木島直人は、実験を始めた。
前回、セレンディピティを意図的に仕掛けられるのではないかという仮説にたどり着いた。『未来洞察の教科書』で紹介されているスキャニングの手法と、AIの組み合わせ能力。この二つを掛け合わせれば、偶然を待つのではなく、能動的に「予期せぬ価値」を生み出せるかもしれない。
書斎のデスクに向かい、木島はPCを立ち上げた。
1. セレンディピティとは何か
実験を始める前に、木島はセレンディピティという概念を改めて整理することにした。
セレンディピティ（Serendipity）。この言葉は、1754年にイギリスの作家ホレス・ウォルポールが作った造語だ。ペルシャの童話『セレンディップの三人の王子』に由来する。物語の中で、三人の王子は旅の途中で、探していたものとは別の価値あるものを次々と偶然発見していく。
ウォルポールはこの物語から着想を得て、「偶然と才知によって、探していなかったものを発見する能力」をセレンディピティと名づけた。
重要なのは、単なる「偶然」ではないということだ。
偶然に何かを見つけることは、誰にでも起こりうる。しかし、セレンディピティが成立するためには、その偶然の中に「価値」を見出す能力が必要だ。つまり、「偶然」と「才知」の両方が揃って、初めてセレンディピティになる。
科学史には、セレンディピティの有名な例がいくつもある。ペニシリンの発見、ポストイットの誕生、電子レンジの発明。いずれも、当初の目的とは違う偶然の出来事から生まれた。しかし、その偶然を「価値」に変えたのは、発見者の洞察力だった。
木島は考えた。AIはセレンディピティの「偶然」の部分を生成できる。しかし、「才知」の部分——それを価値として認識する力——は人間が担う。それが、前回たどり着いた「目利き力」の本質だ。
2. 情報探索の変遷を振り返る
木島は、これまで自分がどのように情報を探索してきたかを振り返った。
かつて、情報を探すといえば、ネット検索だった。GoogleやYahoo!で検索キーワードを入力し、上から表示される結果をクリックしながら、内容を見てまとめていく。
ニュース記事であれば、特定のニュースサイトを毎日チェックする、定期購読する、有料会員になる。そうやって、自分の関心領域の情報を継続的に追いかけていた。
しかし、この方法には限界があった。
自分が検索キーワードとして思いつくものしか探せない。自分の関心領域の外にある情報には、なかなか出会えない。英語の記事は、読むのに時間がかかるので敬遠しがちだった。
つまり、従来の情報探索は、自分のバイアスの範囲内に閉じこもりやすかったのだ。
3. ディープリサーチという革新
ここで、木島は最近のAIの進化に注目した。
2025年2月、OpenAIがChatGPTに「ディープリサーチ」機能を搭載した。そして、Googleも同様の機能をGeminiに実装した。
ディープリサーチとは何か。
木島がこれまでやっていた情報探索——検索、クリック、内容確認、まとめ——を、AIが自動で行ってくれる機能だ。
プロンプトを送ると、AIが数百のオンライン情報源を検索し、分析し、統合して、包括的なレポートを作成する。しかも、日本語記事だけでなく、英語記事も探しに行き、それを日本語に翻訳する形でまとめてくれる。
これは、情報探索のあり方を根本から変える革新だった。
4. ディープリサーチの進化
木島は、ディープリサーチ機能の進化を調べてみた。
実は、AIは当初、「今現在の情報を取りに行く」ことが弱点だった。学習データの時点までの情報しか持っておらず、最新の情報にアクセスすることが難しかったのだ。
しかし、2025年後半から状況が変わった。
ディープリサーチ機能に、最新の情報を検索できる機能が強化されていった。2025年7月にはChatGPTのディープリサーチが「ビジュアルブラウザ」にアクセスできるようになり、さらに深く広く検索できるようになった。Geminiも「Gemini 3 Pro」のリリースとともに、ディープリサーチ機能が大幅に強化された。
これにより、「今、世界で何が起きているか」をリアルタイムに近い形で探索し、統合できるようになったのだ。
木島は、この進化に大きな可能性を感じた。
5. スキャニングマテリアルという考え方
『未来洞察の教科書』に戻る。
この本では、「スキャニング」という概念が紹介されている。
未来の兆しを捉えるために、既存のトレンドや予測では見えてこない情報を集める。自社の業界とは異なる分野のニュース、海外でのライフスタイルの変化、日本ではまだマイナーな社会動向や価値観の変化。
こうした情報の断片を「スキャニングマテリアル」と呼ぶ。星のように散らばっている点を集め、後でそれをつなげていく。
