AIの進化と活用
聴くNIKKEIリスキリング
はい、こんにちは。NIKKEIリスキリング編集長の桜井洋です。
この番組は、変わりたい組織と成長したいビジネスパーソンをガイドする
NIKKEIリスキリングに掲載した記事を深掘りしたり、
ビジネスパーソンの学びに役立つ話をお届けしたりするポッドキャストです。
編集チームのメンバーやゲストの方で、ちょっと横道にもそれながら
ビジネスに役立つ楽しいリスキリング情報を提供いたします。
今回は、リスキリングやキャリア作りの実践家をゲストにお招きし、
社会人の学びのコツなどについて幅広く聞いていく
実践者に効くシリーズをお届けいたします。
ゲストはAIコンサルタントの倉島陽介さんです。
倉島さんの取材記事を執筆したライターの石伏薫子さんと一緒に
前編後編にわたってお話を伺います。
前編では、倉島さんは生成AI自転車に例えていました。
生成AIの進歩は目覚ましく、
かつての性能がいわゆるママチャリだとすると、
今はスピードの出るロードバイクのように進化しています。
当然、使う側もレベルアップしなければなりません。
ただし、ただのロードバイクではなく、
補助輪付きのロードバイクなので、
練習すれば乗りこなせるようになるといいます。
そのコツを伺いました。
では、どうぞ。
企業への実装事例
では、倉島さんにお話を伺いますけれども、
ニッケリスキリングの中でも記事を書いていただいて、
その連載を書いていただいた石渕さんも入っていただいて、
今日3人でお話をしていきたいと思うのですけれども、
視聴者の方向けにですね、
倉島さんはどんな方なのかというのを少しだけ、
生成AIスクールをやっていらっしゃるとか、
そのあたりも含めてですね、
どんなことをされているかというのをお話していただいて、
よろしいでしょうか。
はい、わかりました。
倉島陽介と申します。
もともとソフトウェアのエンジニアだったのですけれども、
その後ですね、MBAを取得して、
ビジネスとテクノロジーをつなぐというようなところで
ITコンサルになったのですが、
その後ですね、AIが、
ディープラーニングが入り始めた頃ですね、
7年くらい前に、
ディープラーニングを自分でキャッチアップをして、
AIコンサルとして活動してきたのが、
5、6年という形ですね。
そんな中で、
CCIが、チャットGPTがリリースされて、
そこからLLMと呼ばれる言語系の、
ディープラーニングは基本的には画像とか動画系だったのですが、
急に言語系が来たというところで、
そちらのキャッチアップも自分で行って、
それを教えるような研修もしながらですね、
かつAIのコンサルとしても、
データサイエンスとか画像系のコンサルをしながら
研修もするというようなことを、
1年半くらいやってきました。
で、2025年1月からですね、
CCIビジネススクールリニアというのを立ち上げまして、
ここでは結構怪しいAIセミナーが増えてしまっているので、
そこをですね、
実績がない人が結構やっているケースがほとんどなんですね。
なので、僕が今まで30社、
10万人くらいに研修を提供してきたんですけれども、
実績のある講師が30万とかではなくてですね、
月額3万円くらいでやるというような、
適正価格というようなコンセプトで始めているというところですね。
今は30名ほどおりまして、
医師だったりですね、
公認会計者だったり、CFOだったり、経営者だったり、
いろんな方々が集まってきていて、
みんなのバックグラウンドを持った上で、
どういうプロンプトをみんなが書くのかというところを、
ビジネススクールのケースメソッドというのを使って、
ある会社の状況を物語にして、
その状況であなたはどう考えますかというのを、
それぞれのアプローチで考えてもらって、
もちろん基礎的なところはお伝えするんですけれども、
みんなでギブアンドテイクというか、
ディスカッションして持ち帰るというようなことをやっております。
なので、AIコンサルと研修の講師と、
ビジネススクールの運営という、
3つの役割を今やっております。
AIについて浦島さんに聞けば何でもわかるということですね。
かなりお客さんがメーカーだったり、
広告代理店だったり、ジムだったり、
いろんなお客さんがいるので、
爆発を踏んでいるという意味では経験は豊富なんですけれども、
例えば漫画家のスクール生がいるんですけれども、
彼が出すプロンプトは物語調だったりするわけですね。
そういうのが結構、僕の発見でもあるので、
いろんな人のバックグラウンド、背景にどう考えるのかというのは、
非常に勉強になりますね。
ありがとうございます。
法人向けにAIをどうやって実装していくのかというところと、
個人がAIを使って、自分の仕事なりをどうパワーアップしていくのか、
両方あるじゃないですか。
重なる部分もかなりあると思うんですけれども、
両方やっていらっしゃって、
今日のお話として両方していただきたいなと思うんです。
ちょっと思い返せばですよ。
石口さんが倉島さんの連載記事を3回書いていただいてますけれども、
常駐で今これ見てるんですけれども、結構見出しが面白くて、
2023年はいつでしたっけ?
