1. おちつきAIラジオ
  2. 会社に内緒でチャットGPT使っ..
会社に内緒でチャットGPT使ってない??「シャドーAI」が浮き彫りにする、AI禁止ルールの罠と本当のリスク(ep.71)
2026-05-22 1:01:20

会社に内緒でチャットGPT使ってない??「シャドーAI」が浮き彫りにする、AI禁止ルールの罠と本当のリスク(ep.71)

1 Comment
spotify apple_podcasts youtube

【重要なおしらせ】実践型の有料コミュニティ、遂にオープン!みんなでAIを触っておちつこう!

https://rooom.listen.style/p/ochitsuki-ai?tab=membership

※番組の継続をサポート頂ける方の為のサポートプランもご用意しています。ぜひよろしくお願いします。


【トーク内容】

今回はリスナーさんからのお便りをきっかけに「シャドーAI」という気になるキーワードをしぶちょーとかねりんが深掘りします。シャドーAIとは、会社に許可を取らず社員が勝手に業務で生成AIを使ってしまう状態のこと。実は、AIを活用しているホワイトカラーの多くがこの「ダマAI」状態にあるという驚きのデータも存在します。

番組では、過去のシャドーITの歴史やサムスンの情報漏洩事件を振り返りつつ、企業がただ禁止するだけでは問題が見えなくなるだけの逆効果である実態を解説します。さらに、日本の生成AI利用率が世界に比べて低い根本的な理由を、メンバーシップ型雇用や年功序列といった日本特有の組織構造から鋭く考察。

企業はガバナンスと現場の効率化のジレンマにどう向き合うべきなのか。そして私たち個人は、どうキャリアの選択をしていくべきなのか。明日からの働き方を考えるヒントが詰まった必聴のエピソードです。ぜひポッドキャストでお楽しみください!


【目次】

() オープニング:お便りから「シャドーAI」を深掘り

() ホワイトカラーの約6割が「ダマAI」状態?シャドーAIの実態

() 歴史は繰り返す。1980年代の「シャドーIT」から紐解くAI問題

() チャットGPTで社外秘が流出?サムスン情報漏洩事件の教訓

() 禁止すると逆効果!自宅や土日に追いやられるAI業務の闇

() 日本の生成AI利用率は55%。なぜ日本企業は導入に後ろ向きなのか

() メンバーシップ型雇用の弊害?「逃げ切りおじさん」と組織の停滞

() 年功序列は崩壊してもジョブ型に移行しきれない日本の過渡期

() マイクロソフトなら安心?企業が構築する独自AIインフラの現状

() AIエージェントの登場。仕事のための仕事とパワポエンジニアの終焉

() シャドーAI問題の最適解?トップダウンと成功事例のアピール

() 会社のルールを変えるか、環境を変えるか。AIが左右するキャリア選択

() エンディング:SNSでの感想お待ちしております!


【今回の放送回に関連するリンク】シャドーAIとは?

https://www.ibm.com/jp-ja/think/topics/shadow-ai

【今回の要チェックキーワード】

シャドーAI(Shadow AI):会社に許可を取らず、社員が勝手に業務で生成AIを使っている状態。

シャドーIT(Shadow IT):IT部門の承認を得ずに、現場が勝手にPCソフトやクラウドサービスなどを業務で使うこと。

メンバーシップ型採用(Membership-type Employment):職務を限定せずにポテンシャルを重視して採用し、入社後に適性を見て配属や異動を行う日本特有の雇用手法。

ジョブ型採用(Job-focused Employment):あらかじめ職務内容を明確に定義し、その業務に必要な専門スキルや経験を持つ人材をピンポイントで採用する手法。

永年勤続(Long-term Service):新卒から定年までなど、一つの企業に長期間にわたって継続して勤め続けること(終身雇用の基盤となる働き方)。

年功序列(Seniority-based System):個人の能力や成果よりも、年齢や勤続年数の長さを重視して賃金や役職を段階的に引き上げていく人事・処遇制度。

情報通信白書(White Paper on Information and Communications):総務省が毎年公表している、日本の情報通信(ICT)分野の現状や課題、最新の政策動向などをまとめた公式な報告書。

—----------------------------

【番組の概要】

日々のAIトピックを、現役のAIエンジニアがやさしく解説する対談番組。AIニュースに驚き疲れたあなたに、おちつきを提供します。AIニュースの、驚くポイント、驚かなくても良いポイントがわかります。

★ご感想やコメントは、番組公式ハッシュタグをつけてX(旧Twitter)でポストしていただけるとありがたいです。

【番組公式Webサイト】※お便りはこちらから

https://ochituki-ai.com/

【公式ツール】

・おちつきAI RAG

https://ochitsuki-airag.com/

【番組公式ハッシュタグ】

#おちつきAI

【番組公式X】

https://x.com/ochitsuki_AI

【パーソナリティ(MC)】

▼しぶちょー

・AIエンジニア

・技術士(機械部門) 

「大手機械メーカーでAI開発の最前線を担う現役エンジニア。AI(ディープラーニング)の実装スキルを証明する「E資格」を保有。機械(ハードウェア)への高度な知見も有し、双方の専門性を掛け合わせ『AIの社会実装』に貢献する。情報発信活動にも精力的に取り組み、ブログ・音声配信(Podcast/Voicy)・SNSなどで幅広く活躍。単なる技術解説でなく、行動変容を伴う情報発信を信条とする。その姿勢が評価され、2025年UJA科学広報賞 審査員特別賞を受賞。著書に『集まれ設計1年生 はじめての締結設計』(日刊工業新聞社)。岐阜県テクノプラザものづくり支援センター広報大使、生成AI EXPO in 東海 共同代表も務める。」

https://x.com/sibucho_labo

https://voicy.jp/channel/3963

▼かねりん(金田勇太)