木島は気づいた。このスキャニングの作業こそ、ディープリサーチが得意とするところではないか。
6. 実験：ディープリサーチでスキャニングを行う
木島は、実験を開始した。
まず、AIに「世の中に出ているニューステーマ」を分類させてみた。PEST分析のフレームワークを使い、政治（Political）、経済（Economic）、社会（Social）、技術（Technological）の四つの軸でブレイクダウンしていく。
AIは、大項目、中項目、小項目という階層でニュースのテーマを分類し始めた。
医療・健康、ジェンダー平等、AI倫理、高齢化社会、雇用問題、新しい法令、安全保障、環境問題、エネルギー政策、教育改革……。
実際にやってみると、約300ものテーマで分類された。
木島は驚いた。自分一人では、これほど網羅的にテーマを洗い出すことは不可能だ。AIの情報処理能力の高さを、改めて実感した。
7. 未来の兆しを探す
次に、木島は各テーマの中から「未来の兆し」が見えるものを探すことにした。
ディープリサーチに指示を出す。
「以下の条件で、未来の兆しとなりうるニュース記事を探してください。条件：まだメジャーではないが、将来大きな変化をもたらす可能性がある動向。線形の未来予測ではなく、非線形的な要素が含まれているもの。未来の予想やジャーナリストの将来的な展望が含まれている記事。一部の人にすごく流行っているが、まだ広く知られていないトピックス」
AIは、世界中のソースを検索し始めた。日本語記事だけでなく、英語記事も。そして、それを日本語に翻訳する形でまとめてくれる。
返ってきた結果を見て、木島は目を見張った。
北欧での「週四日勤務」の大規模実験結果。東南アジアでの「デジタルノマド」コミュニティの急成長。アフリカでのモバイルバンキングが引き起こした金融行動の変化。欧米での「リジェネラティブ経済」への関心の高まり。
これらは、自分の既知の領域では決して見つけられなかった情報だ。異分野での情報、海外のマイナーな動向、自力ではなかなか見つけられないもの。それをディープリサーチが機械的に収集してきてくれる。
8. 一見関係のないものを組み合わせる
スキャニングマテリアルが集まった。次は、これらを組み合わせる段階だ。
木島は、集めたスキャニングマテリアルをAIに渡し、一見関係のないもの同士を組み合わせて、想定外の社会変化シナリオを作るよう依頼した。
例えば、「欧州のパートナーシップ制度」「データサイエンス」「年金制度改革」「推し活」。
こうした一見ありえない組み合わせを、AIは平然と結びつけてくる。
「推し活文化の拡大により、高齢者が特定の活動に熱中するケースが増加。年金受給者の生きがい創出と消費行動の変化が起き、それを企業がデータサイエンスで分析。新たなシニア向けサービス市場が生まれる。同時に、血縁に縛られない『推し活コミュニティ』が、欧州のパートナーシップ制度に影響を与え、多様な家族形態の法的承認が進む」
木島は、このシナリオを読んで「おっ」と思った。
現実的かどうかは分からない。しかし、「ひょっとしたらそんな未来もあるかもしれない」と思わせる何かがある。
9. セレンディピティを意図的に起こす
木島は、この実験を通じて重要なことに気づいた。
一見関係のない、しかも兆しがほんのり出ているマイナー記事同士。これを掛け合わせると、セレンディピティが起きやすい。
そして、この「記事のセレンディピティの意図的な作り方」は、AIの機能を活かすことで実現の確度が上がる。その根幹にあるのが、ディープリサーチ機能だ。
ウォルポールの定義を思い出す。「偶然と才知によって、探していなかったものを発見する能力」。
「偶然」の部分は、AIとスキャニングによって意図的に生み出すことができる。異分野の情報を集め、AIに組み合わせさせることで、人間の発想では到達できない「偶然」を大量に生成できる。
「才知」の部分は、人間の目利き力が担う。AIが生成した多くのシナリオの中から、価値あるものを選び取る。
つまり、セレンディピティの両輪——偶然と才知——を、AIと人間が分担して担うことができるのだ。
10. 潜在的な事業機会の発見
木島は、この方法の可能性をさらに考えた。
異分野でのトピックス。自社の周辺にない異分野でのトピックスというものも、もしかしたら将来、自社のビジネスに大きな影響を及ぼすかもしれない。
そういったものを意図的にクリッピングすることで、自分の業界では得られないようなセレンディピティ的なものが出てくるかもしれない。
海外でのライフスタイルの変化、日本ではまだ来ていないけど非常にマイナーな社会動向や価値観の変化。そういったものを記事で見つけてきて、かき集める。
既存の情報やトレンドで見えているものではなく、新たな未来の論点の仮説を演繹的に導き出していく。そういったことで、潜在的な事業機会を見つけることができる。
