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成果を出す人は発想を広げ、考えを深める
興味深いのは、このアニマル・スピリットと立体思考の高低は、AIの使い方そのものと紐づいている点だ。
アニマル・スピリットが高い層と低い層で差がつくのは、「AIの出力をきっかけに新しい発想を広げている」、「AIで新しいアイデアが出やすくなっている」といった使い方だ。アニマル・スピリットが高い層は、AIを、発想を素早く広げる拡散のツールとして使っている。
立体思考が高い層の特徴は大きく異なる。「複数のタスクがあるとき、優先順位を明確にして着手している」、「自分に足りない基礎知識や理解不足を自覚し、埋めようとしている」、「出力の根拠や出典を確認してから使っている」で大きく差がでる。こちらはAIを、自分の考えを深めるトリガーとして使っている。
同じツールが、人によってまったく別の道具になっていることがわかる。閃くだけでは出力に振り回され、練るだけでは動かない。AI時代のハイパフォーマーは、その両方を土台に持っている。
使う頻度が同じでも成果は3倍以上違う
ここまでの特性は、パフォーマンスとどう結びつくのか。
同じAIヘビーユーザーのなかで、メタ・スキルの低い層と高い層を比べると、「これまでの仕事のやり方を見直している」は19.8％対66.1％（3.3倍）、「AIを前提に成果水準を向上させている」は18.6％対66.1％（3.6倍）、「仕事のスピードが上がっている」は19.9％対70.2％（3.5倍）であった。
AI利用頻度と成果の関係を、メタ・スキルの高低別に描くと、二本の線はまったく違う軌跡を描く。高い層は、頻度が上がるほど成果も上がっていく。ところが低い層は、利用頻度をどれだけ上げても成果がほとんど伸びない。線はほぼ横ばいのまま這っていく。思考・マインドで分けても、同じ形の図になる。AIの利用頻度は、成果の必要条件ではあっても、十分条件ではない。