・KANERIN Podcast Studios 代表

・一般社団法人 地方WEB3連携協会 理事

「刑事司法実務の最前線で多数の犯罪捜査を指揮。2017年から暗号資産業界へ参入。数々のグローバルプロジェクトに参画しコンサルティング、情報分析・アドバイザリー業務を提供。コンサートライブ配信業、音声配信業、テックメディア創業等を経て、ポッドキャストレーベル兼プロダクション「KANERIN Podcast Studios」を創業。多様なパートナーと共に、未来へつなぐ声の原典を共創している。」

https://x.com/kanerinx

https://voicy.jp/channel/2534

【プロデューサー】

かねりん https://x.com/kanerinx

【サウンド・アーキテクト】

Aviv Haruta https://x.com/oji_pal

【カバーアートデザイン】

UTA https://x.com/uta_dib

【制作/著作】

KANERIN Podcast Studios

--------------------------------------------------

※画像引用元:

【各種ポッドキャストスタンドへのリンク】

Spotify

https://open.spotify.com/show/6iGk39bSta5KZ1QD7jvK2o

Apple Podcast

https://podcasts.apple.com/us/podcast/id1841316430

Amazon Music

https://music.amazon.co.jp/podcasts/aba8e9a4-aefb-404a-b366-4b7a11b3f7cb/

YouTube

https://www.youtube.com/playlist?list=PLNQiF7XIko7QOIlyFMiI_aDdk1eJzNiCD

LISTEN

https://listen.style/p/ochitsukiai


感想

まだ感想はありません。最初の1件を書きましょう!

サマリー

今回のエピソードでは、リスナーからの質問をきっかけに「シャドーAI」というテーマを深掘りしました。シャドーAIとは、社員が会社の許可なく業務で生成AIを使用する状態を指し、ホワイトカラーの約75%がAIを利用し、そのうち78%が内緒で使っているという驚くべき実態が明らかになりました。これは1980年代の「シャドーIT」と似た現象ですが、AIの場合は情報漏洩のリスクが格段に高く、サムスンの情報漏洩事件がその危険性を浮き彫りにしました。 企業がAI利用を禁止すると、社員は自宅や個人デバイスでAIを使うようになり、かえって統制が困難になるという逆効果も指摘されています。日本の生成AI利用率は世界に比べて低く、その背景にはメンバーシップ型雇用や年功序列といった日本特有の組織構造、特にリスクを避けたい「逃げ切りおじさん」の存在が影響していると考察されました。多くの企業は、Microsoft Azure OpenAI Serviceのような独自AIインフラを構築することで、安全性を確保しつつAI導入を進めようとしています。 しかし、AIエージェントの進化は早く、社内インフラの整備が追いつかない現状があります。AIエージェントは「仕事のための仕事」や「パワポエンジニア」のような業務を効率化し、人間がより創造的な仕事に集中できる可能性を秘めています。シャドーAI問題の解決には、トップダウンでの導入推進や成功事例のアピールが重要ですが、最終的には個人がAI活用に積極的な企業を選ぶか、自ら職場環境を変えるかというキャリア選択に直面するという結論に至りました。