5月かですかね。
5月ですかね。
最初の1回目の前半のタイトル覚えてますか?
自転車に乗れっていう話でしたよね。
AIという自転車に乗れ。
中が逃げるもありの生存戦力。
3つ目が目指す21世紀のラファエロ。
なんというか、AIだけのすごいエモーショナルな感じのタイトルで
いろいろやっていただいたんですけれども、
あれから結構経ったじゃないですか。
2023年の5月ですから、2年は経ってないんですけれども、
1年7、8ヶ月経っていて、
どんなことが起きて、企業への実装ってどう進んでいったのか、
個人はどう変わっていったのか、
どんなスキルが今求められているのかっていう話をしていただきたいと思います。
どっちからいきましょうか。
法人まず、いろいろコンサルタントされていて、
言える範囲で全然結構なんですけれども、
例えばどんな会社ですか。
大手自動車メーカーの全社員向けの研修教材を作ったり、
あとは生命保険会社の全社員向けの講演をしたり、
あとは日本のメーカーの知財部門の全社員が受けるようなものでした。
これは海外のリチウムイオン電池を作っていらっしゃるので、
海外の規制だったり、あるいは新しい企業どこが出てきたのかみたいなところを
リサーチをするのに使ったりですね。
アイディエーションも結構知財なので、
知財の企業が来たときに捨てるかどうか判断するときに
2ステップぐらいあるので、そこでアイディエーションをするというような
プロンプトを提供したりというところで、
かなりいろんな業界から依頼があって、
都度ヒアリングをして、どういう業務をやっていますかと全部聞いて、
どこにペインがあるか、どこにコストがかかっているのか聞いて、
両方丸だった場合にはそこを重点的にプロンプトを使って
解消できるかをやってみましょうというので、
僕がプロンプトを作って提供するというような感じになっています。
あくまで最終的には社員の方々が自分でプロンプトを
未来の展望と課題
作れるようにするところを伴走されているという感じですかね。
テンプレートを渡しして適宜書いていただくというような形ですね。
割と企業にGPTが導入されていたり、
コパイロットが導入されていたりするんですけど、
やはり使いこなせていないわけですよ。
やはりベースは1年半前と変わっていなくて、
自転車だけ渡されて、乗れませんけどという人がいっぱいいるわけですよ。
いまだにですね。
2023年ってそういうふうにおっしゃっていましたけど、
2025年1月ですけど。
なので、先月やった広告代理店さんも
コパイロットのことをコピロットと書いていて、
全然使っていないです。
それはでもしょうがなくてですね、
いきなり自転車渡されても、
転んで怪我して使わなくなるわけですよ。
乗りたくないと。
別に歩けるしっていう話なんですよ。
自転車がどれくらい早く目的地まで着けるのかっていうのを
誰かに示してもらわないとやっぱり
使い始められないじゃないですか。忙しいし。
そういう状況がかなりいまだにあるというのは
検証していて非常に感じますね。
おそらく今具体的なお名前を挙げていらっしゃらないですけど、
結構日本を有名な企業の方々で、きっと優秀な方々ですね。
管理職の方もそうでしょうし、
いろいろな。
広告代理店さんの場合はCMプロデューサーの方々なので、
かなり忙しくて優秀な方々というような感じですね。
そうか。優秀な方々だけども、まだAIと自転車に乗れと
2023年の5月に倉島さんが記事の中でおっしゃってましたけども、
