。かつては、多くの人がまず自分の専門分野を選び、数年かけて知識と技術を蓄積し、職場で問題に直面したとき、学んだことの中から使えるものを見つけ出して対処してきた。
このモデルがうまく機能していたのは、産業の変化が比較的遅く、知識を得るためのコストが高いため、まず必要なスキルを準備しなければ始められないことが多かったからだ。
しかし、この前提はAIによって書き換えられようとしている。今の時代、スキルを習得するために人生の何年も投資する必要はもはやない。まず自分が何をしたいのかがわかればよく、関連する知識やツールは後からAIで補うことができる。言い換えれば、知識は膨張しており、成長期に優位性を築くには、単にスキルの蓄積だけではもはや不十分であるということだ。
このような背景から、私は「出発前に準備をする」というモデルはもはや当てはまらないし、非効率的でさえあるかもしれないとますます感じている。「使う前に学ぶ」から「学ぶ前に使う」に移行するとき、重要なのは、どれだけスキルを蓄積したかではなく、今解決したい問題が明確かどうかかもしれない。
この学習順序は逆に見えるかもしれないが、より方向性があるかもしれない。もちろん、基礎知識がもはや重要でなくなったと言っているわけではないが、唯一の武器ではなく、「問題を見極める」ための航海図であると考えるべきだろう。
問題をまず特定できる人は、学習効率が飛躍的に向上する可能性が高い。逆に、多くの知識を持っていても、解決すべき問題を特定できなければ、学習が散漫になり、混乱する可能性がある。
2026年を迎えるに当たり、新たな学習目標を設定する前に、私たちは自らに別の質問を投げかけることができる。次の一年、どんな問題が解決するに値するのか、と。方向性がまずあれば、学習は自然と後からついてくる。このようにして未来に備える方法こそが、新たな一年への期待をもたらすのかもしれない。