シャドーAIの定義と現状:リスナーからの問いかけ
スピーカー 1
おちつきAI
AIエンジニアのしぶちょーです。
AI素人のかねりんです。
スピーカー 2
この番組は、日々のAIニュースで驚き疲れたあなたに、ゆっくりじっくり、AIを学んで落ち着いていただく番組です。
スピーカー 1
はい、ということで始まりました。おちつきAIラジオ深掘り会でございます。
今日のテーマはこちらです。
スピーカー 1
シャドーAIについて考えよう、でございます。
スピーカー 2
新しいワード。
スピーカー 1
新しいワードですか。
スピーカー 2
何?シャドーAIって。
スピーカー 1
シャドーAI聞いたことないですか?
スピーカー 2
ないよね。有名?
スピーカー 1
あのね、概念として、有名?
まあ、俺もそんなに言うて、チラッと聞くぐらいではあったんだけども。
スピーカー 2
はいはいはい。
スピーカー 1
こういう概念があるんですね。というのは、今日これを取り上げるのはですね、実はおちつきAIラグの目安箱にちょっとメッセージが入ってて。
取り上げてほしいという意見がありましたと。
スピーカー 2
すごいじゃん。目安箱ちゃんと通るんだ。
スピーカー 1
目安箱をベースにちょっと1話ぐらい作ってみようかなと思って、今回は作ってきました。
通るんだ、アピールの回だこれ。ありがとう。
スピーカー 1
やっぱこう入れた方がいいんだっていうのをアピールする回でもありますね。
スピーカー 2
どんだけ入れてもスルーされると思ってたら入れてくんないしね。
スピーカー 1
ちゃんと見てますからって言ってね、全然番組で取り上げないっていうことがあったので。
ちょっと今回シャドーAIを取り上げていこうかなと思います。
ちょっと目安箱の中身読んできますね。
いつも楽しく拝聴しております。
最近私の中でシャドーAIが熱いテーマです。
DX系のライトニングトークイベント等でもJTCの現場が組織のスピード感に危機感を抱き、
個人レベルで奮闘する姿をよく目にします。
先日聞いた高密度な重工庁大産業インフラ安全保障レベルのAI導入事例がこのジレンマの印象でした。
現場はクラウドAIで効率化したいが情報漏洩の壁で行き詰まる。
結果データが出ないローカルLLMラグに移行するも高度なGPU投資ができず技術の壁に直面してしまうという内容です。
ここに今すぐ効率化したいという現場の熱意と情報安全を保守するという組織のガバナンスの衝突を見ました。
ただ現場の方も黙っておらず機密生データを入力せずに現場の文脈を抽象化してAIに打ち込み実データと違うものを入れてやっていくという形もあるし、
ルールの中で効率化するような模索をしています。
スピーカー 2
顧客データをマスキングしたりね。
スピーカー 1
総務省は会社員個人活動の両面でコンプライアンスや機密補助を誰よりも注意払われているとお見受けします。
その支部長さんであればこの組織の厳格なガバナンスと現場改善の渇望の間に生まれる摩擦に対してどのように向き合い折り合いをつけて最適化を出されていますかと。
かときの現場がどう振る舞うべきかぜひご見解をお聞きしたいですという意見でございますね。
スピーカー 2
すごくちゃんとした文章ですね。
スピーカー 1
すごいちゃんとした文章でしょ。
スピーカー 2
すごく気になるしその話題。
スピーカー 1
でしょ。なんでちょっと今日シャドーAIというものをテーマに上げました。
スピーカー 2
すごいなんかちゃんとした人が聞いてくれてるな。
スピーカー 1
ちゃんと聞いてくれてます。
スピーカー 2
ちゃんとした人が聞いてくれてちゃんとしたメッセージを送ってくれてるじゃん。
スピーカー 1
そうなんですよ。
スピーカー 2
すごい番組ありがとうございますなんか送ってくれた人。
ありがとうございますなんかちゃんと答えなきゃなと思ってまず問題提起からちょっとちゃんとしていこうかなと思うんだけど。
スピーカー 2
簡単に言うと企業で使えせんのだけどどうしてくれるのっていうことだよね。
スピーカー 1
そうまさにそういうところ。
スピーカー 2
要はね。
なんだけどシャドーAIっていうのは。
ちょっと簡単にまとめすぎた。
スピーカー 1
いやでもそうそう本当に企業で使えないんで勝手に使ってますっていう状態のことだよね。
シャドーITからシャドーAIへ:繰り返される歴史と新たなリスク
勝手に使ってることをシャドーAIっていうのね。
スピーカー 2
内緒で使ってますAIってことね。
スピーカー 1
そう会社に許可を取らずに社員が勝手に業務で。
スピーカー 2
使ってる人多そうだね。
スピーカー 1
そうあのね実は今ホワイトカラーの75%が業務でAIを使ってますよと。
スピーカー 2
はいはい。
スピーカー 1
全体でね。
その75%の中の78%が。
スピーカー 2
ダマで使ってます。
スピーカー 1
そう。
スピーカー 2
ダマAIってことね。
そう。
シャドーAIってなんかかっこよすぎるわ。
スピーカー 1
会社。
そうそうそうそう。
スピーカー 2
ダマ。
シャドーAIだとねなんかめっちゃなんかすごい闇のAIな感じがしてかっこいいんだけど。
スピーカー 2
外来語だわねこれね。
スピーカー 1
会社のルールではダメなんだけど個人でなんかChatGPTとか契約してるからそれを会社で使っちゃいましょうみたいな。
スピーカー 2
はいはい。
スピーカー 1
それをシャドーAIと言って今ねこの使っている人75%のうちの78%が会社に内緒で個人のAIを持ち込んで使っていると。
スピーカー 2
結構有意識自体じゃないの会社からしたら。
マジでみたいな。
スピーカー 1
会社からしたらセキュリティ的に言ったら結構えぇっていう事態なんだけど。
もう使ってない人を探すのが難しいレベルにホワイトカラーとしてはなってますと。
