AIの話は”便利”止まりでいい話ではない:AIを利益に変える7つのレベルとずらしの技術
概要文:AIをテーマにしたニュース・記事・SNSの発信は数え切れないほどありますが、その議論のレベルはさまざまです。この記事では、AIに関する発信を7つのレベルに整理した上で、ほとんどの発信が”便利”止まりで終わっている理由と、AIを実際の利益に変えるために必要な「ずらしの技術」について解説します。
【結論】
AIに関する議論は、最新情報・使い方・是非・未来・使い道・社会への貢献・利益を生む、という少なくとも7つのレベルに分けられます。世の中に出回っているAI関連の発信の大半は「便利だよね」「こういう使い方がある」という段階にとどまっており、利益(レベル7)まで踏み込んで語られることはほとんどありません。私たちが考え続けているのは、このレベル7、すなわちAIを使ってニーズを利益に変えることだけです。そのために必要なのが、私たちだけのノウハウである「ずらしの技術」です。これはトレードに限らず、あらゆるジャンルに応用できます。
AIに関する情報発信には「7つのレベル」がある
AIをテーマにしたニュース、記事、SNSの投稿は、数え切れないほど存在します。しかし、その議論のレベルは発信によってさまざまです。
AIに関する議論は、最新情報(ニュース)・使い方(ユース)・是非(善悪)・未来(歴史)・使い道(ニーズ)・社会への貢献(ベネフィット)・利益を生む(プロフィット)という、少なくとも7つのレベルに分けられます。
- 最新情報(ニュース):新しいモデルやサービスがリリースされた、というニュース
- 使い方(ユース):このツールはこう使うと便利、という紹介
- 是非(善悪):AIは人類にとって良いものか、悪いものかという論争
- 未来(歴史):AIがこれからどう社会を変えていくのか、という展望
- 使い道(ニーズ):AIは何のために使われるべきか、というニーズの整理
- 社会への貢献(ベネフィット):AIが社会にどう貢献するか、という視点
- 利益を生む(プロフィット):AIを使って実際に利益をどう生み出すか
なぜ大半のAI発信は「便利だよね」で止まるのか
これだけAIに関する情報が溢れているにもかかわらず、実際に目にする発信の大半は、7つのレベルのうち下の方の階層に集中しています。
AIに関する情報発信の大半は「AIって便利だよね」「こういう使い方がある」という段階(使い方のレベル)にとどまっており、そこから利益(プロフィット)まで踏み込んで語られることは少ないのが実情です。
例えば、TradingViewも2026年にAIを活用した新機能(チャートの自然言語分析など)を導入したと発表しました。こうした「AIを導入した」という事実そのものは、ニュースとして広く取り上げられます。
AIを導入したこと自体はニュースになっても、それが実際に利益を生む使い方にまで踏み込めているかどうかは別の問題です。 便利な機能が追加されたことと、その機能を使って実際に利益を生み出せるかどうかの間には、大きな距離があります。
私たちが唯一考えているのは「レベル7:ニーズを利益に変える」
多くの発信者が、便利さの紹介やAIの是非論、社会への貢献といった話題を扱う中で、私たちが考えているのはただ1つ、レベル7、つまりAIを使ってニーズを利益に変えることだけです。
これは、以前の記事(AIを活用する本当の意味とは何か)で触れた「AIによって実際に実利に結びついている企業はまだ5%程度にすぎない」という現実とも直結しています。多くの人がレベル1〜6にとどまっているからこそ、レベル7に到達できるかどうかが、決定的な差になります。
レベル7に到達するために必要な「ずらしの技術」
レベル7、つまりAIをニーズと結びつけ利益に変えるためには、私たちだけのノウハウである「ずらしの技術」が必要です。
ずらしの技術とは、人間のひらめきや実際の経験から得たノウハウを使って、AIの便利さや効率性を、相手がお金を払いたくなるニーズに橋渡しするためのパイプラインの役割を果たす技術です。 AIそのものは、便利さや効率性という”素材”を提供してくれるだけです。その素材を、実際にお金が動くキャッシュポイントにどう結びつけるかは、人間の経験とひらめきに委ねられています。
私たちは、この「AIを積極的に利益に変える方法(レベル7)」を、これからお伝えしていきます。
この技術はトレードだけのものではない
AIをニーズと結びつけ利益に変えるという視点は、トレードに限らず、あらゆるジャンルのビジネスに応用できます。 トレードはもちろん、それ以外のどんなジャンルであっても、AIという素材を、目の前のニーズにどうずらして橋渡しするかという構造そのものは変わりません。
「AIって便利だよね」という話で終わらせるのではなく、それをどう利益に変えるかというレベル7の視点を持てるかどうかが、これからのAI活用における決定的な差になります。
本記事は、実務での知見をもとに執筆しています。特定のサービス・ツールの利用を推奨するものではなく、情報提供を目的としています。