なかなか自転車に乗りこなせてなくて。
これどうなんですかね。
その間、あれから2年弱でとんでもなく進化したようにも見えるんですよ。
いろんなバージョン出たし。
僕も頑張って1回プロチャットGP1ヶ月だけ契約して
3倍やってみようかといろいろやってるんですけど、
確かにとんでもなく進化してるように見えますが、
なんだろう、ベーシックな部分って。
ヒールで言うとですね、ママチャリがマウンテンバイクになって
ロードバイクになったような感じで、どんどん高度化してるんですけど、
乗りこなすのも結構難しくなってきてるわけですよ。
なので、自転車乗ったことない人からすると、
その進化って置いてきぼりされてるわけなので、
バイクが進化したからといって個人が進化してるかというと、
そこはまた練習が必要なんで。
ママチャリは乗れますよ。でも僕、ロードバイク乗れないですね。
リアルに。
僕もそうです。
っていう状況になって。
細いやつ。
今、弱虫ペダルっていうアニメはなぜか今頃ハマってるんですけど。
格差が広がってしまってるんじゃないかという不安があるというか、
自分は最初はちょこっとやったけど乗りこなせないまま来てしまって、
先に行く人はどんどん行っていて、
もう今更キャッチアップできないんじゃないかっていう、
ちょっと格差に対する恐怖みたいなものも生まれてるのかなと思うんですけど、
私自身もそうなんで、どうですか、そのあたり。
そこはですね、実はあまり大きくなくてですね、
いかに良い素材に触れるかというのが重要で、
AIの実装事例
例えば去年、イリノエ工科大学のサロンXというイベントがあってですね、
これが世界4都市でその国の問題を生成愛で、
プラスデザイン思考で解けるかっていうようなイベントがあってですね、
日本はメンタルヘルスっていうような問題定義がされていて、
僕がその先生への講師として呼ばれて、
あと精神科医の先生も呼ばれて、
ビオトープというデザインコンサルの企業がそれをコーディネートしてるんですけど、
その時に僕が25分間の講義を行ってたんですよ。
これは日経ビジネススクールさんでやらせていただいた、
3時間かける2の6時間のコースを25分に圧縮してお届けしたんですよ。
そうしたら皆さんすごいスピードでキャッチアップして、
その日のディスカッションをめちゃめちゃ皆さん使ってですね、
使いこなしてたんですけど、その後の受講生の話をたまたま聞いたんですけれども、
あの時の25分のおかげで、自分の領域、コーチングの領域の中でですね、
AIの専門家みたいな立ち位置になっているということをおっしゃっていて、
もちろん賢いは賢い方なんですけれども、
やっぱりコツさえつかめばどんどん乗れていくものなんですよ。
やっぱりそれだけ言語というのが、チャット僕らが今までずっと使ってきたインターフェースというのがあってですね、
やりとりがこうやってやればいいんだというのが分かると、
すごく乗りこなせるような短期間になりますので、
そこは埋めるのはすごく早いというふうに考えていますね。
それを信じるとね、まだ遅くないんだなって、
まだこれからやろうかなという気にはなりますよね。
そうですね。
そうすると何次第なんですか?
なんか今お話が上がって何となく思ったのは、
きっと問題をどれだけ正しくまず捉えているか次第なような気がして、
それがないで何か触れるってなっちゃってもわっけわからない。
つまりロードバイクなんで、どっかすぐ行っちゃうけど、
問題ここですからって特定できた人だったらという感じですか?
