知的AIエコシステムの理解
こんにちは。 現代って本当にデータがあふれてますけど、それをこううまく活用するのって結構難しいなと感じませんか?
そうですね。情報はたくさんあるのに、宝の持ち腐れみたいな。
ですよね。今回はですね、岡大徳さんの複数のニュースレターをもとにして、知的AIエコシステムっていう非常に興味深い考え方について掘り下げていきたいなと。
miiboっていう技術がどうやってAIと人間の新しい関係を築いていくのか、一緒に見ていきましょう。
はい。これは単に便利なAIツールが出ましたっていう、そういう話じゃないんですよね。
と言いますと?
むしろデータが組織の中でどう循環して、どう学んで成長していくか、その仕組み自体に光を当てる感じですね。
そしてそれがあなた自身の仕事とか考え方にどう関わってくるのか、その革新の部分を今日は明らかにできればと思います。
なるほど。ではまずその知的AIエコシステムの基本的な考え方から教えていただけますか。
データが集めて、溜めて、分析して、実行して、また集める。
こうぐるぐる回るイメージですよね。まるで生き物みたいだなと。
まさにその通りです。ただおっしゃるように、現実にはデータが部署ごとにバラバラだったりして。
そうなんですよ。
だからまずこの循環を始めること自体が最初のハードルになることも多いわけです。
確かに。
で、その循環を実現するためのエンジンになるのがMiboの主要な技術なんです。
まずコンテクストストリームエージェント、CSAですね。
これがチャットとかメールとかいろいろなところからデータを集めて整理してくれる。
次にビッグクエリー連携。
これはGoogleクラウドの強力なデータ倉庫みたいなもので、大量の情報を扱う基盤になります。
ここでしっかりデータを蓄積管理するわけです。
なるほど。溜める部分ですね。
そして分析エージェント。
これが専門家じゃなくても普通の言葉でこれ分析してって聞くだけで分析を可能にしてくれるんです。
それは便利そうですね。
で、最後にザピアMCP連携。
分析結果を例えばスラックに通知したりタスクを作ったり、具体的な行動につなげてくれるんです。
これらがうまく連携することでプログラミング知識がなくて、まったくのゼロコードっていうよりは設定とか論理的な接続はやっぱり必要ですけど。
まあそうですよね。
ええ。でも従来の開発に比べたら格段に低いハードルでこの循環システムを構築できるっていうのが大きなポイントだと思います。
その循環がただ回っているだけじゃなくて、成長スパイラルを描くという点が私は特に面白いなと感じました。
ああ、そこ重要ですね。
ええ。一回分析して終わりじゃなくて、システム自体がどんどん賢くなっていく。
これって現場の課題に対する一つの答えになりそうな気がします。
まさにサイクルを繰り返すごとにシステムはデータへの理解を深めていくんです。
データ理解の進化と呼んでますけど、その結果分析の精度も上がっていくし、お嬢、自動化されるアクションもより的確なものに洗練されていく自動化の高度化。
なるほど。
そして人間のフィードバック、これがこの成長スパイラルをさらに加速させる、なんていうか燃料になるわけですね。
人間の役割と価値
AIが自分で成長していくとなると、やっぱり気になるのは、じゃあ人間の役割はどうなるの?っていう点です。
はい、そこですよね。
資料を読むと、意外なことに人間の特定のスキル、特に言語化能力の重要性が逆に高まると強調されていますよね。
これどういうことなんでしょう?
それは鋭いご指摘だと思います。
確かにAIの表現力もこれからどんどん上がっていくでしょう。
ですよね。
AIがもっと分かりやすいレポートを出してくれれば、人間の言語化ってそんなにいらないんじゃないかとも思えるんですが。
でもここで言う言語化能力っていうのは、単にようやくが上手とかそういうことだけじゃないんですよ。
と言いますと?
AIが出してくる分析結果って、それはあくまで客観的な材料に過ぎないわけです。
それを人間がちゃんと解釈して、文脈を理解して、どの情報が本当に大事かを見抜く力、読解力、分析力。
さらにAIの提案が本当に妥当なのか、批判的に検討する力、評価力。
そしてここが一番重要かもしれませんが、そこから得た独自の洞察とか判断を相手の感情とか状況も踏まえつつ、行動を促すような説得力のある物語として伝える。
そして合意を形成していく力。
ああ、なるほど。単なる報告じゃなくて、人を動かすためのコミュニケーション能力。
そうなんです。AIの分析を鵜呑みにするんじゃなくて、人間ならではの多角的な視点とか共感を込めて伝える力。
これこそがAI時代にむしろ価値が高まるスキルだと考えられるわけです。
分析結果を理解するだけじゃなくて、それを使って人を動かす力、ですか?面白いですね。
ええ、そういうことです。
では具体的に、このエコシステムは私たちにどんな価値をもたらしてくれるんでしょうか?
そうですね、例えば顧客データをこのエコシステムで回していくとしますよね。
そうすると、AIがこのお客さんちょっと快悪しそうだなっていう兆候をすごく早い段階で捉えるかもしれない。
おお。
そのアラートを受けて人間が状況をちゃんと見て、適切なタイミングでその人にあったフォローアップをする。
こういう先回りした顧客体験っていうのが可能になるんです。
それは業務効率化だけじゃなく、顧客満足度にもつながりそうですね。
まさに、将来的にはお客さんの資料にもありましたけど、ミーボエージェントハブみたいな構想もあって、
これは特定の専門分野を持ったAIエージェントが複数いて、それらが自律的にチームみたいに連携して、もっと複雑な課題解決にあたる、そんな未来も視野に入っています。
なるほど、AI同士が連携していくんですね。すごい世界だなぁ。
というわけで、今回はデータが循環することでAIが学習進化していく知的AIエコシステムと、
そこである意味逆説的に重要性が増す人間の言語化能力というテーマを掘り下げてきました。
AIが情報処理の多くを担う時代はもうすぐそこまで来ていると思います。
そんな中で、あなた自身はAIが出してくる提案をどう評価して、そこから得た気づきをどう周りを巻き込みながら行動に移していくか。
あるいは、あなたの身の回りにある課題の中で、このデータ循環分析実行っていう仕組みがどこで活かせそうか。
ちょっと立ち止まって考えてみるのも面白いかもしれないですね。
