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皆さん、こんにちは。思考を走らせる ねごラジオ、ランニングドクター ねごが、日々の出来事を学びのジョークに変える15分。
今日のテーマは、AIを使いこなすことができる人と、使いこなせない人の頭の中の違い、ということをテーマに話していきたいなと思います。
先日ですね、同僚の先生から、AIで論文検索して情報収集してるよっていう風な話を聞きました。
AIをしっかり活用してますね、ということで。
皆さん、やっぱりAIね、どんどん使ってきてるかなと思いますが、病院でもね、医学知識だったりとかを、やっぱりAI賢いのでね、どんどん聞いていくというような流れはちょっとずつ出てきているかなと思います。
一般の世間よりかは、もしかしたら遅いのかなと思うんですけど、徐々に浸透していきます。
一方で別の先生は、AIに調査、情報収集して、そこから資料作成まで一連の流れとしてやってもらったんだけど、すごいね、めちゃめちゃできるねっていう風に言ってる人もいるんですよね。
同じAIツールを使っているのに、この差ってすごく大きいと思いませんか。
ちょこっと調べているだけなのか、秘書のように手伝ってもらっているのかというような違いが生じているんですよね。
なんでこんな差が出るんだろうなというふうに思うわけですよね。
実はAIを使いこなすために、僕が最も重要かなというふうに思っていることがあるんですけど、それはアウトプットを前提にした活用をしているか、アウトプット前提の施行をしているかということが重要なんだというふうに僕は思うんですね。
これについて話していきたいなと思います。
まずですね、AIって皆さんどういうふうに使ってますか。
ChatGPPだったり、クロードだったりとか、ジェミニだったりとか、PowerPlexityだったりとか、いろいろAIって出てきているかと思います。
もうAI戦国時代というふうに言っていいかと思います。
それを皆さんどういうふうに使っているかということなんですけどね。
一番多いのは検索ですよね。知識を出してもらうみたいな、そんなことかなと思うんですよね。
ミートソースのパスタをうまく作りたいんだけど、どのようなコツがあるのかなとか。
この歴史的な建造物って誰が作ったのかなとか。
あれ、なんで鳥って空を飛べるのとか、そんなところですかね。
病院内ではこれこれの病気の糖尿病の治療薬について調べてねとか、そんな感じでしょうか。
このような形で、要は調べるということで使っている方が多いんじゃないかなと思うんですよね。
私も最初にAIを使い始めた時っていうのは、完全に賢いGoogle検索というような形で使っていました。
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検索です。
例えば、糖尿病の最新治療法について教えてとか、このお薬の副作用はとか、そんな感じなんですよね。
実はこれってAIを全然活用しきれてないんですよね。
スイスアーミーナイフって皆さん知ってますかね。
小さい棒状のものからナイフだったりとか、缶開けだったりとか、扇抜きだったりとか、そういうのがいっぱい収納されてて出すことができるというようなナイフのことですよね。
ナイフというかツールのことですけど、これをスイスアーミーナイフって言いますけど、
これを買ったのにナイフしか使ってない、ナイフしか使わずにパンしか切ってないみたいな、そういう状況と一緒なんですよね。
あるいは、高性能なオーブンを買ったのにパンを温めることしかしていないとか、無駄ですね。
それだったらトーストでよかったじゃんっていう話なんですよね。
とか、F1カーでコンビニまで買い物に行くみたいな、そんな感じですよね。
全く無駄ですよね。
こんな感じでAI活用しきれてないよねっていうふうになるわけですよ、この使い方というのはね。
でも、ある時に勉強会の準備というような作業を全体で、ワークフロー全体でAIを活用してみたら、全然違う体験になったんですよね。
先ほどの例でいくと、単発の調べ物という観点でいくと、糖尿病について教えてという形で情報をもらって、
なるほど、勉強になったなっていうので終わりなんですよね。
これでも十分活用としては、知らない分野に関してはどんどん新しいことを知れるということで、すごく重要な使い方ではあると思うんですけども。
今度は、作業全体、ワークフローと言いますけどね。
ワークフロー全体として活用する場合はどういうふうなことになるかというと、糖尿病の勉強会の準備をしまうということになると、まず調査が必要ですよね。
その後、情報を整理します。それで資料作成をして発表準備に移っていくというようなところになりますけど、各段階でAIに相談していく。
全部のワークフローにおいて相談していく。すると、AIの活用の幅、活躍の幅がめっちゃ広がるということなんですよね。
今まではこのワークフローで言うと、調査でしか使ってなかったということなんですけども、できた資料を自分であれこれあれこれ整理するんじゃなくて、
AIに頼んで整理してみよう。そしてその資料をチェックしようみたいな感じだったりとか、資料作成も自分でスライドを作っていたところをいい感じにAIに作らせて、
それでスライドまで、デザインまでやってもらう。そして自分で手直しするみたいな感じで、全部にAIを活用すると、これがびっくり。
調べ物以外にもすごく活用する幅があるということに気づくんですよね。これってAIを活用できていない状態だと、レストランで言うとメニューを見せてって言ってるのと一緒なんですよね。
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レストランでメニュー見せて終わる人っていないんですよね。レストランの機能ってもっといっぱいあるわけで、おいしい料理を作ってって言って持ってきてもらうっていうところまで含めてレストランですよね。
