収集と発散で未来のブームを先取りする。AI時代に「次」を仕掛ける人の思考法

〖記事概要〗

次に来るブームは、誰かが突然教えてくれるものではありません。日々の情報収集、違和感の観察、異業種の動向、白書や市場データ、そして自分の中で自由に発散する思考の組み合わせから見えてきます。生成AIで仕事の速度が一気に上がった今、先に小さく試し、社会に「自分がオーナーです」と示すことが、DX推進や新規事業、人材育成でますます重要になっています。

〖本文〗

未来は「当てる」ものではなく、準備して取りに行くものです

こんにちは、IT・DX教育サービスの株式会社サートプロ 近森満です。

次に来るブームをどう読むのか。これは、DX推進、新規事業、人材育成、生成AI活用のすべてに関わるテーマです。私は最近、FDE検定やAIエージェントまわりの取り組みを進めながら、改めて「収集と発散」の大切さを感じています。

未来のトレンドを先取りした人が勝つ時代です。ただし、10年先、20年先を完璧に当てるのは簡単ではありません。来年のことすら見えにくい時代です。まして、ゲーム、エンターテイメント、教育、AI、ビジネスモデルのように、流行の移り変わりが速い領域では、今当たっているものが来年も当たるとは限りません。

だからこそ、私は「遠い未来を断言する」よりも、「1年先、2年先に起きそうな兆しを拾い、小さく仕掛ける」ことが大事だと考えています。ブームは待っているだけでは取れません。情報を集め、違和感を拾い、発想を広げ、検証し、スピードを持って社会に出す。この流れを自分の習慣にできるかどうかです。

読者の皆さんはどうでしょうか。自社の研修、採用、DX推進、生成AI活用について、「今年の課題」だけでなく「来年に来そうな波」まで見ようとしているでしょうか。ここを見ているかどうかで、準備の質が変わります。

まずは収集です。あらゆる情報を集め、違和感を持つ

一番目は、収集することです。ニュース、SNS、書籍、海外動向、白書、市場データ、検索トレンド、統計情報。今は情報が氾濫するほどあります。大事なのは、その中から自分に都合のよい情報だけを拾わないことです。

生成AIに情報を集めさせるのは便利です。ChatGPTやGeminiに聞けば、短時間でそれなりの整理はしてくれます。しかし、気をつけたいのは、自分が聞きたいことだけを聞くと、自分に都合のよい材料だけが集まりやすいことです。これは便利さの裏側にある落とし穴です。

私は、関係ない分野、得意ではない分野、異業種の動向も見たほうがいいと思っています。なぜなら、次のブームは、同じ業界の延長線だけから生まれるとは限らないからです。教育とエンターテイメント、資格制度とAIエージェント、採用とデータ分析、製造業のなぜなぜ分析と生成AIの壁打ち。こうした掛け合わせに、新しい兆しが生まれます。

白書や公的なレポートも大切です。インターネット白書、情報通信白書、経済産業省や総務省などの資料は、比較的信頼しやすい土台になります。一方で、一企業が出した限定的なデータを、あたかも全世界で通用する真理のように扱うのは危険です。提案資料のピンポイントな根拠として使うのはよいとしても、意思決定の全部をそこに乗せるのは慎重であるべきです。

事例: AIに集めさせた情報が「自分に都合のよい答え」だけになる罠

何が起きたか。生成AIに「次に来る教育トレンドを教えて」と聞くと、AIはきれいに整理された答えを出してくれます。マイクロラーニング、AIチューター、リスキリング、スキル可視化、キャリアパス設計。どれも正しそうですし、資料にも使いやすい言葉が並びます。

何に気づいたか。しかし、それだけでは自分の仮説を補強して終わる危険があります。自分が見たい世界だけをAIに見せてもらっている状態です。現場で起きている違和感、担当者の本音、予算の制約、受講者の面倒くささ、研修後に放置される問題までは、質問しなければ出てきません。

