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こんにちは、現場のAI業務改善ラジオの大地です。 今回は、AIを使いこなすにはマルチタスクになれなきゃいけないというテーマでお話します。
AIが出てくる前は、仕事で成果を出す有効な方法はシングルタスクでした。
マルチタスクをする人は、1つ1つのタスクに注意が散漫になり、結果としてシングルタスクの人より作業が遅く品質も悪いです。
実際、マルチタスクの生産性の低さは、注意残余という心理学用語でも解説されています。
注意残余とは、タスクを切り替えた時に前のタスクに注意が残ってしまい、今のタスクには十分集中できていない状態のことを言います。
実際、集中している状態でタスクを切り替えて元のタスクに戻った時に、集中力が元々のレベルまで回復するには約23分もかかると言われています。
この注意残余のために、マルチタスクよりシングルタスクの方が生産性が高いというのは常識でした。
でもAIを使っていると、1つのタスクをAIに任せてから回答が返ってくるまで、10分や20分、タスクの難易度によっては1時間以上待つこともざらにあります。
能機能的には、いくらマルチタスクよりシングルタスクの方が生産性が高いとはいえ、このAIの回答待ち時間にシングルタスクの方が生産性が高いんだと言って何もせずに待っている人より、マルチタスクで次から次へとAIに仕事を任せていく人の方が生産性が高いのは明らかです。
そのため、AIを使っているなら、シングルタスクにこだわらず、回答待ちの間にどんどん次の指示を出し、回答が返ってきたら次々とさばいていく、そんなマルチタスクの仕事スタイルがベストです。
ただ、人の脳がシングルタスクに最適化されているのは事実なので、1つのAIの指示出しや回答の確認をしているときに、別のAIの作業に手を出してはいけません。
それをやると、先ほど説明した注意残余によって、「あれ?今のAIには何を指示しようと思ってたんだっけ?」みたいな感じで頭が混乱して、1つ1つのタスクをさばくスピードが落ちます。
なので、AIの成果を最大化する最適化は、AIの作業確認を待たず、AIの指示や回答確認を1つ1つ間髪入れずに処理し続けることです。
例えるなら、たくさんの優秀な部下を持つマネージャーのような働き方です。
ちなみに、AIで複数作業を同時に回すときは、Git WorkTreeというツールを使うと、AI同士の作業が影響し合いません。
Git WorkTreeの解説会は概要欄に貼っておくので、興味があれば見てみてください。
そして、今回の内容を解説した記事も概要欄に貼っておきます。
最後に1つお知らせです。
ITエンジニア歴10年の僕が、中小企業・個人事業主向けに、AI、IT、業務改善の支援サービスを実施しています。
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それでは今日はこの辺で。