これと一緒なんですよね。メニュー見せてとしか言ってなくて、おいしい料理を作ってっていうところまでは言ってないみたいな構造にあるんですよね。
これじゃあもったいないぞというふうに思うんですね。これが人によってAIを活用する上で差が出てきているというところだと思うんですよね。
じゃあなんでこんな差が出るのかということについてなんですけども、一言で言うとワークフローですね。ある作業がAという作業があったときに、その目標を達成しようとしたときの全体のワークフローを思い描いて、それをちゃんとグリップしながらAIに手伝ってもらうことができてるかということだと思うんですね。
ちょっと分かりにくいので説明していきますが、例えば僕、普段病院で患者さんを診療するときですよね。特に診断をしたりするときとかは何か症状が出てますと、検査の異常が出てます。
この検査の異常を出す、こういう症状を出すっていうのはやっぱり一つの疾患だけじゃないんですよね。いろんな疾患が判別疾患として候補として挙げられるわけですよね。それを臨床推論と言いますが、この症状とこの症状とこの症状が組み合わさっているからということで、こういうBという病気なのではないか、もしくはCなのではないかという形で仮説を立てるわけなんですよね。
じゃあ、この検査をしよう。CTの検査をしようとか、この血液検査を出そうみたいな感じで検証していって、この検査結果なんだからこれはBという病気ということで矛盾はないよねっていう感じで結論を出すというようなプロセスを踏んでいってるわけなんですよね。
これって当たり前なんですよね。そりゃそうだろうということなんですけど、これを頭の中で今自分は仮説を立てている段階だとか、これは検証している段階だというような形でワークフローをしっかりと認知、メタ認知することができるかということがすごく重要なことなんですよ。
これがAIの活用に差が出てくるということなんですよね。今言ったような例っていうのはAIでも全く同じなんですよね。皆さんやってるんですけど、それをちゃんとワークフロー全体を認識する。それでAIを活用するということが重要なんです。
実は先ほどの勉強の資料を作ってというようなAIの活用法があったと思いますが、例えばこれ雑にお願いしてもある程度はやってくれるんですよね。資料作成してっていうふうにお願いするわけですよね。でもこれっていうのは実は自分の頭の中で自分で資料作成をするときのワークフローを無視して全部掘り投げてしまっているわけなんですよね。
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例えば会議の議事録を作成するということをイメージしてもらいたいんですけれども、これって無意識にワークフローをこなしているわけなんですよ。議事録作成しますってなったら会議の内容をまず把握するでしょ。そして整理する。そして重要なポイントっていうのを抽出してくるわけですね。これは大事だなとか。決定事項とかその後のアクションプランについて整理をするわけですね。
そしてそれをまとめて最終的な文章を作成するということなんですよね。これを何ていうかな。僕たちは会議の議事録を作るぞっていうぐらいの意識でやってるかもしれないけれども、細かい工程に分解してみると様々な工程を踏んでやってる。実はそういうワークフローを行っているということなんですよね。
AIでもこれを意識して活用するわけです。だから議事録を作成してではなくて会議の内容をまずは整理して重要なポイントを抽出して分析してその中から決定事項とやるべきアクションを整理して、それを踏まえた上で文章を作成してというような形で4段階4ステップぐらいで分けてAIを活用するとものすごく能力を発揮するわけなんですね。
全体的に議事録作成してという形で掘り投げない方がアウトプットは質が保たれるわけです。議事録作成ということを例に取りましたけども、これ勉強会でも全部一緒ですよね。勉強会でも同じような形でステップに分かれてるわけなんですけども、皆さん多い人はこのステップで分かれるうちの一番最初の調査ですよね。調査するというところだけでしかAIを使っていないということなんですよね。これはもったいないでしょうということになるわけです。
ワークフロー全体でAIをパートナーにすることができている人っていうのがAIを活用できる人であって、AIの分析力だったりとか構成力だったりとか表現力っていうのの全部の能力を発揮することができるということになります。
では、AIを活用できる人になるためにはどういうふうにしていけばいいかということについてなんですけども、これはもうさっきから言っている通りワークフロー全体をメタ認知する抽象化能力っていうのが重要なんだと思うんですよね。
何事も調べる時とかありますよね。何か糖尿病について調べますとか市場調査をしようとなった時に他の会社競合の会社について調べますとかそんな感じでいろいろ調べることがあると思いますが、やっぱりそれって調べ物をする時っていうのは何かしら動機があるはずなんですよね。糖尿病を知りたいという時は糖尿病のことでやっぱり困り事があって
何か解決したい問題がある時のことがほとんどですよね。そんな感じなんですよ。競合の調査をするっていう時も何かアクションプランを立てたいなとか資料作成したいなとかそういうことが背景にあると思うんですよね。だから調べ物をする時っていうのはそういう背景も含めた全体のワークフロー、最終的に何をしようとしてるんだっけっていうところまで含めてワークフローを意識することが大事だと思うんですよ。