リスクまたは教訓は、AIの整理力を「正解」と勘違いしないことです。AIは集めるのが得意ですが、問いの外側にある違和感は自分が拾う必要があります。便利だからこそ、自分の視野が狭くなっていないかを疑う姿勢が必要です。

読者が応用できる行動は、AIにあえて異業種、反対意見、失敗例、古いブームの終わり方も聞くことです。「この仮説が外れる理由は何か」「現場が受け入れない理由は何か」と聞くだけで、収集の質はかなり変わります。

違和感は、次の問いを生む入口です

情報を集めるときに大切なのは、違和感です。なぜこれは不便なのか。なぜこのサービスは受けているのか。なぜこのお笑い芸人のネタは広がるのか。なぜこのゲームの仕組みは他の領域にも転用されるのか。日々見ているものに慣れすぎると、この違和感が消えてしまいます。

たとえばゲームでいえば、私はゲームをあまりやらないので詳しいことは語れません。それでも、ガチャのように人を盛り上げる仕組みは、ゲーム以外にも転用されています。何が当たるかは分からなくても、人の感情が動く仕掛けには共通点があります。ここを観察すると、単なる流行追いではなく、構造を見ることができます。

DX推進でも同じです。ツール名だけ追いかけても、すぐに古くなります。けれど、人がなぜ使うのか、なぜ使わないのか、どこで面倒になるのか、どんな瞬間に成果を感じるのか。ここを見れば、次の打ち手が見えてきます。

あなたの現場では、違和感を言語化する時間がありますか。「なんとなく変だ」「なぜか進まない」「便利なはずなのに使われない」。この小さな違和感を捨てないことが、次の企画書のネタになります。

次は発散です。枠を外し、可能性を広げる

二番目は、発散することです。収集した情報を、そのまま結論にしない。いったん広げる。これが重要です。自分の感覚や今の常識にはめ込みすぎると、自由な発想ができなくなります。

私は、檻の中に入ったライオンの話を思い出します。檻があると、外に出られる可能性を考えなくなる。自分で自分の枠を作ってしまうと、そこから外に出る発想が消えていきます。ビジネスでも同じです。「うちの業界では無理」「予算がない」「前例がない」と先に決めると、発散する前に終わってしまいます。

発散では、多様な視点を掛け合わせます。前から見る、後ろから見る、斜めから見る、下から見る、引いて見る。AとBを足す。AからBを引く。AとBを掛ける。場合によっては割ってみる。何かと何かを組み合わせたら、Cになるのか、Dになるのか、まったく違うものになるのか。こういう遊びが必要です。

生成AIは、この発散にとても向いています。「これとこれを掛け合わせたら何になるか」と聞けば、AIは適当な案も含めて大量に出してくれます。その中には使えないものもあります。でも、使えないものを見た瞬間に、自分の中で別のアイデアが立ち上がることがあります。AIは正解を出すだけでなく、発散の相手として使うと面白いのです。

事例: 20代の勉強会で鍛えられた「25個、100個出す」発想訓練

何が起きたか。私は20代のころ、外部の勉強会にたくさん参加していました。そこでは紙を1枚渡され、テーマに対して思いつくキーワードを25個、場合によっては100個書くような訓練がありました。最初は苦しいのですが、出し続けると、自分でも思っていなかった言葉が出てきます。

何に気づいたか。最初の10個くらいは誰でも思いつくものです。しかし、そこから先に、本当の発散があります。もう出ないと思ったところから、異業種の言葉、昔の経験、失敗談、日常の比喩がつながっていく。これが、今の私の企画づくりの土台になっています。

リスクまたは教訓は、最初に出たアイデアを結論にしないことです。最初の案は、多くの場合、既に誰かが考えています。生成AI時代は、なおさらです。AIに聞けば誰でも似たような案を出せます。だから、もう一段深く、もう一段横に広げる必要があります。