木島はノートに書いた。
「意図的なセレンディピティの方法論：ディープリサーチでスキャニング→一見関係のない記事同士を組み合わせて想定外の社会変化シナリオを作成→目利きで価値判断。AIは『偶然』を生成するエンジン。人間は『才知』を発揮する主体。この協働により、偶然を待つのではなく、能動的に予期せぬ価値を生み出せる」
11. 想定外の未来シナリオ
木島は、この方法で生成したシナリオをいくつか見返した。
中には「それは話が飛びすぎだ」「実現可能性がなさすぎる」と思うものもある。
しかし、その中に「ひょっとしたらそんな未来もあるかもしれない」と思わせるものが混じっている。
例えば、ある緩やかな変化だと思っていたビジネスの未来に、非線形の社会変化シナリオがぶつかると、実は大きく変わる可能性がある。その予測が難しい大きな変化を描き、そこに新たな事業機会を発見する。
これが、『未来洞察の教科書』が説くフォーサイトの本質だ。そして、AIを活用することで、そのプロセスを大幅に効率化・強化できることを、木島は実感した。
12. 探求は続く
木島は、この方法論を定期的に実践することにした。
定期的にディープリサーチでスキャニングを行い、世界中の「未来の兆し」をクリッピングする。それをAIに組み合わせさせ、想定外のシナリオを生成する。その中から、価値あるものを選び取り、深掘りする。
しかし、まだ問いは残っている。
目利き力を発揮するためには、「準備された心」が必要だ。セレンディピティの定義で言えば、「才知」の部分だ。では、その「準備された心」「才知」は、何によって培われるのか。
木島はスマートフォンにメモを残した。
「目利き力の土台となる『準備された心』『才知』。それは何によって培われるのか。この問いを持ち続ける」
体系は、さらに深まろうとしていた。
※この物語はフィクションです。実在の人物、団体、企業等とは一切関係ありません。
💡 AI実装メモ ——「木島経営支援パートナーズ」の実践指針——
セレンディピティは「偶然」と「才知」の両輪： 単なる偶然ではなく、その偶然の中に価値を見出す能力があって初めてセレンディピティが成立する。AIは「偶然」を、人間は「才知」を担う。
ディープリサーチで情報探索が変わる： 従来の検索では到達できなかった異分野の情報、海外のマイナーな動向を、AIが自動で収集・翻訳・統合してくれる。
PEST分析でテーマを網羅的に分類： 政治・経済・社会・技術の軸で、世の中のニューステーマを大項目・中項目・小項目に分類。約300のテーマが見えてくる。
一見関係のない記事同士を組み合わせて想定外の社会変化シナリオを作る： マイナーな兆しを示す記事同士を掛け合わせることで、予測困難な未来の可能性が見えてくる。
作者からのメッセージ
第11回では、セレンディピティを意図的に仕掛ける方法論を、ディープリサーチ機能と絡めて具体的に描きました。
ディープリサーチは、私たちの情報探索を根本から変える技術です。これまで自分のバイアスの中に閉じこもりがちだった情報収集が、AIによって世界中に広がる。しかも、2025年後半からの機能強化により、最新の情報にもアクセスできるようになりました。
この技術と、『未来洞察の教科書』のスキャニングの手法を組み合わせることで、「意図的なセレンディピティ」が可能になります。偶然を待つのではなく、能動的に「予期せぬ価値」を生み出す。その可能性を、ぜひ皆さんも試してみてください。
【みなと中小企業診断士事務所からのお知らせ】
「偶然」を「必然」に変える。 AIを活用した意図的なセレンディピティの実践を、体験を通じて学ぶ講座をご用意しています。
1. 攻めの事業構築：【AI×デザイン思考】ビジネスアイデア革命
～2時間で「形になるビジネス案」3案と提案スライドを完成～
本講座では、スキャニング→組み合わせ→目利きという流れを実際に体験します。AIとの協働で、自分だけでは思いつかないビジネスアイデアを生み出してください。
成果： プロ仕様の提案スライド、具体的な3つの事業案
2. 法人向け：AI導入・「知のインフラ」構築伴走コンサルティング
「新規事業のアイデアが出てこない」「将来の変化に備えたいが、どう考えればいいか分からない」。そんな経営者様へ。
未来洞察ワークショップ： スキャニングマテリアルの収集から、AIを使った組み合わせ、シナリオ評価まで、一連のプロセスを実践的に学びます。
新規事業構想支援： 意図的なセレンディピティの手法を活用し、御社の新規事業アイデア創出を伴走支援します。
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