スピーカー 2
ひょっとしたら警察官もなんか犯罪情報バンバン入力してやってるかもしれないね個人のパソコン。
危なっ。
スピーカー 1
いやそうだと思うだからスマホからさなんか要約。
だからその個人の情報入力しなくてもなんかそのねちょっとアイディア出したいとかさ。
スピーカー 2
そうねそうね。
スピーカー 1
そう抽象化して入れるぐらいだったらいいだろうみたいなところで。
スピーカー 2
抽象化して入れるならいいだろうってなるよねだから別に今事件が起きましたってなってさ具体的な地名とか名前入れずにさ。
AさんとBさんがこうなってこうなってこうなりましたけどこれ何台でしょうかみたいなさ。
スピーカー 1
そうそうそうそう。
スピーカー 2
抽象化すれば使えるってそういう事だよね。
スピーカー 1
そういう事。
スピーカー 2
それは使うでしょそんなの。
使わないとアホやん。
そうただやっぱ線引きが曖昧なのとそもそもじゃあ会社の中からチャットGPTとかクロードとかGPとかアクセスできませんよってなってた時はやっぱりさ。
スピーカー 2
自分のパソコンで。
スピーカー 1
自分のスマホでやっちゃうとかなるじゃん。
スピーカー 2
そうねそうね危ないねそれ。
アウトですよ一発アウトですよそれ。
はい。
スピーカー 1
良くないよね一発アウトになるじゃんその。
スピーカー 2
公務員とかは一発アウトだし会社でも一発アウトなのかな。
スピーカー 1
そう会社でもやっぱ使っちゃいけないっていう風になるけどやっぱでもそれを黙認して使ってる人もいるから。
スピーカー 2
バレせんはな正直。
スピーカー 1
いやバレると思うよ普通にだってログなんて残るからさ。
いやそのなんか自分のさやつでやってってやつは。
スピーカー 1
自分のスマホでやってたら絶対バレないね。
スピーカー 2
言わなきゃバレんよね。
スピーカー 1
そうっていうのがあってそこの線引きってどうなのか。
サムスン情報漏洩事件の教訓とAI禁止の逆効果
スピーカー 2
はいはい。
スピーカー 1
実際じゃあどうやってクリアしていくべきなんだろうっていうのは答えは出てないんだけど未だに。
はいはい。
スピーカー 1
世界全体としてね。
やっぱりそういう構造の問題あるよっていうのを今日はちょっと提起するという前提でお話をいろいろしていくんだけど。
はい。
もちろんさっき言ったようにホワイトカラーの75%がAI使ってる人のうちの78%は無駄使用してると。
スピーカー 2
はいはいはい。
スピーカー 1
なんでそんなことになってしまっているのかと。
スピーカー 2
これ世界全体でってこと?
スピーカー 1
全体での話だね。
日本独自とかいうわけじゃなくて。
スピーカー 2
日本人真面目だから日本人だけのデータ取ったらめっちゃ低そうな気もせんでもないけどね。
スピーカー 1
そうだね多分世界全体よりも日本人の方が意外と使ってないルールに沿ってるよねっていう感じはすると思うんだけど。
スピーカー 2
なんかそんな感じする。
ただ実際ちょっとね統計がないからわかんないけどなんかそんな感じはするよね。
そうだね5%ぐらいかもしれない。
スピーカー 1
そう。5%もうちょっといくんじゃないかな。
スピーカー 2
30%とかねでもなんか低そうだよね。
スピーカー 1
なんかさそのさ新しいツールが出た時のさ、触る人のアーリーアダプターとかさなんか何とかかとかいろいろあるじゃん。
スピーカー 2
エノベーターとかね。
あれのグラフみたいなやつあるじゃん。
スピーカー 2
はいはい。
スピーカー 1
あれと同じぐらいの比率ではなんかみんな使ってそうな気がするよねなんかね。
スピーカー 2
あーなるほどね。
スピーカー 1
アーリーアダプターの人はやっぱちょっと自分で個人で契約して使ってますよみたいな。
スピーカー 2
はいはいはいはいはい。
そもそもAIなんてなんかそんな怖いものみたいな人が大半な気するけどな。
スピーカー 1
そうね。ガンガン行こうって人もね意外と少ない気もするんだけど。
スピーカー 2
そういうとこにもなんかフラストレーション溜まりそうだよね。
スピーカー 1
いや溜まるとかねなんかね便利さを知らなければ別に今までの延長線上で働ける気がするんだけど。
スピーカー 2
うんうんうん。
知ってる人からするとイライラするよね。
個人で一回触っちゃったものはねそうだと思うよ本当に。
スピーカー 2
会社のジジイがもうAI知らない人半分ぐらいいて全然進まんし使わせてもらえんしアホらしいでも自分で勝手に使ったらええってそういう気持ちじゃない?
スピーカー 1
そういう気持ちになると思う。
スピーカー 2
ちゃんと仕事結果出したい人ほど。
スピーカー 1
そう効率化しようみたいな話になると思うんだよね。
スピーカー 2
なっちゃうよね。
スピーカー 1
実際このシャドーAIってさすごいかっこいい言い回しで。
スピーカー 2
うんかっこいいね。
スピーカー 1
なんか洒落てんじゃんってかなり言ったけど実はこの言葉自体AIじゃないんだけどもともとねこれシャドーITって言葉があるんだよ。
スピーカー 2
えーシャドーIT。
シャドーIT。これはもう1980年ぐらいから実は言われてるらしくて。
スピーカー 2
えー古い昭和だ。
スピーカー 1
古いんだよ。
もうITがちょっとずつパソコンが世の中に出回ってきてパソコンっていうのが会社に入り込んできたぐらいから実は言われていて。
でシャドーITっていうのは会社のIT部門の名を盗んで自分のパソコンに勝手にソフトを入れちゃう人。
スピーカー 1
PCソフトをその時CDでインストールするような形だったんだけど、
PCソフトとかCDとかフロッピーだね。