読者が応用できる行動は、企画会議の前に「最低25個出す」時間を作ることです。採用施策でも、研修テーマでも、AI活用案でも構いません。少数のきれいな案に飛びつく前に、いったん散らかす。散らかした後に整理する。この順番が大切です。

マインドマップ、マンダラチャート、なぜなぜ分析で広げる

発散の道具として、私はマインドマップが好きです。やりすぎて、頭の中だけでマインドマップを作ってしまうくらいです。私はこれを冗談半分で「アンマインドマップ」と言っています。見えないので本当かどうか分からないと言われそうですが、頭の中で枝を広げる感覚は確かにあります。

もちろん、パソコン上のマインドマップツールも使います。最近は生成AIに「図解化して」と頼めば、かなり整理してくれます。自分のアイデアを引き上げるために、広げて、つなげて、図にしてみる。これはとても有効です。

大谷翔平選手で知られるマンダラチャートも、発散には使いやすい方法です。真ん中に目標を置き、周囲に8つの要素を書く。その8つをさらに外側に展開する。すると、ただ考えているだけでは見えなかった行動や課題が出てきます。

製造業でよく使われる「なぜなぜ分析」も同じです。なぜそうなのか。なぜ進まないのか。なぜ使われないのか。なぜ受講者が定着しないのか。なぜ上司が支援できないのか。問いを繰り返すことで、表面の問題ではなく、構造が見えてきます。

次に来るブームは、小さく試した人に見えてくる

三番目は、次に来るブームを狙うことです。これは未来のニーズを先取りするということです。10年先を断言するより、1年先、2年先に起きそうなことを見て、小さく試す。ここに現実味があります。

ガートナーのハイプサイクルのような資料を見るのもよいでしょう。技術がどの段階にあり、どのくらい期待され、どのタイミングで幻滅期に入り、どのように実用化されるのか。こうした見方は、テクノロジーカットで未来を見るうえで参考になります。

ただし、資料を眺めているだけではブームは取れません。自分で小さく検証する必要があります。私は教育や検定のアイデアを考えるとき、周囲の企業や教育関係者に聞いてみます。「こういう教育があったらどうですか」「このテーマは早すぎますか」「今ほしいものは何ですか」と問いかける。すると、要らない、まだ早い、そこまで行っていない、という反応も返ってきます。そこにヒントがあります。

事例: 教育・検定アイデアを小さく当てて、早すぎるかを確かめる

何が起きたか。私は、FDE検定やAIエージェント時代の人材育成のように、まだ社会的な認知が十分ではないテーマも扱っています。いきなり大きな制度にするのではなく、まずは小さく聞き、小さく出し、小さく反応を見ることがあります。

何に気づいたか。自分では「これは来る」と思っていても、現場はまだそこまで行っていないことがあります。逆に、言葉としては早すぎても、課題としては既に存在していることもあります。たとえばAIエージェントという言葉を知らなくても、「業務を自動で進める人材がほしい」「現場に入り込んで成果を出す人が必要」というニーズはあります。

リスクまたは教訓は、早すぎる企画を、そのまま大きく出してしまうことです。市場が受け取る準備をしていないと、よい企画でも伝わりません。だからこそ、小さく試し、言葉を調整し、誰に何を届けるのかを磨く必要があります。

読者が応用できる行動は、社内外の5人に聞くことです。新しい研修、新しいAI活用、新しい採用施策を考えたら、まず5人に聞く。「欲しいか」だけでなく、「どこが分かりにくいか」「何なら予算がつくか」「誰が困っているか」を聞く。ここから実装の方向が見えてきます。

AI時代はスピード勝負です。オーナーになるなら先に示す

今回いちばん言いたいことは、スピード勝負だということです。生成AIが出てきて、仕事の速度は大きく変わりました。今まで10日かかっていたような作業が、1日で進むこともあります。もちろん全部が10分の1になるわけではありませんが、体感としてはそのくらいの変化があります。

