100万人の「いいね」をAIに分析させて究極のホテルを設計→「誰もわざわざ泊まりに行かないよね」と一蹴されたワケ

文化祭の出し物を全員で決めようとして、結局、当たり障りのない案に落ち着いた経験はないでしょうか――。これは往々にして、尖ったコンセプト案が多数決によって却下されてしまうためですが、戦略コンサルタントとして豊富な経験を持つ堀場英雄氏によれば、こうした弊害はじつはAIの回路によっても引き起こされるといいます。 本稿では、堀場氏の著書『一流の頭脳だけが解ける33問 コンサル思考1分間トレーニング』から一部を抜粋・編集する形で、多くのデータを分析することで「多数決マシーン」と化したAIが、ビジネスシーンにもたらしがちな「毒」について解説します。

■100万人の「いいね」と、誰も来ないホテル 　リゾート開発会社の若手社員が、新たなホテルのコンセプト案を、コンサルのA君に見せに来ました。 　「Aさん！　　SNSの旅行好き100万人分の『いいね』や高評価レビューのデータを、AIに分析させました。そして導き出された、『最も多くの人が好む、究極のホテル』の設計図がこれです！」 　それは、清潔な白い壁に、真新しい木の家具、万人受けするビュッフェを備えた、「誰も不満を持たない、完璧に標準化されたホテル」でした。若手は、「圧倒的な多数決とデータの結晶です！」と興奮しています。

　しかしA君は、「それは『最高のホテル』ではなく、『誰もわざわざ泊まりに行かないホテル』じゃないか？」と返しました。 　100万人のデータを集め、誰もが好むように設計されたはずのAIのホテルが、ビジネスとして失敗する理由とは？　 　【答え】無難な標準化は、誰の心にも「絶対にここに行きたい」という熱狂を生まないから。 　つい、「多くの人が支持するもの=正しいもの」と思い込みがちです。けれど、趣味嗜好やビジネスの世界において、全員の「いいね」を集約すると、何が起きるでしょうか。

　ロックが好きな人と、クラシックが好きな人と、ジャズが好きな人が、それぞれ「あなたの好きな音楽は？」という質問に答えたとします。その100万件の回答を、AIに「平均化」させてみる。出てくるのは――おそらく、誰の心にも特別響かない、無難な曲です。 　もちろん、これは状況によります。「顧客は好きな色の車を選ぶことができる。ただし、それが黒である限り」――T型フォードの、大量生産・効率化のために多様な好みは切り捨てるという当時の判断は、1人でも多くの人に車を届けるという目的を踏まえれば、何ら否定されるものではありません。

　ただ、AI(特に生成AI)の回路も、これとまったく同じ仕組みです。AIは、膨大な学習データの中から「確率的に最も無難な答え」を紡ぎ出す、多数決マシーンです。だからこそ、AIに「みんなが好きなものを作れ」と指示すると、息を吐くように「究極の凡庸」を出力します。 　冒頭のホテルが、その典型です。100万人の「いいね」を集約した結果、極端な「尖った魅力」は削ぎ落とされ、誰も怒らないけれど、誰も感動しない、無味乾燥な中央値が出来上がります。ここで問題なのは、コンテキストがリゾート選びで、「好み」こそが大切だということ。観光地までわざわざ足を運ぶ理由は、「無難な何か」ではなく、「ここでしか体験できない何か」のはずですよね。

■多数決は、本当に正義か？　 　ここで1度、AIから離れます。多数決は、私たちが物事を決める方法としてよく選ばれてきました。けれど、多数決は、いつでも正解を出してくれるのでしょうか？　 　学校の文化祭を思い出してください。出し物を全員で決めようとして、結局、当たり障りのない案に落ち着いた経験はないでしょうか。未来型のお化け屋敷もコンセプトが光るカフェも、誰かの「ちょっとそれは……」で削られていき、最後に残るのは、誰も反対しないけれど、誰も興奮しない無難案です。

　会社のチームミーティングでも同じです。新企画のアイデアを15人で投票したら、誰の心にも刺さらない無難案が、「全員一致」で通る。会議室を出た人の感想は「決まったね」、続く言葉は「ところで、何が決まったんだっけ？」。 　AIホテルの話に戻りましょう。 　AIに「100万人の好み」を分析させると、人間の委員会以上に強烈な、多数決マシーンが起動します。多数決が必要な場面は、あります――伝統の継承、社会の合意形成など。けれど、ビジネスの差別化や、人の心に熱狂を作る場面では、多数決はむしろ「毒」になります。