それを買ってきて勝手に業務に使っちゃうっていう人をシャドーITと呼んだらしいのね。
結構シャドーITは昔からある言葉なんだけど、
スピーカー 1
それが2023年にシャットGPTが世に出てきてシャドーAIっていう名前に変えて問題になってるらしいと。
スピーカー 2
永遠に繰り返されそうだねそういうテクノロジーが。
スピーカー 1
歴史はほぼ繰り返されてると。
スピーカー 2
じゃあシャドーITについてはどう解決されたのそれ。
スピーカー 1
シャドーITは結局リスクがそんなに大きくなかったっていうのがあって。
別にどこか外部出るわけじゃないし。
そう基本的には持ってきたソフトウェアをインストールしますよっていうだけの話だからそんなに問題がなかったよね。
そのソフトにウィルスとか入ってたらあれだけどよっぽど市販されてるものだからそういうリスクはないよねと。
スピーカー 1
いけないの見つけたら削除しろとか回収すればそれで対応が終わってしまうから。
特に問題はなかった。問題があったのは海賊版とかだよね。
スピーカー 2
著作権違反っていう意味で。
スピーカー 1
コピーした不正なツールを入れちゃうみたいな会社だよね。
それは結構いろんな問題が出てくるからよくないんだけど。
スピーカー 2
会社の責任も問われるってことね。
不正なソフト。
昔だと製造業とかだとCADソフトっていう設計するソフトウェアがあるんだけど結構高いのね。
それの中国に行くとめっちゃ安く買えるみたいなやつがあるのよ。
スピーカー 1
正規品なんだけど。正規品じゃない。正規のやつのコピーみたいなやつが中国にCD売られてて。
それでめっちゃ安く使えるみたいなやつがあってそれはすごい問題になってたのね。
スピーカー 2
結構流行ったよねそういうロムだけ売ってて安いの。
スピーカー 1
そうそうそうそう。
スピーカー 2
ネットで買ったらなんかもうCDが送られてきたみたいな。
スピーカー 1
でそれ一応ね、結構最新のCADが使えちゃうよみたいなものだったらしくて。
それはまずいじゃん。でそれを会社で使ってたらなおさらまずいよねと。
っていうのでそういう問題はあったにせよ。
ローエリスクみたいなやつはほぼなかったの。シャドウITに関しては。
スピーカー 2
そうだね。
スピーカー 1
シャドウAIの一番肝っていうのは流出だよねデータのね。
スピーカー 2
ウィニーと一緒だね。ウィニー問題と。
スピーカー 1
あーまあそうだね。
スピーカー 2
あれが問題になったのはローエだもんな。
スピーカー 1
ウィニーはなんかでももうなんかもうファイル交換だからさあれ。
もうなんか交換してますって感はあるんだけど。
なんかAIはさなんか入力してもなんか渡してる感がないんだよね。
スピーカー 1
あんまり気がつかないうちにデータを渡してしまってるみたいな感じがあるし。
一回食べさせちゃったらもう永久に戻せないから削除してくださいってのは難しいから。
難しいってかもう入っちゃってるからね向こうにね。
スピーカー 2
なるほどね。学習に使われたらってことね。
そうそうそう。
スピーカー 1
でやっぱ一番あのねこのシャドウAIの問題が問題になったのが、
サムスンのローエ問題ってのがあって。
スピーカー 2
ほうほう。どのあったっけ。
スピーカー 1
2023年だね。チャットGPT始めの時に、
チャットGPTに対する情報ローエ問題としてめっちゃ有名な問題で問題になったんだけど、
サムスンの、
まあ韓国の会社だねサムスンね。
社内のプログラムが流出しましたよとチャットGPT経由で。
スピーカー 2
GPT経由で?
そう。
スピーカー 2
やばいじゃん。
スピーカー 1
これ何をしたかというと、
あんまりやっぱチャットGPTの使い方分かってなかったと。
スピーカー 2
なるほど。
サムスンのハンドタイム部門ではチャットGPTの利用が許可されてたんだよね。
スピーカー 2
そうなんだ当初は。
どうぞどうぞって。
スピーカー 1
エンジニアたちは喜んで、これでもめっちゃいろいろ楽になるじゃんと言ったんだけど、
ルールがなかったから横着をし始めると。
スピーカー 1
で20日間で3件のローエがあるんだけど、
まず1人のエンジニアがプログラムどうしても動かないから、
いやーちょっとこれ全然バグの理由わかんないなと思って、
ソースコードを丸ごとチャットGPTに貼りくっつけちゃうと。
そうするとソースコード全部出ちゃうのね。
スピーカー 2
そうだね、プログラムの中身。
スピーカー 1
でこれどこ間違ってるっていう風に聞いてしまうと。
他のエンジニアも同じようにソースコードを全投入して、
もっと効率的に書き換えてと言っちゃうと。
で3件目これも非常によくあるパターンなんだけど、
社内の重要な会議の議事録をAIにぶち込んで、
適宜とかしてまとめてってお願いしちゃうと。
スピーカー 2
よくある使い方じゃない?そんなの。
スピーカー 1
そう。
スピーカー 2
みんなやってない?
スピーカー 1
なんだけどめっちゃ機密情報ゴリゴリに入ってるやつを、
スピーカー 2
確かに確かに。
スピーカー 1
ちょっとGPのチャット欄に入れちゃうと。
スピーカー 2
気にせずやってそう。
スピーカー 1
やってしまったと。
結局サムスの持ってるプログラム、重要なソースコードと、
社内の結構意思決定にかかるような会議の議事録が、
チャットGPに打ち込まれてしまって、
これはやっぱり漏洩になっちゃうわけね。
スピーカー 2
なるほどね。
スピーカー 1
オープンAIのサーバーに対して送信されてしまうから。
スピーカー 2
それからでもオープンAIのサーバーから外には出てってないんだよね。
スピーカー 1
オープンAIのサーバーからは外に出てないんだけど、
入力されたことが学習に使われるっていう前提があるから。
