AI活用の現状と個人の利用レベル
こんにちは。経営懐疑を始めていきたいと思います。 ヒトシです。
カンタです。 この番組は、経営やビジネスやその他いろんな世の中のことを疑っていこうという番組です。
今日は、さっき話してて出たテーマ、「AI活用」について。
流行ってますよね。 流行りですよね。
ヒトシさん、どれくらい使ってますか? そうですよね、その辺の話から。
使ってはいますけど、そんな使ってないですね、多分。 あ、そうなんだ。
いや、カンタさんたち、たちっていうのはどういう意味で言ってるかというと、
まあ、エンジニア経験ある人たち、 界隈よりは使ってないですね。
多分僕の場合、大体タイトルとか、タイトル作るとき、サムネ作るとき、概要欄とか。
実務的にはそういうの。あとまあ資料とかは作りますけど。 あと台本の流れ、壁打ちとか。
なんかそれ、制作に関することだと、まあ、言うて一般的なチャットGPT使ってますみたいなレベルの話だなっていう感じです、今のところ。
なるほどね。まあ、その辺は確かに。
僕も、まあでも最近あれですね、なんか AIと話してる時間の方が長いんじゃないか説はありますね。
すごい、それは。 作業してる時間がほぼなくなって、人間と話してるかAIと話してるかだけにだいぶなってきたっていう感じはあります。
へー。 作業は基本AIにやらせるみたいな感じでやってるかなぁ。
作業でお聞かえ、まだ人間がやらなきゃみたいなのはないんですか?
いや、あるんですけど、なんかそれって人間がやるアウトプットとか人間がやるプロセスをAIにやらせようとするからそうなるんだなって最近やっぱ思ってきていて。
例えば、パワーポーの資料を作るとかって、なんかいろんなこうね、こうやってやるといいですよみたいなやつがいっぱい出てくるからいろいろ試したけど、
結局パワーポーを作らないっていうのがベストだなってなって。 なるほど。
そもそもパワーポーを作らずにどうしようかっていうので、まあそのテキストの資料できればテキストの資料にするし、なんかビジュアルが。
ほぼそうですからね。ほぼテキスト資料でいいなって感じは確かにありますね。
最近もhtmlファイルを出力するようにしてて、そもそもそのパワーポーじゃなくて。
ウェブサイトみたいな、ウェブページを作るみたいな。なんかウェブのなんかランディングページを作るみたいな。
できますね、すぐそれが。
で、資料もそれでよくねってなって。別にパワーポーでなくても。
いやなんかそういう使い方が多いんだったら確かに、なんか僕の場合ほぼ一番重い自分の時間がやっぱ編集なんで、動画の音声の。
編集はやっぱ無理なんですよね、まだ。
確かにね。
っていう感じ。確かにそれがなかったらほぼAIに置き換えようと思ったら置き換えれますね。
で、なんか自分が思ってた、自分がこう手でやるんだったらこのアウトプットするなっていうのが、
目的に立ち替えるとその形式じゃなくてよくないみたいなの結構あって。
ありますね。
なんかそのアウトカムに対して今のアウトプットって人間が自分でやるという前提じゃんっていうのがあって、例えばディジロックとかももういらなくねって思っていて。
いらないですね。
書き起こし、録音と書き起こしあれば別にAIにまとめてもらう必要すらなくて、自分が知りたいときにAIは検索してくれりゃいいんですよね。
うん。
だからなんかそもそも、今最近は全部手元の録音を蓄積して何もメモを取らないし、
必要に応じてこのミーティングのなんかここで話してたこれについて、他のコンテクストとか他の情報を踏まえて整理して、
このやつネクストアクションって言ってるやつ出力してっていう感じで出力させるし。
あとメンバーも割とそれに最適化してきて、
ミーティング中はもう僕がひたすらフィードバックして喋るみたいな感じになって、
その書き起こしをAIに加わせて、その改善までAIにやらせるから、
なんか最初から僕がそのAIに話しかけた方が良かったんじゃないかみたいなこともあったりとか。
確かにな。
AIによる作業プロセスの変革と限界