そうなると、自分が考えていることを、他の誰かもすぐに考え、形にしてくる可能性があります。つまり、自分だけがそのアイデアのオーナーではありません。心の中で「それは自分がやろうと思っていた」と言っても、社会には伝わりません。

オーナーになるなら、オーナーになってしまう必要があります。社会に対して、自分がこのテーマに取り組んでいると示す。SNSで少し発信するだけでは弱いかもしれません。企画書にする、勉強会を開く、検定制度を立ち上げる、資料を公開する、顧客に提案する。自分の戦略と戦術を組み合わせて、先に場所を取る必要があります。

ここは正直、骨が折れる作業です。誰も見てくれないかもしれない。反応が薄いかもしれない。批判されるかもしれない。それでも、やる人が前に進みます。行いは自分のもの、批判は他人のもの。そのくらいの気持ちで小さく試すことも、ときには必要です。

スマホ決済やサブスクのように、生活に入り込むまでを見る

これまでブームになったものを振り返ると、スマホ決済やサブスクリプションのように、社会的に認知され、生活の一部になったものがあります。最初は一部の人が使うだけだったものが、だんだん当たり前になる。この移行の途中に、ビジネスチャンスがあります。

次に何が来るかは、誰にも完全には分かりません。イーロン・マスクさんがロケットを飛ばす、宇宙ビジネスが話題になる。だからといって、自社がそのままロケットをやるわけではありません。しかし、それをネタにして、自社なら何をするのか、教育なら何を教えるのか、DXならどんな業務変革につなげるのかを考えることはできます。

ここで大事なのは、流行語をそのまま追いかけないことです。宇宙、AI、AGI、ASI、AIエージェント、Agentic AI。言葉は派手です。しかし、現場で価値に変わらなければ意味がありません。自分たちの顧客、業務、人材育成・教育支援、研修講座・eラーニングにどう引き寄せるか。そこに企画の本質があります。

好奇心、検証、継続が、未来を引き寄せる

ブームを狙ううえで大事なのは、好奇心です。なぜを大切にする。正面からだけ見て正解だと決めつけない。箱の中身まで突いてみるくらい、いろいろな角度から見る。私は自分でも少し天邪鬼だと思います。ちょっと違う視点で見てしまう。意地悪な見方をすることもあります。でも、それが企画づくりには役立つことがあります。

次に、小さく試すことです。失敗を恐れずに素早く検証する。失敗したら自分のためになります。成功したら次のステップに進めます。誰かが全部やってくれるのを待つより、自分でやってしまったほうが早いことも多いです。

そして、継続です。情報収集と発想の習慣は、本当に大切です。なぜそんなことを知っているのか、なぜそんなことばかり考えているのか、と言われることがあります。でも、私にとってはそれが楽しいのです。教育、検定、人材育成、誰もやらないことを見つけて形にすることが、ある意味でライフワークです。

もちろん、20年サートプロを続ける中で、ブレた時期もあります。何をやっても満足できない、何をやっても外れる、ちいさなことばかり考えていた時期もあります。それでも、今は大きく考えて、小さく試す。その繰り返しに戻ってきています。

まとめ: 収集、発散、先取りを日々の習慣にする

未来は、準備した人のところにやってきます。こうしたいという気持ちを持っていれば、何かしら引っかかってきます。まったく引っかからないということはありません。

収集する。違和感を持つ。発散する。掛け合わせる。小さく試す。オーナーとして示す。これが、次に来るブームを作る力です。

読者の皆さんも、日々の仕事の中で「次に来るもの」を狙ってみてください。AIを使うこと自体が目的ではありません。AIで新しいビジネスを考え、現場に実装し、人材育成とDX推進につなげることが面白いのです。