スピーカー 2
学習にも使われるんだ。
スピーカー 1
そう。
一応どこまでオープンAIを信じるかっていう話はある。
スピーカー 2
はいはいはいはい。
スピーカー 1
あるけど基本的にはもう提供してしまってるから、
オープンAIに。
スピーカー 1
情報出してるよねっていう前提があるよねと。
スピーカー 2
契約上。契約上。
スピーカー 1
そう。
打ち込んじゃダメだよねっていうので、
これですごくサムス問題になって、サムスはChatGPT利用禁止という風になったと。
これで波及効果としていろんな企業がChatGPT利用禁止になったんだよね。
ここでやっぱりシャドウAIの問題は結構加速していくんだけど。
スピーカー 2
なるほどね。
スピーカー 1
禁止になったからみんな個人で使いたいと。
当然シャドウAIのリスクって情報漏洩もあるし、
コンプライアンスの問題もあるし、セキュリティの問題もあると。
スピーカー 1
どう扱うか次第ではあるんだけども。
ただ面白いのが、このサムスの事件が起きてからやっぱAI怖いよねみたいな風潮がだいぶ出てきちゃって、
大きい会社ごとからやっぱAIは使っちゃいけないよみたいな。
情報漏洩の中で使っちゃいけませんっていう通達が結構出るようになったのね。
スピーカー 2
そうだね。
スピーカー 1
なんだけど、そうしたことによってめっちゃ禁止にする会社と、
そこそこ禁止にする会社みたいなものが出てきたと。
ChatGPTとかそういうAIを使わせないよっていう絶対禁止だよってブロックしますっていう会社と。
ある程度これは使っていいよとかこういう風な使い方でいいよっていうルールを制定して、
使わせる会社みたいなやつが結構両方に分かれてくるんだけど、
結局シャドーAIの対策としては、禁止にするってことがあんまり効果がないらしくて。
スピーカー 2
逆効果。
スピーカー 1
統計を取った経過ですね。
禁止された会社は土日に家に仕事を持って帰って、そこでAIを使って処理されるらしくて。
スピーカー 2
はいはいはいはいはい。
もう一度AIを覚えた人はもう戻れないんだ。
スピーカー 1
戻れない。だから、これ俺やるのめんどくせえな。
これパソコン土日に家持って帰って、家のパソコンでやっちゃえみたいな。
スピーカー 2
絶対そうなるよね。これAIでやったら10分で終わるやつ、なんで俺が手作業で1日やらなあかんなみたいな。
スピーカー 1
そうそうそう、そうなっちゃうから。で、会社でどうしてもできないんだったら、家でやりたくなるじゃん。
スピーカー 2
うん、そうね。
スピーカー 1
じゃあこの仕事は今日はもうコミュニケーションしないで、家帰ってからパソコンでやっちゃえみたいなことになり、
結局禁止の副作用として、シャドーAIの社内利用を見えなくするだけで、
めっちゃ土日とか自宅とか個人デバイスに、そのAIのタスクを追いやると。
スピーカー 2
余計見えなくなるね。
スピーカー 1
そう、結果統制が不能になってしまうみたいな。
スピーカー 2
なるほど、むしろまんま使ってくださいって言っといた方がいいと。
スピーカー 1
そうね、まんま使ってくださいと言ってた方がいいのかわかんないけど、
結局リテラシー教育と環境整備っていうのがすごい大事になってくるんだよね。
リテラシー教育、環境整備、はいはい。
日本企業の生成AI利用率の低さと雇用形態の弊害
スピーカー 1
だから日本の、ここにあるわ、日本のデータ。調べてたわ。
いつなんだろうこれ、ちょっと待って、日本の生成、あ、2025年7月の情報通信博士からのデータをちょっと引っ張ってきてるんだけど、
日本の生成AI利用率、世界と比べたときの企業のね。
企業のね、低そう。
スピーカー 1
どのくらいだと思いますか。
スピーカー 2
公式に使ってるってこと?
そう、公式に日本の生成AIを会社に使ってますって公表してる会社の割合なのかな。
スピーカー 2
50%。
スピーカー 1
素晴らしいね、かなり。55%です。
日本をよく理解している。
スピーカー 2
日本国民ですからね。
スピーカー 1
ちなみにアメリカは90%です。
スピーカー 2
高っ。
スピーカー 1
ドイツが90%です。
スピーカー 2
え、ドイツも。
スピーカー 1
中国が95%です。
スピーカー 2
すごいな、中国。
スピーカー 1
ね。
スピーカー 2
日本で55%。
ひどいね。
スピーカー 1
低いと。
低いね。
スピーカー 1
うん、すごく低いよってことは。
スピーカー 2
そういうことばっかり気にしてるんでしょ。漏洩がどうとかどうのこうのって。
スピーカー 1
まあ、そうだね。漏洩がどうのこうの。
スピーカー 2
漏洩して何がいかんのやって。大したことねえだろって。
スピーカー 1
まあ、あれなんだよ。日本の企業は逃げ切り体制だからみんな。
そうかそうか。漏洩することによるデメリットより、AI使わないデメリットの方がデカいんじゃないですか。
スピーカー 1
そう、その通りです。
スピーカー 2
その通りです。
スピーカー 1
その通りなんですけど。
スピーカー 2
すいません、なんか生意気って。
スピーカー 1
いや、やっぱ立場によって変わっちゃうんだよね。
あと5年会社で平和に暮らせればいいやっていう人に対しては、
スピーカー 2
はいはいはい。
スピーカー 1
5年後の生産性とかってクソほどどうでもいいわけじゃん。
スピーカー 2
そうだね、どうでもいいね。
俺関係ないもんだよね。
スピーカー 1
そう、だからそのいかにリスクを5年間追わないかが重要になってくるから。
スピーカー 2
そうだよね。
そうすると決裁権とか裁量権を持ったステークホルダーみたいな人たちが、
スピーカー 1
なかなかこのAI使いましょうっていう風に、舵を切りにくい構造にはなってるよね、どうしても。
