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こんにちは、Obockです。 コピペしてる場合じゃないラジオ2回目となりました。
前回は、イクキュアケにコパイロットと出会って、 VBA-0でマクロを作った話をしました。
聞いてくださった方、ありがとうございます。
今回のテーマは、AIで仕事が速い人の3つの共通点、です。
私がコパイロットを使い始めてから気づいたことで、 AIって使う人によって全然差が出るんですよね。
同じツールなのに、なんであの人はサクサク進めてるんだろう? みたいなことが起きがちというか、
そう感じたことないですか?
今日は、その違いというか、私が気づいたコツみたいなところを 3つに絞って話したいと思います。
まず前提として聞いていただきたいんですが、 AIって渡せば何でもやってくれる魔法のツールではないですよね。
最初は、私はそう思い込んでいた節があって、 何でもできるだろうと、ちょっと舐めてかかってました。
ただ、実際使ってみると、ちょっと思ってたのと違うなーってなることが結構あって、
またこれがChatGPTの使い方だとか、 Geminiだとこうだなーとか、
コパイロットだとこうだわーだとか、 結構ツールによる癖が大きい。
指示した通りに動かなかったり、 マートハズレな答えが返ってきたりだとか、
エラーが出て止まっているだとか。
で、AI使えないわーっていう人と、 私の頼み方が悪かったなーって思う人で、
そこで道が分かれるんだなというふうに思っております。
これが最初の共通点につながってくるんですが、
まず共通点1、伝え方を工夫する人。
AIで仕事が早い人の共通点、 1つ目は伝え方を工夫する人です。
具体的にどういうことかというと、 AIに何かお願いをするとき、
例えば、このデータまとめてーだとか、 いい感じにしてーとか、何とかしてーとか、
使いこなしてる皆さんからしてみたら、 こういうふうにざっくり頼んでた時代があったかも分かりませんが、
これAIからしたら、ちょっとわけわかんないですよね。
どのデータ、どんな形で、 何とかってどういう意味?ってなりますよね。
後輩だったら、丸投げできる人もいるかもしれないですけど、
何とかしてって言われたら、普通困りますよね。
それと同じです。
じゃあ、どう伝えればいいかというと、
シンプルに3つ、目的、手段、ゴール、 仕事と一緒。
紙くだいって言うと、何をしたいのか、
どのデータを使うのか、どうなれば完成なのか。
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この3点を日本語で書くだけで、
AIの返答の精度がめちゃめちゃ変わります。
ここで1つ私の体験談をお話しすると、
私が最初にコパイロットを使い始めた時って、
正直使えねえなと思って、
ビビりながらちょっとずつやってたんですよ。
なので、例えば本当にちっちゃいこと、
このシートとこのシートの平均値出せるだとか、
このセル並べ替えできるだとか、
ここに担当者フィルター入れられるみたいな、
今覚えたらちっちゃって、
どんだけ任せる気ないんだよっていう感じなんですけど、
でも、これが多分良かったんですよね。
スモールステップで積み上げていくっていうような形で頼んでいくと、
うまくいかない時でも、
ここずれてたんだって気づきやすいというか、
一気に大きな仕事をドーンと投げると、
どこで失敗したのかがわからなくなっちゃうので、
最初はちっちゃく頼んで、
だんだんそれを組み合わせて大きくしていく。
目的、手段、ゴールを意識しながら、
スモールステップで積み上げる。
というのが伝え方の工夫なんじゃないかなと、
私は思っております。
共通点2つ目。
エラーを怖がらない人です。
これは声を台にして言いたいんですけど、
AIが作った行動ってめちゃくちゃエラーが出やすいんですよね。
というか、エラーが出るのが当たり前。
最初からエラーなしで動くことの方が珍しいぐらいで、
また出た、また出たの繰り返しが普通です。
ただ、ここで心が折れるかどうかが全てといっても過言じゃないぐらい大事で、
でも大丈夫です。やることはシンプル。
エラーメッセージをそのままコピーして、
AIにこういうエラーが出たけど直して、
丸投げ、ぶん投げるだけです。
それだけなので、自分でコードを読む必要も、
原因を理解する必要も全くありません。
AIに丸投げでOKです。
ただ、これを粘り強く繰り返せるかどうかということが大事なんですよね。
一回直して、またエラー出て、また直して、またエラーが出て、
これをめんどくさーって止まらずに続けられる人だけが、
最終的にちゃんと動くものを作れる人になるという感じですかね。
最近は結構ちょっとマシになっている感はありますが、
エラーは出るものと心得ておいていただくのが良いかと思います。
あとはこれは私の実体験なんですけど、
修正を繰り返しているうちに迷宮入りすることって、
やっぱりたまにあるんですよね。
直しているはずなのに、なんかちょっとどんどんおかしくなっていっちゃう。
そういう時はもう潔くやり直す。
最初からもう一回頼むと。
これ結構大事です。
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こだわりすぎて泥沼になっちゃうよりも、
リセットして仕切り直した方が早いこともあります。
諦めない心と潔く手放す心、
この両方が必要になるんじゃないかなと思いました。
続いて共通点3。
完璧を求めない人。
3つ目のこれが一番大事かもしれないんですけど、
完璧を求めないということですね。
AIが出してきたものを最初から100点にしようとしない。
そもそも100点にしようと思わないっていうことです。
最初は60点でいいんですよ。
動けばいい。だいたい合ってればいい。
そこからここを直して、この条件を追加して、
少しずつ育てていくような感覚というか。
私が使ってて思うのが、
特にパイロットって部下に近い感覚で接すると、
一番スムーズになる気がするんですよね。
部下に仕事を頼む時も、
最初から完璧って求めないじゃないですか。
後輩とか。
まずやってもらって、フィードバックして、
また直してもらって、だんだん形にしていく。
後輩もその型を覚えながら育っていくみたいな。
AIもそれと一緒で、
一方通行の指示ではなくて、
対話しながら育てていくっていう感覚を持っておいた方が、
自分的にも楽になるような感じがありました。
完璧を求めずに、
まずは動かしてみる。
対話しながら育てる。
これができる人が、
AIをうまく使いこなせるんじゃないかなという風に考えます。
今日の3つの共通点をまとめると、
1つ目、伝え方を工夫する。
目的、手段、ゴールを明確にすること。
最初はスモールステップで積み上げていく。
2つ目、エラーを怖がらない。
エラーは出るのが当たり前。
粘り強く修正を繰り返す。
迷宮入りしたら潔くやり直すこと。
3つ目、完璧を求めない。
60点で動かして、
部下に接するような感じで対話しながら育てていく。
この3つ、実はAIの話というより、
仕事全般に通じる話かもしれませんね。
AIが得意な人って、
結局は仕事が得意な人と重なっているような気がしないでもないです。
では、次回ですが、
次回はコパイロットに、
このデータまとめてと言ってはいけない理由、
というテーマでお届けしたいと思います。
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本日の1つ目の共通点を、
もっと深掘りしていくというような回ですね。
お楽しみに。
このラジオを聞いて、
もっと手を動かして学びたいという方は、
ゆうでみで講座も出しておりますので、
気になったら覗いてみていただければと思います。
でも、別に見なくても全然大丈夫です。
それでは、また来週。
コピペしている場合じゃない、
ラジオでした。
バイバイ。