なんかAIドリブンっていうかAIオリエンティットにゼロベースで考え直すみたいなのは最近よくやってますね。
大事っすね、それは。
だからAI活用を会議するのどこを会議していくかっすね。
本当にAIで効率化すべきなのかみたいなことなのか。
そう、いろんな問いが立てられるなと思っていて、
一つは効率化って必要なんだっけみたいな話だったりとか、
あとそのAI活用って全員がした方がいいんだっけとか。
いいっすね、それは。考えたいかもしれない。
あとはAI活用ってすべきじゃない勇気ってあるのかなとか。
いろんな問いがそれぞれ1本ずつ喋れそうな気がするから、
なんかどっかに放発した方がいいかもしれないですね。
そうですね。
AI活用は全員がすべきなのかみたいな問いで言ってみますか、今日は。
そうしましょうか。
全員がすべきっていう回答にはならない気がするんで。
全員がすべきかだと、いや多分違うんだよなと思いながら。
いろいろ。
じゃ、しなくていい人考えてみましょうか。
そうっすね。
その作業を楽しみたい人。
確かにね、それはあると思う。
それビジネスなのかって話もあるけど。
だからね、そもそもより効率化して、
より稼ぎたいとか、より結果を出そうとしなければ別に関係ないですよね。
僕、いろんな人が使ってるAIの出力とか、いろんな人のAIの出力を見ていて、
同じモデルで同じAI使ってるのに、
なんでこんなにアウトプットにばらつきあるっていうか、
クオリティの差がめちゃくちゃあるなっていうのを最近思ってて。
ありますよね。
AI使って作ってるはずなのにめちゃくちゃ下手な人いるんですよね。
で、それがまだちょっと謎が解ききれてないんですけど、
それっていわゆるプロンプトエンジニアリングみたいな話でもないような気がしていて。
なんだろうな。
結局は多分プロンプトに帰ってくるんですけど、
AIとの出力のインターフェースは結局自然現行になってるから。
で、いろんなツールを使いこなして、ハーネスが何やらとか、コンテクストエンジニアリングが何やらとかみたいな、
ガードレールを打ったらみたいな、いろんなのがあるという、
ツールとかスキルとかを使いこなすみたいな話でもなく、
言ってしまうとセンスみたいなものは結局あるなっていう感覚があって。
なんなんでしょうね、その。
AIを使うセンスとはっていうテーマはなんか面白いですね。
で、一つはやっぱり物事を言語的に捉える力っていうのがあると思うんですよね。
僕が例えば、
ウェブデザイン、ランディングページとかウェブのアプリのUIとかを作ろうとしたときに、
結構イライラするなって思うのが、
なんか違うけど、何が違うかを言語で表現できないみたいなやつ。
で、デザイナーに見てもらうと、
デザイナーはすごいうまく指示をして、パッときれいにさせられるんですよね。
そこのデザインという、ビジュアルを言語で語るスキルを持ってるみたいなのが結構あるんだなっていうのは。
ありますね。
思っていて。
で、例えばちょっと変な例えなんですけど、生体とかいくと、
なんかここ、そんな触り方で意味あるみたいな触り方してるんだけど、
急になんか軽くなるみたいなことってたまにあるじゃないですか。
なんかあれって結局、人体に対する構造理解があり、
触って診断できるというスキル、感覚的なスキルがあり、
そこをどう触るとどうほぐれるかみたいな、
なんだろう、ソリューションを持ってるみたいなことじゃないですか。
で、AIでうまく使う人って、それの言語版みたいなとこあるなと思ってて。
なるほど。
僕は概念理解、構造的な概念理解があり、
それが何なのかを言葉で表現でき、どうしたらいいのかを言葉で表現できるみたいな。
そこは一つ、センスというか、AIを使うときのその人の上手い下手に結構直結してるなっていうのが一個あるなと思ってますね。
なるほど。
よく言う職業だとクリエイティブディレクターって人がデザインとか、
プロジェクト全体とかでも最近は言うんですけど、
方向性決めたり、そういう細かい世界観にフィードバックしていくみたいな。
そういうディレクター的な指示を出す、定義するがうまいっていうことですよね。