スピーカー 2
そうだね、新しいことやりにくい構造だよね。
日本特有なの?これ。
スピーカー 1
年功序列永年金属がベースにある組織の特有の状態なのよ、これって。
スピーカー 2
なるほど、逃げ切るための意思決定になってくんだね。
スピーカー 1
そう、逃げ切りの意思決定になってる。
それがやっぱメンバーシップ採用型の雇用の弊害で。
スピーカー 2
メンバーシップ採用って何?
スピーカー 1
メンバーシップ採用とジョブ型採用って二つあって、アメリカは基本的にジョブ型採用で、
これは職種に対してみんな仕事がつくって感じ。
エンジニアだったらエンジニアですっていうふうな枠で入って、その仕事をする人たちがいるというジョブ型採用なんだけど、
スピーカー 1
日本はもうメンバーシップ採用、だからこの会社の一員ですとして入るんだね、会社に。
スピーカー 2
なるほどね。会社の人間ですと。
スピーカー 1
会社の人間ですというふうに入るから、結局さ、いろいろ部署移動とかあるのよ。
で、結構いろんな部署を回って、全部見て出世するみたいなコースが割と定番なのね。
スピーカー 2
そうねそうね。
スピーカー 1
あれもやってこれもやってみたいな。
はいはい、公務員みたらね。
公務員もそうでしょ、すごいさ、観光庁とかの中でも移動あるじゃん、いろんなところに。
スピーカー 1
で、いろんな経験をして上に上がるでしょ。
スピーカー 2
そうね。
スピーカー 1
あれもやっぱメンバーシップ、その中のメンバーの一人として成長して、いろんな経験して成長していく。
これはもう、なんでそれが可能かっていうと永年金属は約束されてるからね。その会社でずっと身を置けますよと。
だからいろんなところに移動させて育てて、その組織に馴染ませて全体見れるようにしていきましょうみたいな。
スピーカー 1
育成が働いていくんだけど。
ジョブが採用というのはもうこの職種しかやりませんよっていう感じで、職種としてつけるわけね。
スピーカー 1
だから別に簡単に首も切れちゃうし。
はいはいはい。だからバンバン首切られるのね、アメリカはなんか。
そう、だけどその代わり。
スピーカー 2
はいお前首ーって。
スピーカー 1
すぐ首パーンと切れると。
スピーカー 2
イロマスクみたいに。
そう、だけどその代わりジョブ型だから基本的には転職してジャンプアップしていくことが前提にあるから。
スピーカー 1
そのポストが空いてたらまたそのポストにプソッと入れるみたいな。
日本は割と心理的安全性が高いから一回入っちゃえば、なかなか良っぽのことがない限り首にできない。
その代わり雇用調整を残業でするのね。
スピーカー 2
残業、はいはいはい。
スピーカー 1
うん、残業が比較的日本は多いって言われるけど、かなり残業大国なんだけど。
スピーカー 2
残業圧力半端ないじゃん。
スピーカー 1
そう、人を減らせない限り、代わりに人の残業時間っていうのを増やしたり減らしたりすることによって、
労働力を調整するっていうことをやってる。
なるほど。
スピーカー 1
そういう組織の違いがあるんだけど、どうしてもメンバーシップ採用っていうのは基本的には永年金属とセットでしか成り立たない仕組みだから、
長くいればいるほど恩恵が大きくなっていくと。
逆に若い頃は仕事の量に対してあまり金銭的な大きいバッグがないのね。
スピーカー 2
そうだね。
何もやらんじじいの方が給料倍ぐらいあるみたいなね。
スピーカー 1
そう、だからそこで回収してんの、若い時の苦労を。
歳を重ねると労働の対価に対して金額の方が明らかに高くなる。
だから仕事してないのにお金貰えるゾーンみたいなやつが出てきて。
スピーカー 2
若い時苦労したからこの恩恵に預かれてるのじゃってことね。
そう、そういうゾーンで稼ぎ切るっていうのが基本的な日本の雇用スタイルなんだよ。
スピーカー 2
クソですね。
スピーカー 1
そう、ってなってくると何が起こるかっていうと、
そのフィーバータイムを維持したいっていうバイアスがすごく強くかかってくる。
スピーカー 2
そうだね、損だもんね、そんなね。
そう、だからそこになるべく長くいいポジションにいない限り、
スピーカー 1
若い時の苦労を回収できないよね、構造的に。
スピーカー 2
いかにミスらずにそつなくそこに座ってるかっていうね。
スピーカー 1
そう、だからこそ日本のこの形っていうのが結構そういう体制を生みやすいんですよ。
スピーカー 2
そういう体制っていうのはなんかもう、良くないっていうのはもう結論出てんのこれ?
スピーカー 1
いや、良し悪しなのね。
スピーカー 2
良しもあるんだ。
スピーカー 1
良しもある。良しもあるっていうのは早いの、意思決定が。
メンバーシップ作用の方が。
スピーカー 2
早いの?
スピーカー 1
意思決定早い。
スピーカー 2
遅そうだけど。
スピーカー 1
一致団結するから。
スピーカー 2
ああ、AOみたいな。
スピーカー 1
もうやれって言われたら、よしメンバーだからさみんな。
行くぜとか、その部署間の繋がりとか、いちいちコンセプト取らなくてもフレキシブルにできるっていうのがあるのね。
あの、ジョブ型作用だと自分の割り振られた仕事には絶対やらないのね、労働者って。
スピーカー 2
なるほどね、隣の会社の人ぐらいの感じなんだろうね。
スピーカー 1
そう、違う会社の人ぐらいの感じだから、そこに契約とか、ある意味すごくドライな関係なのよ。
なんかトラブルがあった時もやっぱりそこでいちいち責任の範囲が明確に区切られてる分、なかなかスムーズにいかなかったりするんだけど。
スピーカー 1
日本の企業の擦り合わせ技術みたいなさ、組織として滑らかに擦り合わせして物を作っていったりとか、
