【リアル＆オンライン版】 AI/デジタル技術と脳科学に学ぶ
〜これからの時代のビジネススキル〜
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松田雄馬（まつだゆうま）AI・脳科学研究者/株株式会社オンギガンツ 代表取締役
想定する視聴者（Suppose Audience）
●企業 管理職・リーダー職の方々（課長、部長など）
●労働組合 組合役員の方々（職場委員、分会長、職場代表・・・など代議員の皆さん）
●企業経営者、人事部・総務部ご担当の方々
●企業DX推進担当者向け
内容
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AI・デジタル技術の本質を“脳科学”から理解する
・AIを単なる技術ではなく「人間の脳の一部を模倣した仕組み」として捉え、
AIが得意なこと/AIが苦手なこと/人間が担うべき領域を脳科学の視点からわかりやすく説明
・AIは“知能”ではなく“計算”であり、人間の創造性・判断・共感は代替できない
- 02
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デジタル変革による秩序がもたらす人間らしさ
- 03
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デジタル×生命知がもたらす豊かな循環社会
- 04
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これからの時代に必要なビジネススキル
・課題発見力（前頭前野の働き）
・体験設計/コミュニケーション力
・データを読み解く力
・AI/デジタル技術の構造理解
- 05
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脳科学が示す「人間が価値を出す領域」
・人間がAI時代に価値を発揮するのは「創造・共感・判断・倫理」の領域
・AIを恐れるのではなく、脳科学を理解しながら“人間にしかできない価値”を磨くことが、
これからのビジネススキルである
担当者より
最近流⾏の⼈⼯知能（AI）は本当に”知能”なのか、本当に⼈の仕事を奪うのかなど、
第三次ブーム以降 社会実装が進んでいるAIと今後のデジタル社会やデジタルトランスフォーメーション（DX）
を冷静に捉えた視点から語れる稀有な研究者。話し上⼿で解説も分かりやすい講師で、
AI/ デジタルテクノロジーとこれからの未来を軸にしたさまざまなテーマについて、
ご要望を踏まえた講演を行われるので、好評です。
●講演実績
●オンライン講演記事
【講演テーマ一覧】
1.AI/DXと脳科学が変える未来の経営戦略
2.AI/デジタル技術と脳科学に学ぶこれからの時代のビジネススキル
3.AI/デジタル技術と共に歩む未来を生きる力の育て方、夢の描き方
※松田雄馬さん印刷用プロフィール資料
（制作：リンクアップビズ）
（視聴者ご感想）
・人間の知能のからくりがわかっていないのに人工知能がつくれるのだろうか、
コンピュータには「身体」もないし難しいのでは、というような視点で
「人工知能の時代」を展開する内容が良かったです。
・幅広く今日急速に発達した人工知能をいかに有効に活用しうるか？腑に落ちる内容でした。
・人間と人工知能の今後について、その共生をも見据えた哲学的な内容で良かったです。
・人間の知能のからくりがわかっていないのに人工知能（特に精神を宿した「強い人工知能」）がつくれるのだろうか、
コンピュータには「身体」もないし難しいのでは、というような視点で
「人工知能の時代」を的確に指摘されており、理解しやすい内容でした。
・不確実な時代といわれる現代において、AIやデジタルテクノロジーは避けては通れない知識といえますが、
今回良いきっかけになりました。
・⼈⼯知能（AI）は本当に”知能”なのか、本当に⼈の仕事を奪うのかなど、
AIと今後のデジタル社会やデジタルトランスフォーメーション（DX）を冷静に捉えた視点なので良かったです。
・松田さんは、AIを“脳の働き”と結びつけて説明するため、
「AIは知能ではなく計算である」という視点が非常にわかりやすいと評価されます。
専門用語を使わず、例え話が多いため、非エンジニア層からの満足度が高い傾向がありました。
・AIに仕事を奪われる不安が軽くなった。
AIの限界と人間の強みを明確に示すため、「人間が担うべき領域が理解できた」
「AIを恐れるのではなく使いこなす視点が持てた」という前向きな感想が多かった。
・脳科学の話が面白く、記憶に残る。脳科学の観点から“創造・判断・共感”の重要性を語るため、
「科学的で納得感がある」「AIの話なのに人間の話として聞ける」という印象を持つ参加者が多かった。
・ビジネススキルとして何を学べばよいかが明確になった。
“これからの時代に必要な学びをビジネススキルとして得る”という構成が評価され、
「明日から何をすればよいかがわかった」というにが実直な感想です。
・AI導入よりも“人の変革”が重要だと腹落ちした。技術投資だけでは成果が出ない理由が、脳科学とAIの特性から明確に理解できた。
・社員にどんなスキルを育てるべきかが見えた。課題発見力・体験設計・データ活用など、育成の方向性が具体化する良い機会になった。
・AIを恐れるのではなく、戦略的に使う視点が得られた。経営判断に必要な“AIの本質理解”が得られたという感じです。
・DXが進まない理由が“技術”ではなく“脳の仕組み”にあるとわかった。抵抗や混乱の背景が科学的に理解でき、現場支援のアプローチが変わりました。
・AIの限界と人間の役割が整理され、プロジェクトの設計がしやすくなった。何をAIに任せ、何を人が担うべきかが明確になった。
・データ活用の“問いの立て方”が特に参考になった。分析よりも“問い”が重要という視点が実務に直結することが理解できた。