本日の内容が、あなたの「シンギュラリティ時代への準備」に向けた、わずかながらでも気づきや次の一歩のヒントになれたなら幸いです。

10年先の超知性ASIやAGI（Artificial General Intelligence）が当たり前になる未来に向けて、私たち自身をアップデートし続けることが、今最も重要です。ぜひ一緒に学びを深めていきましょう。

「社員のDXマインドをどう高めるか？」「実践的なITスキル教育が進まない」「生成AIを使った新規事業の企画を進めたい」など、DX推進担当者の育成やIT教育研修でお悩みでしたら、ぜひ一度お聞かせください。

参考リンク

PR TIMES リリース: https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000011.000082328.html

IoT検定制度委員会 リリース: https://www.iotcert.org/info/fde_kentei_release20260601/

AI時代のアップデート勉強会: https://1lejend.com/stepmail/kd.php?no=enAtuu

DX推進人材教育プログラム: https://www.certpro.jp/dxconsulting/

〖重要なキーワード解説〗

収集と発散

収集と発散は、新しい企画や事業テーマを生み出すための基本動作です。収集ではニュース、白書、市場データ、SNS、異業種の動向を広く集めます。発散では、集めた材料を掛け合わせ、足し引きし、マインドマップやマンダラチャートで可能性を広げます。生成AI時代は、この発散速度を高めることが競争力になります。

次に来るブーム

次に来るブームは、遠い未来を断言することではなく、1年先、2年先の兆しを見つけて小さく試すことで近づきます。スマホ決済やサブスクリプションのように、最初は一部の人の行動だったものが生活に入り込む過程を見ることが重要です。DX推進や人材育成でも、早く仮説を出し、検証する姿勢が必要です。

AI時代のオーナーシップ

生成AIによって、企画作成、調査、資料化、実装の速度は大きく上がりました。だからこそ、よいアイデアを心の中に置いておくだけでは足りません。自分がそのテーマのオーナーであることを、発信、提案、勉強会、検定制度、サービス化などで社会に示す必要があります。スピードと継続が、AI時代のオーナーシップを支えます。

〖著者紹介〗

近森 満（ちかもりみつる）
■株式会社サートプロ 代表取締役CEO
IT技術者の教育支援と人材育成を専門とする事業化コンサルタントとして、2006年に株式会社サートプロを創業し、IoT検定、＋DX認定、アジャイル検定などの資格制度を創出。独自の技術者向け教育研修の開発に定評があり、実践的なスキル向上を支援。経済産業省DX推進ラボおよびIoT推進ラボのメンターとして、自治体や中小企業のDX推進を支援。近年は超知性ASIスキル可視化にも取り組み、次世代技術の普及に注力している。
■所属・役職
・IoT検定制度委員会 事務局長（IoT検定、＋DX認定、超知性ASI検定）
・一般社団法人 IT職業能力支援機構 理事長（Android資格）
・電気・電子系技術者育成協議会 副理事長（E検定）
・組込みソフトウェア管理者技術者育成研究会 メンバー（組込み）
・ET教育フォーラム合同会社 代表（コンテンツ制作）
・経済産業省 地方版IoT推進ラボ ビジネス創出事業メンター（IoT支援）
・経済産業省 地域DX推進ラボ ビジネス創出事業メンター（DX支援）
・デジタル庁 デジタル推進委員（デジタル化支援）
・DX事業共同組合 設立理事（DX推進）
・一般社団法人日本サステナブルビジネス機構 幹事（SDGs認証）
・”一億総活躍社会を実現する”共生日本協議会 理事（DEI支援）
・アジャイル開発技術者検定試験コンソーシアム 事務局長（Agile検定）
・一般社団法人国際サイバーセキュリティ協会 事務局長（IACS認定）

〖音声配信〗

この内容はSpotify Podcast「超知性AI時代のDX企画書のネタ帳」でも配信中です。
※音声収録のポッドキャストではテキストには載っていない㊙話も。ぜひ、ものは試しに聴いてみてください。

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