ダブルノット / DX学校豊岡校の高林です。
今日は「全国どこでも講演行くんですね。少人数でも行くんですね。よくそんな体力ありますね」って複数の方から言われてふと考えたこと。「インプット」をテーマにつらつらと話してみます。
ちなみに体力はないです。まあまあ疲れます（笑）
でも行くんです。
なぜかというと、アウトプットし続けることに自分の価値があるし、自分の成長ってアウトプットすることしかないって思うからなんですよね。情報化社会やSNS時代だからこそ、こう思っています。そして、
『自らアウトプットしないと、良質で、ここだけ話のインプットは入ってこない。』
これ、常日頃思っていることです。
情報はいくらでも転がっているけど、待ってたら誰かが教えてくれるって世界じゃないですからね。特に今は「刺さる情報」「自分の現場で使える情報」「その人の本音から見える情報」って、こっちが情報をアウトプットしたときにしか返ってこないと思っています。
今日はそんな話の深掘りです。
登壇の話が来たら、ほぼ断らない。全国どこでも行く（そのかわり資料はギリギリ大汗）
講演会やセミナー登壇の話があれば、ほぼ了承して全国どこでも行くようにしています。
話す内容はできるだけ最新のもの、今旬なもの、今取り組んでいる内容や「たぶん皆さんが関心あるだろうな」と思う内容を選んで話をするようにしています。
で、結果どうなるかというと、当日になっても資料作りしていたりします。
運営側の皆さんにはいつもご迷惑をおかけしますが（大汗）
でも、ここは譲れないんですよね。
せっかく時間を取って聞きに来てくれる方に、1年前の話をしたくない。今、現場で起きている変化を、今の温度のまま持っていきたい。だからギリギリになります。
そもそも、人によって課題の見方が違う。解決策は無限にある
もちろん、聴講頂いた方には「そんなこと知っているよ！」って話もあります。さらには考え方も違う、思想も違うことだってある。同じ課題設定でも、人によって見方は違うし、解決策もたくさんある。解決するために使えるヒトモノカネもそれぞれ人によって違う。同じ言葉を使っても、見ている現場が違う。使えるお金も人も時間も違う。だから刺さる解決策も当然変わる。
なので講演中の事例紹介なども極力、解決策や結果だけを話するのではなく、その課題の前提条件の深掘りをできる限りしていくようにしてます。
「なんでそれが課題になっているのか？」
「誰にとって課題なのか？」
「前提条件、そもそも何なのか？」
ここを理解して頂かないと、どれだけキレイな事例や解決策を並べても「いい話だった」で終わっちゃうと思うんです。
そして本番は、その後の対話。ここを一番大切にしたい。
今日から活かしていただけるネタはないか？どうすれば聴講した方がすぐに活かすことができるのか？質疑応答や講演後の対話も、時間が許す限り積極的に行うようにしていきます。
そして、この時間こそ、私にとって良質なインプットがたくさんあるからです。
「同じ課題でも、うちではこうしている」
「こんな風にはできないか？」
「その課題は、そもそもの前提が違うのではないか？」
批評や自分とは違った意見や感想なども聞き出せたときは、やった！って素直に思います。
違う意見って、勝ち負けの話じゃなくて、単純に「自分が見てない世界がそこにある」ってことなんですよね。だから私は、批評が出てきた瞬間にテンションが上がります（苦笑）
聴講する側になったときも同じ。インプットしたらアウトプットを返す
そして、もう一つ。
他の方のセミナーに参加するときも同じで、インプットさせてもらったらアウトプットもする。出来れば登壇者との対話や質問。さらにできるなら、自分と違う意見があれば批評や議論も合わせてさせてもらいたい。
ここ、誤解されやすいんですが、批評って「否定したい」わけじゃない。意見が違うって、何かそもそもの前提条件や視点が違うだけの話。その条件の違いが、自分が見えていない世界、体験したことがない現状なので知りたいだけです。
だからこそ、リアルでもオンラインでもそのあとがとても大切。ただ単に振り返るだけでなく、どうすれば自分に活かすことができるのか？何が違うのか？を振り返る。
当日の質疑応答では絶対に時間が足りないので、聴講した後、1～2日以内に必ず別途時間をとって「振り返り会」をするようにしています。
最近の振り返り会は生成AIとやっています
最近では生成AIとともに聴講後の振り返りもできるかも？と思って試しています。使っているのは、Googleの「NotebookLM」というAIツールです。これ、ざっくり言うと「自分が渡した資料だけを読み込んで答えるAI」です。
普通のChatGPTはネット上の膨大な情報も混ぜて答えますが、NotebookLMは、こちらが渡したソース（講師が書いたブログ記事、講師のSNS投稿、配布資料、メモなど）を材料にして返してくれます。なので、講師の言葉づかいや思考のクセ、前提の置き方を踏まえた「それっぽい返し」が返ってくる。うまくハマると、講師の分身と壁打ちしている感覚になります。
これが、振り返りの「壁打ち相手」として最高に面白い。「今日の話を自分の現場に置き換えると、何を最初にやるべき？」「この考え方、うちの状況だとどこが前提としてズレてる？」こういう問いを投げると、頭の整理が一気に進みます。
講師が普段発信している考え方や言葉の選び方、価値観。そういう材料をAIに読み込ませておくと、振り返りの質が一気に具体的になります。「講師の〇〇さんなら、この場面でこう動く」みたいな提案まで出てきたりする。もちろん万能じゃないけど、振り返りの「叩き台」としては十分使える感触があります。
AI時代だからこそ「長文」というログを残す意味
で、ここからが今回書いてみて、改めて思ったことです。
もし聴講者の皆さんが、私の話を聞いたあとに「高林さんのあの話って、どういう意味？もう一段深掘りしたい」って思っても、私がSNSやブログであまり情報を公開していなかったら、辿れないですよね。「高林さん、どこにも書いてないから分からん」ってなる。
だからこそ、ブログは頑張って更新していこうと思っています。XやFacebookも。今までは情報発信は私を知ってもらうためのSEO対策の視点が強かったですが、これからはもう一つ「自分専用AI（＝自分の分身）を作るための基礎情報を残す」という視点も大切なんだと思っています。
今の時代、短くてタイパの良い情報が好まれます。でも、AIが人の意図を深く理解するために必要なのは、短文の結論じゃなくて「背景」と「思考の流れ」。つまり、密度のあるログです。
自分がなぜそう考えたのか。どんな前提条件だったのか。何に悩んで、何を選んで、何を捨てたのか。このプロセスが残っているほど、AIも深く理解するし、それを読んだ人からも「ここだけの深いインプット（対話）」が返ってくる。
だから私は「長文を書くこと」は、
・自分の思考整理
・AIに自分を理解させる
・人との深い対話を引き寄せる
この3つをまとめて回す、現代の投資だと仮説しています。
というわけで、Xの「記事機能」も頑張ってみようと思っています。Xでも長文投稿（記事機能）が最近出ました。Noteに書くより今後はXでしょ！という意見もあるようなので、Noteデビューが出来なかった高林としては、この機能を「思考のログ保管場所」として使ってみます。
X含め。先駆者として、というか「人柱」として（笑）、どれだけ良質なアウトプットを積み上げられるか挑戦してみます。高林がどんな長文を垂れ流して、AIや皆さんからどんなインプットを引き寄せようとしているのか。
気が向いたらフォローしてください。フォローしてくれたら、たぶんまた調子に乗って、さらに濃い長文を書きます♪