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すでに何かの目的があってAIに調べ物を頼んでいるはず。なのでその全体の流れを見直してみるっていうことなんですよね。なので先ほどの競合に関して調べたいっていうふうに例えば思ったとしますね。こういう時っていうのは実際はじゃあ背景には資料を作成しなさいと言われててそれをやりたいんだっていうことが背景にあるとします。
ということは調べてくださいっていう調査をAIに依頼したわけなんですけど全体的なワークフローを考えてその次にじゃあこの調査資料をまとめてくださいとまとめました。さらに分析しますと分析してください。そして最終的な資料を作成してくださいというふうにすれば自分がもともとやろうとしていたワークフロー全体に対してAIを活用するというようなアクションに変わるわけですね。
結論全工程でAIに手伝ってもらうという意識が重要なんですよ。ワークフロー全体を意識してそして全工程でAIに手伝ってもらうということですね。なので情報収集整理分析結論そして資料作成表現このすべてにおいてAIをパートナーとして活用するということなんですよね。これが重要です。
じゃあ今からどうしていったらいいんだみたいなそんな大きなプロジェクトもないし自分そういうことをやってるわけじゃないしというふうに思った方もいるかもしれないんですけど小さなアウトプットから始めればいいと思います。最終的にやっぱり何かしらアウトプットしようというようなことにおいてAIを活用するといろんな能力を発揮してもらうことができる。
例えば日報を書きなさいというふうになったときにAIに下書きをしてもらうとか会議の後にサマリーを作ってもらうとか返信メールの文明を考えてもらうとかこれ最終的にアウトプットを出そうとしていますよね。このアウトプットを出すといったときに小さいアウトプットでもやっぱりちゃんと考えるとワークフローが存在するんですよね。
ステップ1ステップ2ステップ3みたいな感じでワークフローが存在します。これのすべてにおいてAIを活用してみるというような意識でやってみるといいと思うんですよね。だからメールの返信考えてじゃなくてまずこのメールの内容を分析してそして出してもらう。
なるほど相手はこういうこと言ってるんだな。よしじゃあ僕はこういうふうに思っているんだけどこれはどう思うかなみたいな感じでまずは壁打ちしてみる次はなるほどこういうことか。じゃあそれを踏まえて全部を踏まえて返信メールを実際に作成してというような形で実際はそういうふうにしてるんですよね頭の中でこのワークフローを実際に脳の外に外部に取り出してAIに手伝ってもらうということが重要なんだと思うんですね。
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こういう小さなアウトプットからAIをしっかりと活用していくということが大事です。
ランニングでもいきなりフルマラソンを走らずにちょっとした距離ですよね。3キロぐらいから始めるみたいなノリと一緒です。
このようにアウトプットを前提としたAIの活用の意識をしっかり持ってそしてアウトプットをするという作業においては必ずステップ1ステップ2ステップ3というようにワークフローが存在するのでそれをメタ認知する。
そしてその全工程においてAIを活用してパートナーとして活躍してもらうということ。調べるだけでは終わらずに調べた結果どう活用するかということまで含めてAIと一緒に考える癖をつけるということですね。
ということでこのようにAIを活用できる人と活用できない人の差ということについて話してきました。AIはどんどん進化してきています。AIをただ調べるツールとして使っている人は非常にもったいないです。
そして時代に置いていかれてしまうと思います。ワークフロー全体のパートナーとして使う時代というのはもうとっくに到来しています。まだ追いついてない人急いでキャッチアップした方がいいと思います。この転換ができた人ですよね。調べるツールというところからワークフロー全体のパートナーにするエージェントとして活躍してもらう。
この転換ができた人とできない人というのはこれからどんどん差が広がっていくということになります。でもですね、これって実際はAIに限った話じゃないと思うんですよね。AIがなかった時代っていうのもアウトプットを前提に物事を考えているか作業しているかということによって能力の差ってすごく出てきたと思うんですよね。
何かあることについて調べたとします。例えばスキーについて調べたと思います。どういうふうにしたらうまく滑れるのだろうかということを考えたりするわけですけども、調べてうーんっていうふうに思って終わる人とこれをじゃあ明日友達に教えようという形で調べるのか。またまたこれをまとめ記事としてネットに上げようというふうにアウトプット前提として調べるのか。
これって全然学習効果が違ってくるっていうのは皆さんも体感するところだと思うんですよね。これって今までも一緒なんですよね。これが同じ互変の原理があって、これがAIの登場によってその格差っていうのが加速してしまうっていうような構図を今まさに見ているのかもしれないなというふうに思います。
今回はAIを使いこなすために最も重要なのはワークフロー全体でアウトプット前提とした思考にしっかり切り替えていくことっていうのが重要だということで、そういう流れで思考を走らせていきました。
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あなたは明日どんなワークフローでAIと一緒にアウトプットを出していきたいなというふうに思いますか。思考もランニングも目的地を決めて走るから、ある景色にたどり着くことができるということですね。ということで、AIガンガン活用していきましょう。それでは今日もいい一日を。バイバイ。