僕今ちょっとうまくいってないからトライしてるところなんですけど、
そういう人の持っている言語をAIに学習させるっていうか、
どういうフィードバックしたらどうなるかみたいなものを、
ある程度AIの前提情報として渡すとか、ルールにして渡すとか、
例えばスペースはこうしてください、パディングはこうしてくださいとか、
配色はこのルールに従ってくださいみたいな、
その人が持っている言語みたいなのをうまく組み込むみたいなこととか、
それをAIを使う人、僕が作るツールを使う人が、
この言語でこう喋ればいいんだみたいなのがわかるようなレスポンスをするみたいなのを、
最近いろいろ試行錯誤していて。
そういうのがあれば、一人めちゃくちゃうまい人がいれば、
その人のできることをスケールできるなと思ってるんですよね。
そうすると、AIを間接的に使うんだけど、それはツールを通して使うだけで、
本当のAI活用するのって、めちゃくちゃそこが得意な一人二人でいいみたいな世界観はあるなって最近思ってるから、
なんか全員ができなくていいんじゃないかと最近思い始めてるのはありますね。
なるほど。 そっか、その話でしたもんね。全員ができなくて。
AI活用における美意識の重要性
あとね、なんか最近すごいやっぱりAIの使って差が出てるなって思うときの一つの要素が、
美意識ってあるなと思ってて。
なんだろう、それもやっぱり言語化できない感覚的な美しさみたいなのってあるじゃないですか。
はい。
で、例えばなんか文章とか見たときに、なんか気持ち悪いなと思うとか、
なんか読みにくいなって思うとか、わかりにくいなって思うとか、
それは資料とかのなんかビジュアルデザインとかも、なんか気持ち悪いとか、
編集やってたもありません?なんかこう気持ち悪いなみたいなやつ。
ありますね。あとまぁタイトルとかサムネとかでも。
これなんか気持ちいいなみたいなやつもあるじゃないですか。
で、それって、それがどう気持ちいいのかどう気持ち悪いのかって、
言語化しようと思えばできるんだけど、
言語が先にあるっていうよりは感覚が先にあるって感じしません?
なんとか説明しようとすると、こうかなっていう。
もうちょっと全体暗いほうがいいんじゃない?とか。
そうそうそう。
が、後からわかるっていうか、なんか違和感あるぞ、これなんだっていう。
で、その違和感を察知する力みたいなのは、
なんか結構ベースの根本にある感覚的な美意識だなって気はしてて、
その美意識がない人とか、その弱い人は割と出てきたものを評価できないから、
なんかそのまんま出してきたりとか、
なんかこう、フィードバックして直させるんだけど、
直せば直すほど、なんかドツボにはまっていくみたいな。
でもなんか本人はあんまり、そこに美意識、美しいとか気持ち悪いとか思ってないから、
なんか周りを見ると絵っていうものが出てくるみたいな。
わかりますね。
なるほど。ポッドキャストの企画とかでもあるかもしれないですね。
あー。
あ、そこじゃない、そうじゃない、
あ、それじゃないっすかね、みたいな違いがあって。
なんかあるんすよね、それが。
そうなんだよね、なんかそういうのって言語化うまくして説明すると、
あーなるほどって相手も言うんだけど、
言わせられるかもだけど。
結局多分感覚的にピンときてないから再生産できないというか、
フィードバックを反映して持ってきましたっていうのは、
いや、そうじゃなくていいみたいになるみたいな。
確かに。
やつ。
確かに。説明はできんな。
シーンなんかできるようにさせられないなみたいなのがあって。
そうですね、そうだな、やっぱそれがプロデューサーが番組に張り付いていないといけない理由なんすよね。
なるほどね。
ポッドキャストで言うと、結局この企画作って終わり、
あと運用してね、じゃあうまくいかんで、
絶妙にずっと番組のことを考え続けて微調整、
何か違うとかを察知続けるっていう。
そうそうそう。
そこの費用、費用というかそこのコストを僕は甘く見ちゃってましたね。
なるほどね。
この数年、数年というか数ヶ月。
