AIと昇格論文の概要
今日も一日ありがとうございました。この放送は、AIとWeb3で建築を変える一級建築士のフミが、建築やAIの話と、時々Web3の話をする放送です。よろしくお願いします。
今日は、AIを使って昇格論文を書くというお話の続きをしたいと思います。
前回は、AIを使って昇格論文を書く①を放送したのですが、それの続きになりますので、もし興味がある方は、前回の放送を聞いてから、今日の放送を聞いていただけたら、スムーズかなと思います。よろしくお願いします。
私は建設会社の会社員をしています。会社員なので、出世みたいなことがあるのですが、ちょうど今がシーズンというか、時期に達していまして、昇格というのがあります。
その昇格には、その昇格試験というのがあって、その試験の一つとして、昇格論文というのを書かなければいけません。当然論文なのでめんどくさいので、それに、私はAIを割と使っている方だと思うので、そのAIを使って論文を書かせようと、そういったものになります。
この昇格試験なんですけども、私はちょっと恥ずかしいことだと思うんですけども、今年で3回目なんですね。なので、去年と一昨年受けて2回落ちてるんですよね。2回落ちて3回目なので、ちょっと笑えない話なんですけど、
去年も同じ感じでAIに書かせて、割といい感じの論文ができてという感じだったんですけども、それでもうちょっと落ちちゃったんですけども、それでも同じ感じでAIに書かせたのが今年になります。
去年の放送でもそのAIに書かせる方法みたいなことをお話ししていたかと思うんですけども、それとは割とというか全く違った方法でAIに論文を書かせたっていうのが今年になりますので、ちょっとその話をしたいと思います。
去年と大きく大きく違うのが、AIの性能っていうのは当然違うんですけども、そのAI自体の性能の差っていうのはあんまりないんですよね。ないというかあるんですけども、そこは別にそんなに大きくクリティカルではないんですけども、何が変わったかっていうと、何ですかね。
簡単に言うとWeb版のAIが去年だったのが、今年は自分のパソコンの中にAIがいて、自分のパソコンのファイルを自由に読み取ったり編集できるAIが登場したっていうのが今年の大きなトレンドになります。
ツールの名前で言うとクロードコードとかジェミニーCLIとかあとはチャットGPTのコーデックスとか、この3つが有名なところだと思うんですけど、この3つはWeb上でチャットで動くっていうのではなくて、自分のパソコンの中にいて、
そこで自分のパソコンの中にあるファイルとかを読み取ったり、もしくはファイルを編集したりすることができるAIっていうのが先ほど言ったものになります。
クロードで言うとクロードコード、Googleのジェミニーで言うとジェミニーCLI、チャットGPTで言うとコーデックス、この3つ他にもあると思うんですけど、この3つが主流かなと思います。
これができたっていうのが生まれてきたっていうのが大きなトレンドかなと大きな違いかなと思います。
フィードバックによる論文修正
私が論文を書く上でも、この違いっていうのが如実に出てきているので、ちょっとその違いを中心にお話できたらなと思います。
前回お話ししたのは、論文の第一項の書き方っていうのをお話ししました。
そこでは、いろんな情報、前提条件とか、論文の構成とか、あとは自分の強みとか自分のキャリアとか、今までのキャリアとか、あとは会社の方針とか、そういうファイルを作ってそのファイルを読み込ませた上で、
この会社の方針に即して書いてくださいとか、自分の強みに即して書いてくださいとか、そういったことができるっていうのをしました。
それに沿って論文を書いていく。こうすることで書講ができるというお話をしました。
今日はどういうお話をするかというと、流れとしては一緒なんですよね。流れとしては一緒で、何かしらの指示を書いた指示とか条件とか、論文を書く材料のテキストファイルを作って、
この材料通りに作ってねって指示としてはこの材料通りに作ってねっていう指示をするだけでやってくれると。
今日はどういうお話かというと書講が出来上がりますよね。当然その書講はどうしますかって言ったら上司に見せますよね。
上司にはいじゃあ書講ができたんでちょっとチェックしてください、添削してくださいつって上司にあらかじめ見せるわけですよね。
