アインシュタインはかつて，次のように言った。
The formulation of the problem is often more essential than its solution.
問題の定義は，その解決より往々にして重要である，ということである。
AIの進歩は止まらない。
それどころかそれは加速しつつある。
これにより，既存知識や解法へのアクセスが極端に容易となるつつある。
結果として，「どのように解くか」よりも「何を解くべきか」こそが，価値の源泉になってきている。
問われるべき問いが誤っていれば，どれだけ高度な分析を適用しても，それによりどれだけ正確なソリューションが得られたとしても，意味のない最適解しか得られない。
したがって，どのような問いを設定するのかということが，価値創造の起点になっていると言えよう。
AIは，明確に問題が定義され，目的関数と制約条件が与えられた場合，極めて適切な解決策を教えてくれる。
しかし， 問題の定義は，依然として人間の判断に依存する。
したがって，問題を定義する力，換言すれば適切な問いをたてる力は，AI時代の中核スキルとみなすことができる。
例えば，ビジネスにおいて，「売上をどう伸ばすか？」という問いはあまり適切ではない，「顧客は何に困っていて，なぜ未解決なのか？」という問いの方が適切であろう。
問いを変えるだけで，戦略が変わる可能性がある。
最後になるが，問題定義は決して中立的な行為ではなく，創造的な行為であるということである。
問題を適切に定義することができる者こそ，未来の選択肢を規定すると言えよう。
以上より，次にように言うことができる。
解ける問いが溢れる時代だからこそ
解くに値する問いを定義できることが
最大の知性であり価値である
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