仕事は「ネットで調べれば何とかなる」と思ったら大間違い

仕事でネットが欠かせない人も
多いのではないだろうか。

昔は本や詳しい人しか知らなかった情報が
ネットを使えば簡単に調べられる。
しかしネットで簡単に検索できるような
誰でもすぐに引き出せる情報ばかりを使って
仕事をしていると環境が変わった時に対応できない。

誰でも調べられることには対応できても
例えば前提や環境の変化やトラブルが起きたときに
応用が利かない自分を知ることになってしまう。

だから知識を扱う仕事であるほど
知識についての扱いに注意したいよね。という話。

ネットで調べた情報を仕事に活かしつつ
仕事で応用できるようにするには

１：関連を調べ抽象化する
２：因果を調べ深堀りする
３：現場で検証して記録する

この３つが重要。一つずつ見ていこう。

セブンイレブンとローソンとファミマを
抽象化すると「コンビニ」になる。
野球とサッカーとサッカーを
抽象化すると「スポーツ」になる。

このように知識を抽象化すると
知識の整頓になり理解しやすく説明しやすくなる。
表面的に難しい説明でも
何かに例えられると「あー、そういうことね」
と納得してもらいやすくなる。

知らないことを知っているというのは価値がある。
ネットで結論のAを見つけたとして
「なぜAなのか」も含めてわかっているのでは
物事の信ぴょう性が全く違う。

仕事では、頭でっかちで知識だけあり
行動や結果が伴わなければ意味はないが
「ふーんAなのね。まぁいいか」でスルーするのと
「なぜAなのか」を深堀していくのでは
1年後・2年後の成果は全然違う。
好きなことや興味のあることに
人より詳しくなるのはこの
のめり込むこと＝深堀しているから。

個人の趣味や知識を競うならいいが
仕事であれば知って終わりでは意味がない。
知識を現場で試す
知識を鵜呑みにせず疑うことで
応用のきく知識になっていく。

例えば後輩や誰かから「その知識って本当ですか？」
と聞かれたとき「本当だよ、だって～だったから」
と体験に基づいた答えがあれば納得もするし
応用が効きやすい。

ネットで調べれば何とかなる仕事は
やがてロボットでもできるようになってくる。
なぜなら人工知能を搭載したロボットが
日々蓄積されるビッグデータにアクセスし
最適な答えを返してくる。

上辺の知識だけでは太刀打ちできなくなる
時代がやってくるからこそ
知識をわかりやすく抽象化したり
深堀をしながら検証していくことが
大切だと思うのです。