📌 異業種のAI活用登壇について
私は ペット栄養管理士 であり、ペットフード設計に携わっている。
にもかかわらず、現在、異業種におけるAIの活用法に関するオンライン登壇の機会を得て、講義活動も行っている。
最初は正直、違和感があった。
これまでWebページの作成や経営戦略の策定においてAIを活用してきたが、異業種に対してどこまで有益な視点を提供できるのか？ という迷いがあった。
実際、依頼を受けた当初は、「自分の専門とは異なる分野だし、断った方がいいのではないか？」 と思ったほどだ。
しかし、考えてみると、設計においても、事務業務や製造業務においても、本質的には同じ構造を持っている。
どの業務も、制約の中で最適解を求め、情報・知見・技術などのピースを組み立てながら、求められる成果を完成させるプロセス である。
その過程では、単なるルールに従うだけでなく、業務遂行者の発想によって新たな手法が生み出される 側面を持つ。
この視点を掘り下げることで、業務遂行と設計の共通点を認識し、設計の創造性をさらに広げることができるのではないか？
そう考え、登壇を引き受けたのである。


📌 ペットフード設計から見た「設計思考」
例えば、ペットフード設計においては 栄養バランスの最適化 だけでなく、各栄養素の相互作用による健康影響 まで考慮しなければならない。

✅ 単体では健康に良い栄養素であっても、組み合わせによっては健康被害をもたらすことがある。
例えば、カルシウムとリンのバランスが崩れると 腎臓病リスク が高まり、ビタミンAの過剰摂取は 骨格異常 を引き起こす。
これらを考慮しながら、最適なレシピを設計するには、単なる経験則だけでなく、データと科学的アプローチが不可欠 である。
この考え方は、ペットフード設計に限らず、食品開発・製造・医薬品設計・マーケティングなど あらゆる分野に共通する「設計思考」 である。


📌 商品設計と業務遂行の本質的な共通点
商品設計と業務遂行は、一見異なるように見えるが、その根底には同じ「設計のプロセス」が存在している。
では、どのような点が共通しているのか？

🔹 1. 制約の中で最適解を求める点
・商品設計 → コスト・機能・市場ニーズなどの制約の中で、最も魅力的な製品を生み出す。
・業務遂行 → 限られた時間・リソース・環境の中で、より効果的に成果を出す方法を選択する。
🔹 2. 各要素（ピース）を組み合わせて成果を生み出す点
商品設計 → 材料・技術・デザイン・ユーザー体験といった多様な要素を組み合わせ、価値ある製品を作る。
業務遂行 → 情報・経験・チームワーク・業界知識など、さまざまなリソースを統合し、成果を上げる。
🔹 3. 創造的な意思決定が求められる点
・商品設計 → 従来の概念を超えた新しいデザインや機能を考案する。
・業務遂行 → 単に決められたルールに従うのではなく、状況に応じた工夫や最適な手順の選択が求められる。


📌 設計思考をより高度化するための課題
しかし、設計プロセスには 本質的な課題もある。
・経験や直感に頼る設計は、試行錯誤のコストが大きい。
・設計の選択肢が属人的になり、新しい可能性を見落とすことがある。
・分散した情報の整理が困難で、最適な組み合わせを見出しにくい。
では、これらの課題を克服し、設計を高度化するために、AIはどのように活用できるのか？


📌 AIが設計思考をどう変えるのか？
🔹 1.「知見の拡張」— 設計の選択肢を増やす
AIが過去のデータ・研究成果・類似ケースのパターンを分析し、従来の発想を超えた新しい選択肢を提供。
🔹 2.「試行錯誤の効率化」— 設計の仮説検証を加速する
AIが試行錯誤を短時間で行い、設計の成功確率を高める。
🔹 3.「情報の統合」— 分散していた知識を一元化する
散在する情報をAIが統合し、設計思考に必要なデータを即座に活用。


📌 AIの導入によって生まれる新しい設計プロセス
AIを活用することで、私自身の設計業務にも変化が生まれている。
従来よりも、より広く、より深く試行できるようになり、複雑かつ高度な設計が可能になった。
AIが提供する知見を基に、創造性を最大限に活かしながら、従来の枠組みを超えた設計を実現できる環境が整ってきた。
単なる業務効率化ではなく、設計の本質にAIを取り入れることで、新たな可能性を切り拓く。
だからこそ、今こそ私たちは設計にAIを積極的に活用すべきではないだろうか？

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