成果を出すには方程式があるって話を結構してて、
それがAIかけるプロンプトの質イコール成果ですね。
このAIっていうのは結構担保されつつあるじゃないですか、性能が。
ここ無料版使っているとちょっと怪しいんですけれども、
有料版使っていればそこは担保されますと。
かけるプロンプトの質っていうところ、
これが前記事で書いたロール定義と目的定義と作業指示。
この3つを丁寧に書くと成果が自動的に上がるっていうような仕組みになるわけなんですけど、
ここで目的定義が一番重要で、
自転車と同じでどこに行きたいかっていうのを考えないとダメなんですね。
例えば空港に行ってどこに行きたいかわからないっていないじゃないですか。
なので目的地をまずは自分で定めて、
そこにあったロールが誰なのか、何の専門家に聞くのかとかですね。
あるいは専門家じゃない人の意見を聞きたいかもしれないですよね。
ビジネススクールの通ったことがない人はどういうふうに考えるかとか。
そういうのを目的を定義することによってロールも変わってくるので、
そこの目的が非常に重要で、
かつその目的を決めたらですね、
この目的を達成するためにはAIにどういった役割、ロールを与えれば
良いアウトプットが得られるのかっていうのを聞いちゃうっていうのが手なんですね。
そうすると経済アナリストですねとか、戦略コンサルの勤勢の方ですねとか、
イロンマスクですねとかっていうようなロールのアイディアが出てくるので、
それを使ってプロンプトを作るっていうのもかなり有効かなと思います。
目的と作業指示がちょっとぼんやりしちゃったりする場合もあって、
ここどう違うのかなって。
ほぼ重複する場合には、作業指示だけでもいいんですけど、
最初学び始めた時には必ず書いた方がいいと思っていて、
それは目的定義を書かないとですね、ブレちゃうんですね。
作業指示あるもこれもってなって。
そうするとかなり曖昧な指示になってしまって、出てくるものも曖昧になると。
なのでガベッジインガベッジアウトっていう話をいろんなところでしてますけれども、
ゴミのインプットからはゴミしか出てこないんで、
プロンプトがいろんな方向性にブレたものになってしまうと、
やっぱりアウトプットもアバウトのものになってしまうので、
そういうところを意識してロール定義、目的定義を書いた上で
作業指示を書いた方が一貫性のある筋の通った指示になるので、
お勧めはしています。
そうかそうか。例えばどうしたらいいですかね。
石口さんあまり使ってらっしゃらないっておっしゃってましたけど、
例えば記事を書くときとかに、使うとして。使うとしてですよ。
目的はあれですよね。だから記事を書くじゃないですか。
図形リスキリング用の記事を書くが目的だとして、
ロールはライター、石口、河浦子です。
作業指示ですよね、この場合。
そこはあれですか、例えば三千字で書くとか、具体的に入れていくとか、
そんなイメージなんですか。
そうですね。文字数と、文字数はわりと無視されることもあるので、
チューニングが必要ですけど、あとは何を書くかですよね。
こういうテーマで、南部構成でとかですね。
プロンプトの質
書く部はこういう方向性のタイトルで、みたいなことを伝えると、
その方向で書いてくれます。
何で記事を書くかというと、
例えばすごく読まれる記事を書きたいと書いてほしいってなった場合に、
そこは目的に読まれる記事を作るみたいな。
すごく覚える人たちよね。
作業指示のところに、じゃあ何だろう、例えば、
どういう、こういう層に読まれるものとか、
そうですね。
そうそう、分けていくのが一番いい。
ターゲットは非常に重要なので、ターゲットも書きますし、
これは100万PVされるという目的で書いてくださいとかですね。
目的はそうなっています。
最後に、2文加えるというのをお伝えしていて、
それが今この記事を書くにあたって、
必要な情報がもしあれば聞いてくださいと。
3問まで。
質問は1問ずつしてくださいというのを最後に書くと、
そうすると分かりましたと。
AIは指示を出すと必ずそのまま動いちゃうんですけど、
今の2文があると、まず質問が返ってくるんですよ。
ターゲットは誰ですかと。
デスマス調ですかとかですね。
前提が埋まっていないところで期待値のズレが起きて、
ダメだとなってしまうので、その期待値のズレをできるだけ
同じにするという意味でも、今は3問にしましたけど、
たくさん前提を埋め合わせる質問をしてもらって、
ここの確かに目線合わせができていないなというところを発見して
伝えてやると、かなり期待通りあるいは期待以上のものが出てくると思います。
前提の目線合わせですね。
これ今記事のライティングをしているので、
記事の話をしましたけども、いろんな職種の方がきっと聞いてらっしゃいますけども、
そのマーケティングもそうでしょうし、営業でもそうでしょうし、
例えば倉島さんがいろんなところでコンサルしていて、
例えばこういうように書いてくださいって言ったら、
すごく劇的に成果が出たみたいなサンプルって何かありますか?