その上司のラリー修正してフィードバックもらってまた修正してフィードバックもらってこれが地獄のようにきつかったんですけども、
まず第一フィードバックをもらいますよね。その時にそのフィードバックをテキストで起こしてここを直した方がいいとか、
ここの内容を具体的にとか、あとはこの一つ目の項目はもう全然もうまるっきりやり直せとかそんな感じでフィードバックは当然もらえるので、
そのフィードバックをテキストにしてそれをAIへの指示にするわけですよね。なので具体的にとかこの項目をこうしろとかそういったものをすべてテキストデータにして、
それをその通りその指示通りにAIに読み込ますことによって、あとはもう僕がやることとしてはこの上司が上司にこういうような指摘を受けましたと、
この指摘に対応して修正してください。この指示だけ出せば、あとはもうその上司の指示のテキストデータこれを読み取って、
それでそれに適した論文の修正案を考えてくれます。で、同じように修正案考えてだけではなくて修正案を5つ考えてって言ったら、
5つ違った視点からビャーッと出してくれます。そうすると一つ考えてだとあんまりいまいちな文章出ないんですけども、
5つ出せば、この部分はA案を披露とか、この部分はB案を披露、この部分はC案を披露みたいな感じで、それも前回もお話ししましたけど、
寄せ集めをすることで結構その上司の指摘に対応した文章が出来上がるわけです。
こんな感じで上司から上司に見せて提出して、それでフィードバックを受けたらそのフィードバック内容をテキストで起こして、
それをAIにテキストデータを渡して、じゃあこの指摘に対応して修正してくださいって言って修正させると。
それで修正した文を5つ作って、その5つの中でこれはもう私の手作業なんですけども、
5つピックアップして組み合わせて、それで文章を作ると。その出来上がった文章をまた上司に見せる。
フィードバック、この繰り返しですね。この繰り返しによって論文が非常に良いものになっていきますし、
あとは上司の好みというか、上司の指示にも反映させたようになっていくというようなことになります。
あと小技としては文字数を調整してくださいというのもできます。
前回放送したときは、例えば文字数が1000文字、論文の1000文字で書きなさいみたいな、
そういったお題があったときに、これを1000文字で書いてって言ったら絶対1000文字にならないんですよね。
800文字にもならないと思います。500文字ぐらいで紹介書いてくると思うんですけどね。
なので文字数っていうのはまだAIの作文は弱い、めちゃめちゃ弱いです。
ただ文字数を10文字減らしてとか10文字増やしてとか、それぐらいの感じだったらいけますね。
それは何かというと、例えば1000文字ぐらいある中で、この1000文字は今1010文字だから、
あと10文字減らしたい、みたいな指示を出すと、この箇所では3文字減らします。
この箇所では2文字減らします。この箇所では5文字減らします、みたいな案を出してくれるんですよね。
なのでそこもやっぱり取捨選択で、ここの箇所は減らせるから減らします。
ここの箇所は減らすとなんかめちゃめちゃ不自然だから減らしません、みたいな取捨選択で減らしていくと、
ちょうど10文字を減らす組み合わせができると。
そんな使い方で文字数を調整するというのもできるかなと思います。
ここからがちょっと本題というか冒頭で話したように、去年まではチャットベースの作文AIだったんですけども、
今年からは自分のホルダーというか自分のパソコン内にある情報を読み取って、それでやってくれるみたいなそういった機能があるので、
これ何が便利かというと、先ほど例えば上司の修正指示がありましたと、この指示通りに直してくださいと言って、
それで5個ぐらい書かせて、5個組み合わせて、自分でちょっと作文しましたと。
AIを使った論文作成
そうなった時にまた振り返って、じゃあ出来上がったこの文章が一番最初の上司の指示に合ってるかどうか確認してって言ったら確認してくれるんですよね。
もっと言うと、その前に書庫を書いた段階で会社の方針とか自分のパーソナルなキャリアとかそういったものを元に書いたわけなんですけども、
その例えば上司のフィードバックをもらってる最中はもうその情報って忘れちゃってるんですよね。
