AI生成資料で理解が浅くなる理由
ずっとラフ案
どうも、こんのです。今日は、AI前提のワークフローだと理解が浅い問題についてです。 最近、いろんな場面でAIを使って資料を作ったりとかすることって、めちゃくちゃ多くなってきたんじゃないかなと思っているんですが、
AIが作った文章って完全に自分の言葉じゃないので、 これを人に説明する時とかって結構詰まったりするんじゃないかなと思っているんですよね。
このテーマって課題に感じている人結構いるんじゃないかなというふうに思っているので、今日はこの話をしていこうかなというふうに思っています。
まず実体験として、僕も普段AIでガンガン資料を作ったりするので、 自分で手書きで書くっていうことは結構減ってきたかなというふうに思ってますね。
いろんなコンテキストをAIに渡して、それを元に壁打ちしながら AIにノーションにまとめてもらったりとか、スライドにまとめてもらったりっていうのは結構増えてきました。
ただそれを人に説明するときって完全に自分の言葉になっていなかったりして、 あと自分が理解が浅い部分っていうのもあったりするので、
それを人に説明するってなかなかちょっと難しいかなーって思っているんですよね。
感覚的に自分の後輩が作ったスライドをそのまま誰か人に説明してって言われているような感じなんですよね。
自分が作った資料はあれこれ自分の頭の中で考えながら作るので説明はしやすいんですけど、
他の人が作った資料ってやっぱり文脈だったりとか、なんでこういう説明してるのかっていう理解が浅いので、
やっぱり人に説明ってすごいしづらいかなって思っているんですよね。
これが今AIでも同じように起きていて、感覚的にはすごい優秀な部下がドキュメントをまとめてくれて、
それを元に説明だったりとかコミュニケーションとかしていく形なんですけども、
AI文章の調整とレビューの必要性
AIにドキュメントまとめてもらうことっていくつか問題点があるかなと思っていて、
まず一つがさっき話した自分で完全にまとめてないので理解が浅いということですね。
何回か壁打ちしながら作っていくので、そこで一定理解は深まっているんですけども、
細かいところでAIが付け加えたりするので、あれなんでこの文章とか説明とか付け加えているのかって理解できなくて、
これAIが付けたんでちょっとわかんないですみたいな説明を付けがちかなというふうに思っています。
あとはAIが書く文章ってすごい正しいことを書いていて、構造もすごい綺麗なんですけど、
なんかちょっと自分の中でまだ理解しづらいなーっていうところがあるんですよね。
これはなんかちょっとまた別テーマでちょっと研究したいなと思っているんですけど、
ベースが多分なんか英語か中国語かなのか、なんかちょっと日本人にはパッと見てわかりづらい構成になっていたりするんですよね。
あとは細かい日本語の言い回しとかも独特になったりして、日本人のビジネスマンそんな使い回ししないよなーとかいうのもあったりします。
多分この辺ってある程度スキル化して改善できるかなと思っているんですけど、
普通にAIを使うとやっぱりなんかちょっと気になる点って多いかなと思っていたりします。
あとは単純にAIって文章量が多いので、正しい文章だけどこの説明にわざわざそこまで説明しなくていいよっていうのも結構あったりするので、
主者選択とか簡略的に書くっていうのがちょっと苦手なのかなーというふうに思ってるんですよね。
普段なんかAIを使ってドキュメントとかデザイン作るときも結構その辺のやり取りが多くなるので、
なんかこれはスキルを使って日々改善はしているんですけど、なんかここのAIとの調整コストってまだまだあるかなって思っていたりします。
あとはなんかAIのことを信じちゃうってことがあるかなと思ってて、正しいことを書いていることがほとんどかなと思ってるんですけど、
やっぱりAIって時々間違ってしまうので、なんか全然違う内容を書いたりとか、ソースもちゃんと探さないでやったりとかする時があるので、
そういった時は後からあれなんでここなんか間違ってんじゃんっていうの結構あったりするので、
そういったことはいくらAIだとしてもちゃんと自分でレビューするっていうのが大事かなっていうふうに思ってます。
人間の理解と意思決定がボトルネックになる
やっぱりAIでドキュメントとかを生成したとしても、理解するっていうのと意思決定するっていうのはやっぱり人間がやっていかないといけないので、
そこのスピードを上げるっていうのはまだまだちょっと時間かかるかなと思ってますね。
AIのドキュメントをAIに要約してもらって、そこで質問形式でやっていきながら理解を深めるっていうのは僕も普段やっているんですけども、
なんかもうちょっと理解を深めるやり方っていうのはないのかなって普段は思っていたりしますね。
あとは最終的に意思決定する部分も意思決定するための判断材料っていうのをいかに早く集めて、
それを自分の頭でちゃんと考えて決定するっていうのはやっぱりこれからのAI時代大事になってくるかなって思っていますね。
逆にこれができないと、なんかあの人AIでいろいろやってるけど成果が出ないよねとか理解が浅いよねっていうふうな評価になってしまうので、
これはちょっと気をつけないといけないのかなって思っていますね。
なんかの記事でちょっと見たんですけども、最近の新卒の若い人はAIでドキュメントを作って自分でレビューせずに上司に持っていくケースが増えてきて、
で上司がここどういう意味なのとか聞いても、いやこれAIがやったんで僕わかんないですみたいなコミュニケーションが増えてきたみたいなのを記事で見たので、
いやーちょっとそういう時代になってきているなぁと思いつつも、いくら新卒とはいえそういった仕事の進め方だとちょっと厳しいのかなっていうふうに思っていたりします。
ということで今日はAI前提のワークフローだと理解が浅い問題について話をしました。
やっぱり作業をするっていうところに関してはAIが出てきたことによってだいぶスピードも上がったので、仕事のスピードっていうのも上げられてきているのかなというふうには思っていますが、
人間の理解っていうのはこれってやっぱりAIが出てきたとしても理解のスピードっていうのはなかなか上げづらいかなと思ってるので、
人間の判断っていうところは劣れネックになってきやすいかなって思っているんですよね。
人間とAIの仕事の分担
多分これも人間が判断していくこととAIが自律的に判断実行できるっていうところも積み分けて仕事していけるといいのかなって思っていたりしますね。
重要な意思決定は人間でやって、軽微な問題に関してはAIが自律的に動くっていうところがやっていけるといいのかなっていうふうに思ってますね。
僕もこの前公開したユズのジャーナリングアプリも一人でやっているので、基本的にAIぶん回しながらやっているんですけども、
時々AIがいろいろ新しい提案とかこういうことやったらどうっていうところを聞いてくるので、そういったところは人間が判断していきつつも、
小さいUIの改善とかバグの解消とかっていうのは僕があんまり意識しなかったりするので、そういったこともやっぱり一人だからこそできることなのかなって思っていたりするんですよね。
ただそれが大きい組織になっていくほど判断すること、調整することっていうのは増えていくかもしれないので、
それが今後AIを使ったワークフローでどう解消していくかっていうのは引き続き考えていきたいテーマだなっていうふうに思いました。
このPodcastはAIやWeb3キャリアについて、まだまとまっていない考えをそのまま俺ファンとして話す番組です。
毎週水曜日の朝6時に配信しています。よかったら番組をフォローしてもらえると嬉しいです。
それじゃあまた。