だから意外と自分がちゃんとやろうと思う番組って増やせないんだなっていうのを思い始めたりしてます。
外部アドバイザー的な関わりに割り切るならいいんですけど。
はいはい。
そう、そこにあるのって自分の美意識だと思っていて、
美意識をもう外部アドバイザーだと伝えるけど押し付けなくていいじゃないですか。
でもなんか自分が主体性を持ってやるものってある程度押し付けるみたいなのも必要な時ってあるじゃないですか。
俺がいいって言うからいいんだよみたいなやつ。
俺がダメって言うからダメなんだよみたいなやつ。
で、なんかAIを使うときも結局なんかそれがしっかり芯がある人と別にない人で結構差が出るなと思っていて。
で、それはなんかジェネラルにそういう美意識あるないっていうよりは、
なんか例えばこの文章に対する美意識とか、ウェブデザインに対する美意識とか。
領域が特定だったりしますよね。
そう、ソフトウェアのアーキテクチャに対する美意識だったりみたいな、
なんか特定の領域は人それぞれだからその領域でやればいいんだけど、
なんか昔はAI以前はそもそもビジュアルデザインができるとか、
ある程度ちゃんとした文章が書けるっていうこと自体がスキルだったから、
実はそこの美意識がイマイチだったりとかピンときてない人でもそれっぽいものが書ければ、
ある程度その仕事になってたなって思うんですよね。
それがなんか今そのレベルだとAIが一発で出力しちゃうから、
その先でしか勝負できなくなってくると、
なんか結構苦しいなっていうのと、
なんか全員が使えるって結構幻想だなって最近思い始めたっていう。
確かに。
美意識の鍛錬方法とAI活用の本質
ちょっと最後その美意識どうやったら鍛えられるか方面の話を。
分かんないな。
できないなと思って。
でも僕2個あるのは、
1個はそういう美意識持ってる人にビシバシフィードバックもらう。
で、僕はそれでめっちゃ今鍛えられてる感覚がありますね。
っていうのと、もう1個はアウトプット、
自分が世の中にアウトプットしたもののリアクションから、
これいい美意識なんだ、ダメなんだを学習していくっていうのは、
なんかその2つはできるんですよねって思いました。
共通してるのは、
たぶん非言語的なフィードバックなんだと思うんですよね。
ちょっと前のキャリアの話した回で、
修行って話ちょっとした気がするんですけど、
それと同じ話で、
フィードバックするときって言っても、
言語的っちゃ言語的だと思うんですよ、
ここ違うか直してみたいな。
でも極論、そこで言われてる言語というよりは、
アウトプットする、ダメ出しされる、
アウトプットする、オッケーってなるみたいな、
そこを大量にこなすことで、
パターンが感覚的に身についていくみたいなことだと思うんですよね。
そうっすね。
いや、ほんとそうっすね。
その夜に出してリアクションを見るとかも、
なんか言語じゃないフィードバックじゃないですか、それも。
はい。
なんかその非言語的なフィードバック、
というか非言語的な評価関数みたいなもの、
何をするとどれぐらい良いのかみたいな、
インプットが自分のアウトプットしたもので、
y イコールax みたいな、fx みたいになったときに、
x が自分の出力したもので、
y がそれに対する評価なんだけど、
その fx の中身よくわかんないみたいなことじゃないですか。
でもなんかそれが、
データが1000万とか1億溜まってくると、
なんとなくパターンがわかってくるみたいな。
こういうの入れたらこういうの出力されるとわかってくるみたいなやつ。
それで、なんで自分で言うのかアウトプットすれば大事だけど、
やっぱもう一個誰のもとでやるか相当大事になってきますよね。
意識がしっかりしてるとか、合う人じゃないときついもん。
それだって、それが全部ずれたら学習しちゃうっていう。
全部ずれたら学習するの結構恐ろしいよ。
それでも、責任持ってそれやるの面白いな、上司立場だと。
確かに、でもそうだったら本当自分が自信のあるとこしかそれできないですね。
あとはやっぱりめちゃくちゃ試行回数必要じゃないですか。
パターン認識できるまで、