たくさんあるんですけど、
例えばですね、パーソナル事務の会社に企業の研修を提供したんですね。
基礎編と応用編というのを提供して、
彼ら30人か40人くらいの正社員がいて、
業務委託もいて、事務を展開しているんですけど、
アンケートの分析とかですね、マイルストーンの作成とか、
あるいはSNSの運用とかですね、
割とトレーナーがそういったバックオフ執業もやってらっしゃったんですよ。
なので、基礎編を受けていただいた後に、
皆さんにですね、1週間当たりどういうタスクがありますかと、
それをどれくらい1週間当たりかかってますかと、
AI使ったときにそれが何分になりましたかっていうのをアンケート取ったんですね。
そしたら30人くらいが回答されて、
だいたい70タスクですね。
タスクが上がってきて、年間の削減時間がだいたい2,800時間。
営業日間では1日8時間とすると、348営業日分が削減されたんですね。
これはですね、じゃあ人減らしましょうっていう話ではなくて、
今までルーティンワークとか型化できるクリエイティブワークに
かなり時間が費やされていたってことなんで、
それをAIに寄せて、もちろんゼロになるわけじゃないんですけど、
自転車にですね、目的地まですぐ行って、
叩き台を作って構成して出すっていうような形にして、
時間が減りましたと。
そうすると彼らの場合はフィジカルな業務なので、
お客さんに向かう時間が増えますし、
そこで教える理論っていうのもあるので、
その理論を学ぶのに時間を費やしたりできるわけですね。
そうすると市場価値が上がったりですね、
お客の満足度が上がったりということがありますので、
そういったところでかなりインパクトがあったなと、
いうふうには思いますね。
前にウェビナーで来ていただいたときに、
1つのプロンプトを書くのに丸2日とかかけたって
確かおっしゃってたなと。
そういう状況って今もそうなんですか?
もう少し圧縮はされました。
なぜならば当時はGPT3.5だったので、
かなり条件をしっかり書かないとうまく動かないという状況が
あったんですけど、
AI自体がそれこそママチャリからロードバイクになっているので、
そこまで条件を厳しく書かなくても
ちゃんと動くようになってきているので、
その時間はかなり圧縮されていますね。
なるほど。
ロードバイクになっていますよと、
乗りこなすのも難しそうだけど、
乗りこなすにはどうしたらいいですかという
こちらの問いかけに対して
すごく精度よく返ってくるようになっているということですか?
はい。
じゃあ結果的にロードバイクに乗れない自分も
割と短時間で乗れるようになっちゃう世界になっているということですか?
そうですね。
なんというか、補助輪が付いているような
補助輪付きのロードバイクか。
補助輪付きのロードバイクか。
そこは、さっき言った2分を加えるのが結構有効で、
やっぱり自分の糸がずれていると変なのが返ってきて、
それが比喩でいうと怪我なわけですね。
転んでダメだという。
そこが転びづらくなるので、補助輪があると。
なので、前提を埋めるという補助輪が2本あると、
AIの実装プロセス
期待どおりか期待以上のものは返ってきやすくなるので、
なので、かなりいい状況になっているなと思います。
タッチアップするのには。
質問を2分加えるのは、2分じゃなくても、
例えばもっと聞いてもらったら、もっとちゃんとAIと会話ができて、
向こうにも糸が伝わりやすくなると考えると、
いくらでも聞いてくださいとか、あるいは10個立てたらいいですとか、
そういうことでもいいですか?
そうですね。ただ、結構本当に深い質問が返ってくるので、
疲れます、それぐらいだと。
本当に踏み込んでくるので。
あと、市場分析してくださいという指示で、
分からないことがあれば聞いてくださいと入れるじゃないですか。
AIからの質問で、どんな市場ですかとか、
市場分析してくださいということを聞いてくることもあるんですよ。
市場分析の、あなたどう思ってますか?とかですね。
そういうときには突き返すようにします。
それはあなたに今お願いしてるでしょ?っていうのも。
なので、そういうところもあるので、
適宜ですね、全部真に受けないで、適宜突き返して、
これはちょっと答えたほうがいいなっていう目的とか、
ターゲットとかっていうのは、ちゃんと答えてあげるっていうような付き合い方をするといいですね。
なるほど。聞かれると、頑張ってこっちも考えて、すごい時間かかっちゃいそうですよね。
これまさにビジネススクールでも、昨日の夜やってたんですけど、
やっぱり全部真面目に答えようとして、
そうすると自分の考えに引っ張られてしまうので、
あまり良い成果を得られないっていう現象が起きていたので、
今の案内をして、突き返しましょうっていう話をしたら、
確かにっていう話になったんですけど、
適宜突き返すのもかなり大事ですね。
主導権は自分が持つってことですね。
自分が持つってことが大事です。
あるいは、例えば複数のAIをJATGPTにいろいろ聞かれたと、
これ答えられないなってなったとして、
これをジェミニーに投げて、
ジェミニーが答えたのを入れるとか、
複数のAIの使いこなしも山島さんやってらっしゃるんですけど、
その中でどうすればいいですか?
