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今回は、自動化の考え方というテーマでお話ししたいと思います。 お役に立てているんだか立てていないんだか、よくわからないこのポッドキャストチャンネルですが、今回はかなり、というか、まあ今までで一番もしかしたら有益なお話ができるかもしれません。
この自動化の考え方というテーマは、今後ももしかしたらですね、何回かに分けてさらに詳しくお話ししていくかもしれません。
何かというと、改めてですね、自分の仕事全体をゼロベースで見直すということを、最近のポッドキャストでもお話ししてきたんですけれども、今、業務効率化ですね、業務自動化、そしてAI最適化という非常に大きな大きな大きな課題に取り組み始めています。
で、これやりがいがすごくあるというか、かなりですね、モチベーション高く取り組めているんですよね。今まで全く挑戦できていなかった、非常に高かった壁のようなものだったんで、非常に高いモチベーションで取り組めています。
で、これ本当に難しいテーマなんですよね。 難しいからこそやっぱりやりがいがあるし、すごくその基礎的な知識と地道な改善の積み重ねなんですよね、結局は。
なので、それが非常に面白いなと思っていて、今結構意欲的に取り組んでいるのが、業務効率化、業務自動化、そしてAI最適化です。
で、このまあ一言で言えば自動化なんですけど、自動化を考えないといけないときに、まず整理しないといけないことっていうのが2つあると思ってます。
それが結局自動化っていうのは、何をどうしたいかっていうことなんですよね。 この2つを先にちゃんと整理しないと、技術だけが先走って結局うまくいかないというパターンになりやすいと感じています。
で、まずはその最初の何をの部分です。どうしたいかと何をの、何をの部分、自動化したい対象ですね。
何をっていうのは、何を自動化したいか、つまり私の場合は、例えば一つはあるのは、
Udemyの講座制作という文脈を考えています。で、このUdemy講座制作っていうのは、大きく4つのステップがあるというふうに考えています。
で、一つ目が企画です。どういう講座にするかということですね。 講座のテーマを考える段階です。
で、ここは本当に結構AIを使ってリサーチされているという方も多いと思いますし、いろんな方法で調査されていると思いますし、
私もですね、AIと壁打ちするということもよくしてるんですけど、基本的には最終的には私が結論を出さないといけないし、考える部分だと思っています。
アイデアを出す主体っていうのは、やはりここは自分じゃないと、人間じゃないといけないということなんですよね。
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AIはかなり使える部分だとは思いますけど、ここは比較的皆さんやられてるんじゃないですかね。
で、Udemy講座制作の4つのステップのうちの2つ目が台本制作ですね。
先ほどの1つ目の企画を台本に落とし込む段階です。
なので、私のアイデアとAIの知見をうまく混ぜ合わせて組み合わせながら作っていくっていう、その余地が結構ありますよね。
だから、ここは自動化・効率化の改善が十分にできると考えています。
ただ、ここはすでに私もAIをかなり使いながら実施していた部分もあるので、ある程度は取り組めている、もう少し改善の余地があるかなというぐらいに思っています。
で、Udemy講座制作という文脈の3つ目がスライド制作ですね。企画・台本解きでスライド制作です。
ここがですね、かなり改善の余地があると考えてまして、今まで結構アナログな方法でやっていた部分もあったので、やっぱりちょっとこだわりも強い性格もあるので、
まあ結構本当ですね、もう1ピクセル単位でこだわって作るみたいなこともやってたこともあるので、ここは結構いろいろを変えていきたい、改善していきたいと思っています。
で、ここは本当にAIの力をかなり借りられる部分だと思ってますし、いろんな方法・方向性からスライドがつけられると思っているので、考えてます。
で、Udemy講座制作という文脈でいくと4つ目が動画編集ですね。収録した後の動画編集です。
で、ここもですね、最近のAIツールの進展でかなり改善の余地があると感じてます。
具体的にはですね、Pythonを使おうかなとちょっと思ってます。
で、もっともっとちょっと本当に手作業で動画編集してた部分もかなりあったので、そこをかなり効率化したいなと、プログラミングの力で効率化したいなというふうに思ってます。