ただその中で改めて、今一度この文章、この論文が私のパーソナルな強みと合致してるかどうか確かめてって言ったら、
そのパーソナル文章をまたこいつを読み込んでみたいな感じでやると、このファイルを読み込んでみたいな感じすると、読み込んでそれで判断してくれると。
ここの操作性がめちゃめちゃ優秀なんですよね。これはウェブベースでのクロード、クロードだったらクロードではできる、やろうと思えばできたんですけどもめちゃめちゃめんどくさい作業が必要。
なのに対して今のクロードコードっていうのはただファイルをドラッグ&ドロップみたいなことをするだけで、この条件を読み取ってやってとか、
上司の指摘だったらこの上司の指摘のファイルを読み取って作文してって言ったらそれでできるわけなんですよね。
これが今年生まれてきた自分のパソコンの中にAIがいて、自分のパソコンのデータとかを読み取ったり自分のパソコンのデータを編集したりする機能が備わったと。
これの強みが非常に出てるのかなと思います。
1年前のクロードとかJAT GPTだったら、例えばクロードですとプロジェクトっていうのがあって、そこには特定の指示を登録できる機能があって、
それでそれを組み合わせれば、Aっていう指示が登録したやつをかませれば、Aっていう決まった修正をしてくれる。
例えば文字数を減らしてくれるとか、上司の指示みたいなのをAっていう指示にすれば、上司の指示通りのやつを何回もしてくれるみたいな、
そういった繰り返し作業に対しては、プロジェクトとかJAT GPTだったらGPTsとか、JEMNYだったらJEMかな、JEMっていう機能が有効だったんですけども、
いろんな指示があって、それを組み合わせながらやっていく。それでもなおかつ何回もその指示を使うみたいな、繰り返し使って、最後にはまた確認のために同じ指示をするみたいな、
そういった時はプロジェクトとかGPTsとかではやっぱり対応できないんですよね。
そこではやっぱり自分が使ったファイルを読み込ませて、そのファイルを読み込ませたファイル通りに修正させるっていうそういう機能があるとめちゃめちゃ便利なので、
こういった論文を書くとかそういった時にはプロジェクトではなくて、今回のような、何て言うんですかねあれ、CLIって言うんですかね、
CLIのAIが必要なんじゃないかな、すごい有効に働くんじゃないかなというふうに思っています。
という感じで、あんまりAIのことをそんなに詳しくない人にとっては、なんか頭がポカーンみたいなそんな感じだと思うんですけども、
要は論文を書くとか文章を書くとか、あとは何だろうな、普通にウェブサイトを作るとか、
そういったものに対しては今年出てきたCloud CodeとかGemini CLIとかCodexとかそういったツールがめちゃめちゃ有効に使えるようになってきているので、
そこを今まではWeb 1のChat GPTとかCloudとかだったんですけども、もうちょっと一歩踏み込んでCloud CodeとかCodexとかそういったところを使えるようになったらまたAIの活用の幅がめちゃめちゃ広がるので、
そこはちょっとお勧めしています。
昇格試験の手応え
お勧めしていますというか、そこは割と必須な項目になるなというふうに自分の中で思っています。
ということで、今日は昇格論文をAIに書かせるというお話をさせていただきました。
最後ちょっと雑談なんですけども、今日が昇格試験の日でした。
そこではあらかじめ書いてきた論文を当日覚えるんですよ。
覚えて、それを当日何も見ずに自分の中に覚えて擦り込んだやつをひたすら書くみたいなことがあったり、
あとは今年はちょっと触れなかったんですけども、去年は結構このテーマについて触れたんですけども、
卓越試験、知識を問う試験もあって、それも今日ありました。
それについてもAIがめちゃめちゃ使えて、問題を作ってくれるAIみたいなのを作ることで、
試験対策で問題を解くみたいなそういったこともできるので、そういった対策もしながら今日の昇格試験に臨みました。
ということで、手応え的には割といけたかなと思うんですけども、
もしこれでもうダメだったら3回目落ちた感じになるので、
もうちょっとずっと平社員なのかなと思いながらも、多分受かっていると思うので、
結果が出るのが12月、約2ヶ月後なので楽しみに待っていたいと思います。
ということで今日はお疲れ様でした。またね。バイバイ。