そうですね。
一つのAIの中でロールをたくさん作って、
チェーンのように今のアウトプットをダメ出ししてくださいとか、
このダメ出しを受けてブラッシュアップしてくださいっていうような使い方は結構してます。
アイディエーションとかは、
クロードだったり、JATGPTだったり、
グロックだったりっていうような色んなの投げて、
いいのが出てきたらそれを選ぶみたいな形で使ってます。
複数使っちゃえばいいんですよね。
そうですね。
皆さん。
いろんな条件があるので、
例えばクロードは賢いんで僕は好きなんですけど、
ウェブ検索はできないんですよ。
なので、深めるときとか文章を書くときには使えるんですけど、
何かリサーチしながらアイディエーションするみたいなときには使えないデメリットがあって、
ここを解消するのがパープレキシティっていうAIで、
パープレキシティの有料版はAIのモデルを変更できるんで、
そこでクロードを選択して調べ物とかをしてるんですけど、
なのでこういうときはパープレキシティ、こういうときはクロードみたいな形で、
適材適所でAIを使うっていうのが大事だなと思ってますね。
ありがとうございます。
スキルと対話の重要性
前半お話ししていただきたいのはこの辺りまでなんですけど、
思ったのは、2023年の5月にその記事を石口さんが書いて、
去年の5月に日経リスキングカフェのほうでお話をしていただいて、
この間すごく変わったことって、僕ちょっと伺ってて、
実はあんまりないんだけど、でも対話をもっとしていく、
つまり目線合わせをしていくっていうところの重要性が、
ますます増したような感じが今したんですね、お話し聞いて。
どうでしょうね、まとめ的なあれですけども、
AIを使いこなすスキルって、例えばこの2年ぐらいで、
個人が身につけるべきスキルってこうなったとか、あるいはここですよっていうのを
端的に言っていただくとするとどんな感じですか?
そうですね。進化がすごい激しいんですけど、
最先端を追い続ければ成果につながるかってそうでもないので、
まずは自分が業務で使えるAIはどれなのかっていうのをいくつか試してもらって、
そのAIでどこまで自分の業務は楽になるのかとか、
あるいは高度化するのかっていうところ。
高度化っていうのはコンサルのロールを持ってきてですね、
自分の頭にない知識をもらうっていうことを指してますけど、
そういうことができるのかっていうのを突き詰めてもらって、
まず土台を作ってもらうのが大事だと思いますね。
その土台を作った後に、
じゃあ先端のものだとどこまでできるのかっていうのを
試していただくというのがいいと思いますので、
いきなりじゃあオーワンプロを使って3万円ですごい急成長するかっていうと、
オーワンプロについては出力速度がかなり遅いんで
出力速度がかなり遅いんで5分くらいかかっちゃうんですね、出てくるまで。
なのでそういう意味でも効率逆に悪くなっちゃうので、
まずはその3,000円のプラスプランで、
チャットGPっていうのがいいんですけど、
それでどこまでできるのかっていうのを試していただくのが一番いいなと思ってますね。
かつたくさんアイディアとか出てくるんですけど、
そこから絞り込んだりですね、そのアイディアを結合したりっていうところは、
自分のセンスだったりですね、自分がリープラーニングしてきた
いろんな経験っていうものを言いますので、
そこをAIとの対話の中でさらに鍛えていくっていうところが重要です。
なるほど。分かりました。ありがとうございます。
では前半ここまでにさせていただきます。
AI典型リスキリング編集長の櫻井陽でした。
ゲストはコンサルテントの倉島陽介さんとライターの石口川岡さんでした。
では後半また楽しみにしてください。
はい、どうもありがとうございました。
ありがとうございました。
ありがとうございました。