で、この4つがまあ私が何を自動化したいかっていう部分の対象ですね、全体像です。
で、これらのその講座制作のステップに対してどうしたいか、つまり自動化の手段を次は考える必要があります。
で、私はこのざっくり3パターンで整理していて、これちょっと多分分類、どうしたいかの対象の分類が完全なmini-cというか、漏れなくダブリなくっていう構造で整理できていない部分もあるんですけど、まあ大まかに言えばこの3つかなという3パターンで整理していて、1つ目がプログラミング、2つ目がワークフロー、3つ目がAIエージェントです。
1つ目のそのプログラミングを使う方法は、なんかやっぱり解が決まっているというか、きっちりした答えを出しやすいところはやっぱりコードで処理させて自動化したいというふうに思ってます。先ほど言ったようなその動画編集のところですね。
2つ目がワークフローを使う方法ですね。これは例えば、私もコード制作してますけれども、NATNとかDiffieとかいろいろツールありますけれども、ワークフロー系のAIツールを使って複数の処理をつなぎ合わせていくという方法を考えています。
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3つ目がAIエージェントですね。かなりAIエージェントの力がすごく進展したということで、これかなりいろんなことがもうできると思うんですけれども、逆にやっぱりそのAIエージェントにやらせるべきではない、やっぱりプログラミングがワークフローでできるっていう部分もあるので、それをどれがベストかっていうのが本当にその対象、自動化したい対象によって変わってくると思ってます。
プログラミングするとしても、コーディングの知識っていうのは以前であれば絶対に必要でしたけれども、AIの力でかなりかけるようになってますし、ワークフローもですね、NATNの基礎的なところは確実に理解しないといけないですけれど、私は講座作ってるぐらいなので基礎は理解しているので、どういうことができるかっていうのはわかっていると。
その比較としてAIエージェントを使う場合はやっぱりトークンの消費とか機能の成熟度とかを見ながらですね、AIエージェントでできたとしてもめちゃめちゃトークン消費するとかでは結局割合が合わないっていう話になってくるので、そこはやっぱりワークフローに任せたほうがいいとか、そこはだから非常に相対的なんですよね。
だからどの作業にはこれが絶対にベストという答えは非常に出しにくいというふうに思ってます。なので相対的に技術を横目に見ながらどれがいいかっていうのを判断していく必要があるというふうに考えています。
なので、改めてだからこそ重要なのがやっぱり何をどうしたいのかっていうのをセットで常に考えるということだと思ってます。
なので、例えばAIエージェントを使って全部こうするとかっていうふうな、ワークフローでもそうですね、ワークフローを使ってこれを全部こうするっていうような手段から入るとやっぱり失敗しやすいですね。
NATの使いたいから使うっていうような、例えばそういう発想ではなくて、この工程を自動化したい、効率化したい、その場合にはどの手段が一番合うかっていう順番で考えるということが非常に大切なんだと思います。
で、この自動化の取り組みでやっぱり最重要なのが品質の保持、クオリティの維持だと思っていて、その自動化したいことでですね、もともと私がやっていたような講座制作のクオリティが下がってしまっては法末転倒なんですよね。
なので、自動化を導入する前と比べてそのクオリティを維持している、もしくはその時間が削減されたことによってそれ以上の品質を保てるかどうかっていうのが判断の基準、この自動化がうまくいっているかどうかの判断の基準になるというふうに思っています。
なので、何をどうしたいかっていうところをそれぞれどう当てはめていくのかっていうのは実はまだ全然完全な答えが出ていません。それぞれの技術を今調べて何をに対してどの技術を当てはめていくのかを今一つずつちょっと確認して調べているというところなんですが、少しずつですね光が見えてきているというか着実に前進できていて非常に面白いなというふうに感じています。
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その中で何かまたこのテーマ、自動化のテーマでお話しできるところがあれば引き続きお話ししていきたいと思いますので、また聞いてもらえれば嬉しいです。