そのXとYのデータ貯め続けなきゃいけないじゃないですか。
それ結構忍耐がいるし。
いる。めちゃくちゃいる。
大量のダメ出しを受けるわけじゃないですか。
いや、この美意識鍛える作業、ダメ出しでしかないですからね。
ダメ出しでしか鍛えられない。
まあその、良い出しが十分の0.5ぐらいあるって感じですね。
なんか結局なんだろうな、正解データからだけだとパターンって学習できなくて、
不正解を踏まない限り、その正解と不正解のより分けてできるようにならないから、
不正解を量産するしかないし、不正解ですっていうフィードバックを受けるしかないんですよね。
なんかそこに結構耐える忍耐と、なんか食らいつく情熱、熱意みたいなものと、
必要っすね。
正しい師匠に就くみたいな。
マジで運ゲーというか。
いや僕、忍耐も別に自分の忍耐があるないというより、
どういう関係性かとかが大事かなと思って。
確かに。
さっき何て言いましたっけ、忍耐と、
熱意。
熱意も、この状況でこのプロジェクト本気でやったら、ちゃんとお金ももらえるんだったり、
将来性あるんだって思えたりとかっていう、
なんかそのプロジェクトの、何のプロジェクトにアサインされてるかもあるなとか。
うんうん、それもある。
なんかもう、
僕はもう今、それが3つ全部うまくいってると自認してるんですよ。
下の立場ですよ。
めっちゃ教わってんなっていう、結構厳しい環境だけど、
楽しんでやれてるし、将来性も感じてるから報えられてるしみたいな。
偶然でしかないなみたいな感じですね。
忍耐ないし僕、そもそも。
でも、たまたま関係性とか将来性的に忍耐がすごい出てるっていう、
発露してるみたいな感じ。
結局、大量のネガティブフィードバックを受け続けても折れないみたいなことだもんね。
耐えることそのものじゃなくて、
大量のネガティブフィードバックを受けてもフッとフッとし続ける力みたいなことだと思うんですけど、
それを発揮できる環境に自分が身を置くみたいなことですよね。
AI活用の話に戻ると、
結局、表面的にチャットでいろいろ質問をするとか教えてもらうとか、
決められたものをAIで出力するとかは別にみんなやればいいと思うんですけど、
それは活用というか単純に利用だなと思っておいて、
それはそれでみんな利用するようにはなるし、
したほうが生産性は上がるよねと思うんですけど、
活用をするということについて考える人とか、
活用というもののコアを担う人って、
さっきの美意識と自分の美意識に基づいて、
AIに対するフィードバックを言語で精緻にできる人だろうなと思っていて、
今話しながら自分が思ったことを求めると。
で、そういう人っての美意識とか言語化能力っていうのを、
AIを使ってうまくスケールさせて、
他の人が利用できる形にするっていうのが、
一個の活用の方向性だろうなと思うと。
まあ確かに。
で、活用を真剣に考える人全員じゃなくてもいいなって、
最近思っているという直感と結構整合するなというのと、
そういう人になるためにはっていう話で、さっきの修行の話で、
大量のネガティブフィードバックを受け続ける良い師匠についてみたいなことかと思った。
そうですね。
つらいな。
つらいっすね。でも、マジで大事っていうのも、
なんかわかる。
おもろい。
寿司職人とかってそういうことなんだろうなって思いますよね。
何年も修行するとかいうじゃないですか。
多分そういうことだと思うんですよね。
握るという表面的な技術とかスケールの話じゃなくてっていう。
寿司職人に関しては多分あれなんです。
あれでした。
多分ですけど、良いネタを仕入れられる繋がりができるのに10年みたいな。
まあそういうのもあるよね。
関係性。
別にこの細かいところは関係ですけど、職人的にはそうですよね。
職人的にはね。
細かいところをちゃんと学んでいく。
おもしろい。
AI活用の方向性と組織への影響
これはね、関係性も大事っていうのが結構おもしろいですよね。
昔はなんかね、問答無用でいいからやるんだよみたいな感じの空気もあったから、
会わない人つらかったし、適応できない人がこぼれてたという側面はありつつ、