　マーケティングの世界には、「平均的な顧客は存在しない」という古い格言があります。あなたの会社の「ターゲット顧客」も、平均値で描いた瞬間に、「誰でもないペルソナ」が出来上がります。冒頭のホテルが、もし「年に1度だけ、星空の下で食事を楽しむ、大人のための隠れ家」と決めれば、多くの「無難派」を切り捨てる代わりに、星空に焦がれる一部の人の心を、熱くつかみます。 　誰の心にも刺さらない70点ではなく、特定の人にとっての200点を狙う。それが、ビジネスの差別化の本質です。

■偏愛と「違い」が、熱狂を作る 　ではいったい、何が「熱狂」を作るのでしょうか。 　答えは、偏愛です。AIが平均化を進める時代だからこそ、人間側の偏愛――「変だ」と笑われるほどの個人的なこだわり――が、希少資源になります。 　ここで、「他者との違い」も大事になります。自分の偏愛が、他者の偏愛と出会うと、ただの足し算ではなく、掛け算が起きます。1人の星好きと、1人の写真家と、1人の天文学者が出会えば、「満天の星空の下で写真ワークショップを開く隠れ家ホテル」のような、1人では作れない熱狂のサービスが生まれます。

　違いは衝突のもとではなく、テコの原理で互いの力を増幅する装置になりうるのです。AIが「平均」を上手に作るからこそ、人間が持ち寄るべきは、「平均から外れた何か」。AIには絶対に出せない、あなただけの偏愛です。 　ここで、私の話をさせてください。私は昔から好奇心旺盛で、いったん興味を持つと、普通から見て「ヤバい人」レベルで掘り下げます。中高は、数学と物理しか勉強しませんでした。大学で突然英語に目覚めて留学し、英検1級・TOEIC980点。GEの財務プログラムで、理系出身・借方貸方ゼロからファイナンスを学び、BCG時代は、いわゆるMBA科目を自学自習。

　歴史にハマって歴史能力検定2級を取得し、老後の趣味にと、通訳案内士の受験では日本史科目の免除を取得。ソフトバンクアカデミアでプレゼン力を磨き、40過ぎで、ハーバードより難しいと話題のミネルバ大学の大学院に、日本人2人目として入学・卒業し、リベラルアーツを学びました。 　目の前の「好きなこと」だけを、ガッツリ集中して行う、まさに「偏愛気質」で得てきた、私だけの「偏愛履歴書」です。 ■よい問いの源は、「自分軸」

　AIに丸投げできない核は、「問い」です。よい問いを立てるには、自分軸が必要です。何にでも「なぜ？」と聞きたい、自分が好きで仕方ない領域がなければ、本当に深い問いは生まれません。 　会社の大きな会議室でプレゼンを聞いたあと、「ご質問は？」と聞かれて、し〜〜んとなることも多いですよね。興味が持てないことには、質問のしようがないのです。 　よい問いの源は、偏愛。そしてその偏愛は、とにかく興味を持ったことを「学んでみる」ことから生まれてきます。つまり、AIが何でも教えてくれる時代だからこそ、より多くのことを学び続けなければならない、と私は考えています。

　だからこそ、提案したいのです。「永遠の3歳児たれ」と。 　世の中を自分ならではの視点で観察し、ピンときたら「なぜ？」と聞きまくって学ぶ。興味の移ろいに素直で構いません。飽きたら、次を見つける。やってみてハマったら、どんどん掘り下げる。 　本当にニッチで構わないので、その土俵でひとかどのスキルが身についたら、「この指とまれ！」と、自分の偏愛を発信してみる。まったく異なった正義を持った人とぶつかりながらも、何かやってみる。気づいたら、よい仲間が増えている――。

　AI時代の知の体力は、好奇心と執着心で学び続け、違いを掛け合わせ、自分ならではの偏愛を、勇気を持って発信してみること。この「学び続けること」「自学力(self-learning)」こそが、求められていると考えています。