専門領域の情報収集において、特に大事にしている情報源
私が大事にしている情報源は、大きく三つあります。
一つ目は、製造・物流・ロボティクス・AIに関する実務寄りの技術情報です。AI、デジタルツイン、最適化、ロボット、サプライチェーンといった領域は変化が速いため、ニュースや論文だけでなく、展示会、技術資料、ベンダーのホワイトペーパー、実際の導入事例を意識して見ています。特に重視しているのは、「技術そのもの」よりも、「どの現場課題に対して、どのように使われたか」です。
二つ目は、現場から出てくる一次情報です。作業動画、作業手順書、現場担当者のコメント、設備の制約、例外処理、属人化している判断などは、どれも非常に価値の高いインプットです。AI時代になるほど、公開情報よりも現場に眠っている暗黙知の価値が上がると感じています。
三つ目は、自分で手を動かす中で得る情報です。個人活動の「かっぱ工房」では、3Dプリンターや簡単なアプリ開発、AIエージェントの試作などを通じて、情報を「読む」だけでなく「試す」ことを重視しています。実際に作ってみると、記事や資料では見えない難しさや、逆に可能性も見えてきます。
専門領域の情報を自分の中に取り込み、使える状態にするために工夫していること
私が意識しているのは、得た情報をできるだけ早く「自分の業務テーマに引き寄せて仮説化する」ことです。情報を読んだ段階で終わらせず、「これは物流現場なら何に使えるか」「製造現場のどの判断を楽にできるか」「AIエージェントに置き換えるなら、入力・判断・出力はどうなるか」といった形で、自分の言葉に変換するようにしています。
特に、AIやロボティクスの情報は、そのままでは抽象度が高すぎることが多いです。そのため、私は情報を見た後に、必ず「現場の業務プロセス」に落とし込みます。例えば、動画AIの技術情報を見た場合でも、単に「動画を解析できる」と捉えるのではなく、「作業者の動作をどこまで抽出できるか」「作業手順書の作成に使えるか」「改善提案の入力補助にできるか」と考えます。
整理の仕方としては、きれいなノートを作るよりも、企画メモや構成図、プロンプト、簡単なPoC案に変えることを重視しています。使える情報かどうかは、最終的に「説明できるか」「試せるか」「現場の人に見せられる形にできるか」で判断しています。
最近では、AIを業務活用する上で、情報をどのように整理し、どのような前提条件を与えるべきかを考える機会が増えました。その過程で実感したのは、AIの性能そのもの以上に、入力する情報の質や文脈の与え方が重要だということです。業務の目的、制約条件、判断基準が曖昧なままでは、どれだけ高度な技術を使っても実務で使える結果にはなりにくい。情報は集めるだけではなく、業務の流れや判断の文脈に結びつけて初めて価値になると考えています。
専門外の分野で、自分の仕事や思考に意外な形で効いている情報源や習慣
専門外で意外に効いているのは、3Dプリンターや模型制作、動画編集といった趣味に近い活動です。一見すると、AIやサプライチェーン、業務改善とは離れているように見えますが、実際にはかなりつながっています。
3Dプリンターを使っていると、設計データ上では成立していても、実物にすると強度が足りない、組み立てにくい、サポート材が多すぎる、見た目と使いやすさが両立しない、といった問題に何度も直面します。これは製造現場や物流現場にも通じる感覚です。机上の最適解と、現場で本当に回る解は違う。デジタルツインやAIで業務改善を考える際にも、この「現物にした瞬間に分かる制約」を意識するようになりました。
また、動画編集の経験も業務に効いています。作業動画をAIに読み込ませる場合、AIの性能だけでなく、画角、照明、対象物の見え方、前後関係、テロップや補足情報の有無によって、得られる結果が大きく変わります。動画編集をしていると、「見る側にとって分かりやすい構成とは何か」を自然に考えるようになります。これはAIに情報を渡すときにも同じで、人に伝わりにくい情報はAIにも伝わりにくいと感じています。
専門外の活動から得ている一番大きな学びは、「情報は形にすると粗が見える」ということです。読んで分かったつもりになっていた技術も、自分で作る、撮る、組み立てる、説明するという工程を通すと、理解の浅さが見えてきます。その意味で、趣味のものづくりは、自分にとって思考の実験場になっています。
私の「インプットの流儀」を言葉にすると
私のインプットの流儀を一言で言うなら、「読んだら、試す」です。情報をたくさん集めることよりも、得た情報を小さく試し、自分の経験に変えることを大切にしています。
AIの進化によって、情報を集めること自体の価値は相対的に下がっていると感じます。検索すれば多くの情報が出てきますし、AIに聞けば要約もしてくれます。ただし、その情報が自分の業務や意思決定に本当に使えるかどうかは、別の問題です。特に製造・物流・ロボティクスの領域では、現場ごとの制約、設備、人の動き、例外処理、組織の事情によって、正解が大きく変わります。
だからこそ、私はインプットした情報を、できるだけ自分の担当領域に引き寄せます。新しいAI技術を見たら、「この技術は現場のどの作業を楽にするのか」「どの判断を支援できるのか」「逆に、どこはまだ人が見るべきなのか」と考えます。そして可能であれば、簡単なプロンプト、試作アプリ、構成図、業務フロー、PowerPointの図解など、何らかの形にします。
形にすると、理解できていない部分が必ず出てきます。そこでもう一度調べる、現場情報を見る、人に聞く、試す。この往復が、自分にとってのインプットです。
情報のインプットに悩んでいる方には、「全部を追わなくてもいい」と伝えたいです。大事なのは、情報量ではなく、自分の問いを持つことだと思います。自分が解きたい課題や、向き合っている現場が明確になると、必要な情報とそうでない情報の見分けがつきやすくなります。私自身もまだ試行錯誤中ですが、これからも情報を読むだけで終わらせず、現場で使える知恵に変えることを意識していきたいです。
本記事は、NewsPicks Expertに登録する各業界のエキスパートが、自身の経験から「専門領域の情報をどう選び、取り込み、仕事に活かしているか」を言語化する寄稿企画「#インプットの流儀」の一編です。
情報源の選び方、取り込む習慣、整理・消化の方法、専門外からのインプットといった多様な視点からの寄稿は、以下の一覧ページよりご覧いただけます。
https://newspicks.expert/media/category/input-style
「インプットしているのに、うまく仕事につながらない」——そんな感覚は、多くのビジネスパーソンに共通するものです。本記事で描かれた情報の選び方・取り込み方・活かし方が、ご自身の型を見直し、次の一歩を踏み出すきっかけとなることを願っています。
一人のエキスパートが培ってきた情報との向き合い方は、言語化され共有されることで、業界や職種を越えて応用できる知見になります。こうした知見がどのような現場で生まれているのか、続けてお届けしていきます。