世の中の雰囲気としてはやるものとかやるみたいなのがあったけど、
今は割とそこがね、選択肢があるからゆえに、やっぱ人との相性みたいなのがすごい大事というか、
それがないとなかなか耐えられないですよね。
サービスになる気がしますもん。
めちゃくちゃ実績ある人がネガティブフィードバックばっかりしてくれるっていう壁打ちが。
そういう絵を作ったらいいのかな。
そういう絵を作ればいいのか。なるほど。
違う違う言われる。
でもダメ出ししてくださいとか言うから、やるからそういうことではありません。
そうね、ネガティブチェックしてくださいとか自分もよく言うな。
まあまあそれはそうか。
そうか、だからこのポッドキャストの企画で、例えばポッドキャストの企画で言うと、
どういう企画が自分的にいいなって思う美意識があるのかを、
AIにインプットさせてインプットさせて、みんながそのAIを使えたらいいよねっていう。
自分が作るっぽいものがみんな作れるようになるよね。
っていうことですね、さっき言ったような。
それはすぐにはやらんやろうけど、そういうことですよね。
組織に一人いたらいいよねっていう。
ポッドキャストみたいなのはクリエイティブで一個一個に固有性があるものだと、
あんまりやりにくい気がするけど、
でももう少し標準化された出力、例えばソフトウェア開発とか、
ホームページ制作とか、資料作成とか、
アートとか文学じゃない意味でのテキストライティングとか、
そういうやつが割とその方式でいけるんじゃないかなっていう気はしてますけどね。
なんか組織のミッションビジョンバリューを作るとかも、
細かい言語化でいけるもんなんすかね。
それなんか多分別テーマで話したほうがいいっすね。
僕なんか一個それやってくれんっていうプロジェクトがあって、
その人たちがやってるミッションビジョンバリューの作り方みたいなのを紐解いて、
若手でもある程度のクオリティーがミッションビジョンバリューが出せるっていう。
なるほどね。
ちょっと考えていこうとしてて。
MVVを会議するっていうのは。
MVV会議しましょうか。
リスナーからのフィードバックと番組のコンセプト
いやー、そうっすね。
いや面白かったっす、めっちゃ。
ね。
これは。
なんかいろいろ話せましたね。
AI活用、今日はね活用はみんなすべきなのかみたいな軸で言ったけど、
なんかいろんな軸あるからまたちょっと別軸で同じテーマ話してみたいっすね。
そうっすね。
うん。
ということで、経営会議。
あ、あれですよ。
そういえば、Xでツイートしてくださってた方がおりまして、
ちとせペンギンさんですね。
ちとせペンギンさん。
ちとせペンギンさん。
KPIのテーマを、アジェンダをくれた方ですね。
ありがとうございます。
ありがとうございます。
KPIの会を聞いていただいたみたいでして。
あら、ちょっと待って消えた。
上司から呪文のようにKPIの管理を命じられてつらかったのですが、
お二人が話しているKPIの姿が思ってたのと違ってなんだか楽になりました。
取り上げてくださりありがとうございました。
ということで。
ありがとうございます。
ちとせさん。
違ったんだ。
これは嬉しい。
うん。
確かに大体こう斜に構えて斜めから入るんで。
確かに。
想像してたものにはなんないと思ったんで。
確かに。
でもよかったらそれで。
コンセプト的に番組のコンセプトがあってとかもですね。
そうですね。
ストレートにKPIとはとか多分言わないんで。
そうね。言われてもね。
はい。
それは、それこそAIに聞けばいいからね。
はい。
いや嬉しい。
これちょっと。
嬉しいですね。
なんだか楽になりましたまで。
ねえ。
この警戒がいけたのは嬉しい。
疑ってるだけで。
はい。
ティーチャーティーチャーかと思いました。
ところが楽になるっていう。
ほんとだ。ほんとだ。
あったです。
ありがとうございます。
こんな感じでアジェンダいただいたり、感想いただけると嬉しいですし、紹介もさせていただきますのでぜひお願いします。
お願いします。
はい。それでは。さようなら。
さようなら。