生成AIの進歩に伴って、人間の仕事がなくなるのではないかという意見もありました。最近は、どうもそうではないという声のほうが強くなっていますが、それでも、仕事に大きな変化が起こってくることは間違いなさそうです。
かつてパソコンが登場したころ、何でもできる魔法の機械のような扱いを受けたことがありました。あれもできる、これもできる、いずれこういうこともできるだろうと、ずいぶん盛り上がったものです。しかし、言われるようなことには、なりませんでした。
生成AIの得意技は何で、人間は何をどう利用すればよいのか、見極める必要があります。機械的な処理は得意でしょう。しかしあれこれを統合するのは苦労するはずです。完成させる仕事ではなく、下処理が中心でしょう。最後は人間が完成させなくてはいけません。
まだ原則と言えるほど、明確な基準での調査ができていませんが、生成AIに関連した定量的なチェックをしています。短い文書を要約した場合の出来具合のチェックです。生成AIよりも明らかに質の高い要約が作れるか、生成AIと同等か、それ以下か。
現在のところ、仮説にすぎませんが、生成AIよりも明らかに質の高い要約ができる人が、全体の１割です。６割が生成AIよりも明らかにレベルが下ということになります。これが妥当な数字化かどうかは、質の高さを測定する方法や尺度にかかわってくるはずです。
直感的な評価によりますから、この結果を何人かの人たちに投げて、意見を聞いています。多くの人から、要約がダメな人６割という数値に異論が出てきました。少なすぎるとのこと。８割はいると言うのです。いやはや、定量化は簡単ではありません。
チャットボットの導入コストが、劇的に下がっています。かつては1,000万円を超えていたこともありましたが、今や10万円を下回るコストで利用できるようになってきました。もし、お客様対応をする部門があったなら、使わない手はないでしょう。
しかし導入して成功している事例は、少数派のように思います。技術的な進歩があるのに、不思議な気もしますが、問題は技術ではありません。チャットボットに記憶させるデータのほうが問題です。必要情報が記述されていなかったら、AIは対応しません。
マニュアルは、標準となる手続きを記述するものです。「こうすれば、こうなる」ということ、「こうするのが良いです」ということ、これらを示さなくてはいけません。様々な角度から聞かれたときに、対応できる記述がないと、十分な回答が出せないのです。
マニュアルを電子化するのは、もはや当たり前のようになってきました。作成した文書で操作や業務を確認することになります。この時、電子媒体を使うということです。しかし場合によっては、電子媒体ではなくて、紙のマニュアルを使うこともあります。
しかし電子媒体で使うにしろ、紙で使うにしろ、いまや手書きのものは、ごくまれになってきました。デジタル入力された文書があるはずです。この文書の出来具合が問題になってきています。必要なデータを入力すると、チャットボットとして使えるからです。
電子化したマニュアルを、データとしてチャットボットに記憶させて、さて十分な対応をしてくれるでしょうか。実験してみると、マニュアルの質が見えてきます。ほとんどが、そのままではうまくいきません。マニュアルを検証する新たな方法とも言えます。
生成AIが要約文を作れるようになって、先日、調査した人がいました。各人に要約文を作ってもらったそうです。短文で簡潔な要約文が作れる人は、意外に少なかったということでした。問題は、生成AIとの比較です。どのくらいの人が、合格点をつけたでしょうか。
まだ正確な数字とは言えませんが、いささか驚く結果が出てきている様子です。時間をかけて要約を作った人たちの半分以上が、生成AIの作った要約文よりも劣っているのではないかという結果でした。明らかに生成AIよりも上の人は、１割程度とのこと。
問題はおそらく、要約の仕方を習っていないこと、さらに、そもそもの読解力に問題が生じているということなのでしょう。文章を読む量が少なすぎると、読解力はつきません。普段から活字をきっちり読まないと、生成AIを使いこなすことさえできなくなります。
作業には、たぶん答があるのです。こうでなくてはいけないという、だいたいの決まりがあります。その水準を超えていれば、問題ありません。あとは早く量をこなせるかが問題です。これは創造するときの作用とは別の領域のものになります。
作業は創造ではありません。しかし、創造をするときに、必要なものになることがあります。創造するときの、その準備として、いくつかの作業が必要になることがあるということでしょう。だから、何のためにその作業がなされるのかが問題です。
もし目的が創造することにあるのなら、その目的を達成するために、どんな作業が必要なのでしょうか。本当に必要なものなのか、その見極めが大切です。私たちは意外なほど、ただ意味もなく作業をしていることがあります。どんな目的か、確認が必要です。
生成AIを使って、業務の効率化を図りたいというリーダーがたくさんいます。会社の幹部クラスになると、技術的なことが分からないけれども、これはただ事ではないという感覚を持つ人が少なくありません。そうした感覚は、しばしば当たってきたものです。
生成AIの利用はまちがいなく拡大するでしょう。どこかで私たちは、生成AIの恩恵にあずかることになるはずです。肉体的な作業が機械に置き換えられたように、知的な作業が生成AIに置き換えられます。この流れがいま起きていて、おそらく今後も続くはずです。
組織全体を見るべきリーダーは、何が確実に使えるのか、生成AIの得意技を見つけて、それを自分たちの業務に引き寄せて考える視点が必要になります。業務を効率化し、高度化するのに、本当に使える生成AIの機能は、どんなものなのか、その見極めが大切です。
いまや生成ＡＩを上手に利用する価値がある分野がいくつか出てきました。音声を文章にすることは、今までなかなかうまくいかずにいましたが、現在では合格点と言ってよいレベルになっています。処理は迅速で、記述されたものを見ると驚くはずです。
一定以上の長さになったものを、要約するように指定すると、これまた驚くべき速さで、要約ができます。問題ないレベルです。かつて人の能力を「２：６：２」と分類することがありましたが、少なくとも下位２割の苦手な人よりも上のレベルだろうと思います。
これですべてが解決するわけではありません。しかし音声を文章にするなどの作業を、機械的に正確に行ってくれるのなら、仕事が効率化できます。生成ＡＩ技術の中で安定的な水準にあるものを、業務の中にうまく取り入れていくことが必須のことになるのです。
ＩＴ技術というのは、機械的なものですから、その時々で融通を聞かせてということができません。逆にいえば、安定的に、同じことを反復継続することが可能です。人間にはとてもできないことが、得意技になっています。
ＩＴ技術を上手に生かせば、私たちにとって強い味方になることは間違いありません。考えるべきポイントの第一は、この技術によって、どんなことができるのかということを理解することです。機能がどんなものであるかを見極めるということになります。
もう一つは、実例から学ぶことでしょう。この技術を実際に導入して、成功するケースを想定すること、あるいは成功事例を知ることです。成功がイメージできれば、別領域でも活かす方法がみつかるかもしれません。基本と応用のチェックが必要になります。
生成AIはどんどん進歩しているようです。しかし最近、ネット上で質問すると、少し様子が違ってきています。ご存知の通り、生成AIが回答文を作るときに、まっさらな状態から文章を作るわけではありません。元になる記事を無断で借用して加工しています。
無断で人さまの書いたものを借用したら、著作権が問題になるはずです。実際、そんな話がいくつも出てきました。もし既存の文章がなかったら、質問に対する生成AIの回答は、どうなるでしょうか？ 十分な回答が提示されることはないでしょう。
各組織で、生成AIの技術を導入しようとしたら、自分たちに知識やノウハウがなくては、十分な利用はできません。現在、チャットボットとプログラムを組む作業が、生産性をあげる領域となっています。ともに組織の基礎体力が問われている分野です。
