最近、ビジネス書を最後まで読んだのはいつですか？
AIが要約を出してくれる時代に、 わざわざ数時間かけて本を読む意味はあるのでしょうか。タイパ重視の風潮の中で、 読書は「非効率」に見えるかもしれません。しかし（私は）本当は逆だと考えます。
読書をしない人ほど、 自分の経験という狭いデータセットだけで意思決定をしています。そしてそれは、 最もリスクの高い経営判断です。
本記事では、 読書とAIを組み合わせ、 思考をアップデートし続ける具体的な方法を提示します。
私たちの経験は限られている
何事も経験です。経験から学べれば、それは確実に力になります。しかし忘れてはいけないのは、「自分の経験」は、圧倒的に偏っているという事実です。経験していないことは、そもそも「知らない」。知らないことは、疑うことも、学ぶこともできません。
過去は、生ごみ。
「昔はこのやり方でうまくいった」
「前回も同じ施策だった」
「自分の勘は当たる」
この言葉が増えたとき、未来は止まります。問題は過去を持っていることではなく、過去をアップデートしないことです。
未来を資源に変える条件
未来を資源にするために必要なのは、
「どう観るか？」の前に「事実はどうなっているか？」
- 売り上げの推移
- 顧客数の変化
- 離脱率
- リピート率
- 在庫回転率
これらは事実です。
「気合が足りない」
「そのうち戻る」
「市場が悪い」
- 「気合が足りない」
- 「そのうちお客様は戻る」
- 「市場が悪い」
- 「業界に活気がない」
これは解釈です。
事実と解釈を分ける力が、未来を資源にします。
AI時代にこそ読書が効く
AIはデータを整理し、傾向を示し、仮説を出します。しかし前提を疑う力は、人間の仕事です。
読書は、自分の前提を壊す最強の手段です。そしてAIは、読書を「思考トレーニング」に変えてくれます。
事例：マーケティング本を読んだ場合
例えば、マーケティングの名著ドリルを売るには穴を売れを読んだとします。
この本の本質は、
「商品ではなく、顧客が得たい価値を売る」
という視点です。多くの人はここで終わります。「なるほど」で閉じる。でも、未来を資源にする人は違います。
Step1：事実を確認する
まずAIにこう聞きます。
「自社の顧客は何の“穴”を求めているか？」
そしてデータを入力します。
- 購入理由アンケート
- 解約理由
- レビュー内容
- 競合比較
すると、こんな事実が見えてくるかもしれません。
- 商品の機能ではなく「安心感」で選ばれている
- スペックより「サポート対応」が評価されている
- 価格より「相談できること」が決め手
これは解釈ではなく、データから見える事実です。
Step2：自分の思い込みを疑う
「うちは品質で勝っている」
「他社より高性能だから売れる」
これは解釈かもしれません。
AIにこう投げてみます。
「このデータから考えると、私の前提はどこがズレている？」
すると、自分の思い込みが浮き彫りになります。ここで初めて、本の内容が血肉になります。
Step3：未来に転換する
次にこう聞きます。
「“穴”を売る視点で、今すぐできる施策を3つ出して」
すると例えば、
- 商品説明ページのコピー変更
- サポート体験の前面打ち出し
- 利用シーンの具体化
- 顧客インタビュー記事の制作
など、具体的なアクションに落ちます。ここまでやって、初めて読書は資源になります。
読書 × AI = 行動変換装置
本だけだと「知識」
AIだけだと「処理」
本 × AI ＝ 思考の再構築と行動変換。
読書が未来の資源になるかどうかは、
- 事実を見たか？
- 自分の前提を疑ったか？
- 行動に変換したか？
この3点で決まります。
今日、1冊読むなら
マーケティングに関わるなら、まずは1冊。
読みながらAIに問い続けてください。
- 「これはうちの場合どうなる？」
- 「反論するとしたら？」
- 「今の数字で検証すると？」
その瞬間、読書は「知的娯楽」から「未来資源生成装置」に変わります。
過去は生ごみ。放っておけば腐る。しかし、再解釈し、再設計すれば肥料になります。未来は、問いの質で決まる。
今日、1ページ。そこから動き出してみましょう。
ではでは、Enjoy your life.