決め細かくサービスとか物を作っていける技術とか能力っていうのはそういうメンバーシップの形から生まれてるよって言われるんだけど。
スピーカー 2
なるほどね。
そうそうそう。アメリカの物作りは大雑把なのはそういうさ、やっぱざっくり区切られてるから部署っていうのはね。
スピーカー 1
っていう風にも言われてる。まあこれは諸説はあるんだけど。
スピーカー 2
なるほど。よしもあるんですね。
よしもある。
悪しみたいなことばっかり気になってしまうけど。
スピーカー 1
よしもあった。
スピーカー 2
あった、過去には。
もう今そこのメリットはあんまり発揮できてないと思うけど正直。
スピーカー 1
ジャパンアズナンバーワンみたいな感じになって、高度経済正常期、ブイブイ言わせたのは、
日本の一致団結と、果てしなく働いてみんな真面目にガーってやって、かつ一致団結してるからめっちゃ強かったもんね。
そういうことができなかったから、他の国では。
っていうので発展してきたよみたいな話が、読んだことがありますって話ね。
スピーカー 2
だから成長フェーズの時はいいけどみたいな感じ?これ。
スピーカー 1
そう、成長フェーズの時はいいんだけど。
スピーカー 2
日本も移行してくの?このジョブ型に。
スピーカー 1
それがね、今非常に、もうすごいね、シャドウAIから離れちゃってるんだけど、非常に今ね、微妙な状態。
ずっと微妙な状態が続いていて。
スピーカー 2
どっち行こうみたいな。
スピーカー 1
まず永年金属ってのも崩壊してます。
ほぼほぼその、年功序列も崩壊してます。
っていうのは、もう少子高齢化すぎて、上のポスト開いてないのよ。
スピーカー 2
なるほど。
スピーカー 1
永年金属おじさんたちがめっちゃいっぱいいるから、基本的には永年金属は年功序列でしか成り立ってないから、
いっぱい働いたら優遇されなければ、若い時の損を回収できないから、基本的に上に上がるのね。
長くいれば。で、上に上がるんだけど、もう上のポストが全く開いてないと。人数が多すぎて。
で、今の若い人たちが、じゃあここに入ってくるとどうなるかって、上に上がれないのよ。
スピーカー 2
うん、ジジイばっか。
スピーカー 1
ジジイばっか。上に上がれないけど働いてない人はいっぱいいると。自分たちがいっぱい働かなきゃいけないと。
スピーカー 2
もう老人ホームじゃん。
スピーカー 1
そうそう。っていう問題もあって、で、すげえ早期退職がいろんな会社でさ、なんかネクストなんとか制度みたいな、
なんかいろんな美化された言い回しで、早期退職がいろんな会社にあるんだけど、次のキャリアを早めに退職して見つけてください、その代わり退職金いっぱい出しますよみたいな。
早期実習退職みたいなやつの制度がめっちゃいろんな会社にあるの、大きい会社はね。
それくらい上の人がやっぱ詰まり詰まっちゃってるから、そもそも永年金属っていうこと自体が成り立ってないよねと。
スピーカー 2
なるほどね。
スピーカー 1
っていうのがあるんだけど、基本的にはもう採用自体は新卒採用しかないし、だから古き良き時代の採用体制のまま、かつ、やっぱ転職もそんなにみんなジャンプアップしていかないのよ、転職するたびに。
ジョブホッパーみたいな人って結構日本ではやっぱまだまだ珍しくて。
スピーカー 2
珍しいよね。
スピーカー 1
珍しい。
スピーカー 2
どんどんキャリアアップしていくみたいな。
スピーカー 1
そう、転職転職って言うんだけど、意外とそんなにまだ転職がメジャーじゃないんだよね。
俺も転職したことないからあれなんだけど。
なんだけど年功序列は崩壊していて、市場は転職はオールし、みたいなちょっとなんかジョブ型とメンバーシップのあんま良くないとこどりみたいな感じになってる。
スピーカー 1
のが今の日本の労働環境と言われている。
俺もそう思う。
じゃあ移行したいけどまだちょっとって感じなんだね。
企業向けAIインフラとマイクロソフトの役割
スピーカー 1
そう、結局給料が上がっていかないとジョブホップする意味はなくて。
なんだけど日本の結局永年金属をベースに給与体系が作られているから、年齢に応じてるのよね、基本給って。
スピーカー 2
そうだね、もう完全に公務員じゃん。
スピーカー 1
本当にそうよ、どの大きい会社も。
スピーカー 2
こんなに会社が公務員的だとは思わなかったね。
スピーカー 1
俺が例えば今36じゃん、36で他の会社に転職しますってなったら、その会社の36歳ベースの基本給から始まるのね。
能力的にじゃあこのぐらいの能力ありますよって言っても、調整できる幅っていうのが結局36歳ベースのプラマイちょっとぐらいなの。
結構大手の会社だったらってこと?
スピーカー 1
基本そう、大手の会社だったらそう。
スピーカー 2
なんかちょっとスタートアップ的なところだったら割と能力的な。
スピーカー 1
そう、スタートアップとか中小である程度給料に差がつけれるよっていうところであれば、結構一気にゴンって上げることはもちろんできる。
そこらへんは絶対そうって限らないんだけど、基本的にその転職する時って会社の規模を上げたり給料を上げたりするんだけど、
そんなにやっぱ交渉うまい人いないからさ。
スピーカー 1
基本的にじゃあその人の能力を何で見ようと思ったかというと、やっぱ年齢で見るよね。
その時何だったか役職で見るじゃん。っていうのがあって。
やっぱり年功上列ベースの給料とか職業ランクの付け方が基本にあるから、どの会社も。
ジョブホップをできないよね、やっぱ。能力によって。
スピーカー 2
損するね。
スピーカー 1
そう。
スピーカー 2
でもそんな会社にホップしなきゃいいだけでしょ、でも。
ほぼほぼそういう会社ばっかだから。
スピーカー 2
そうですか。
スピーカー 1
基本はそういう特殊だよね。ベンチャー企業とかさ、中小企業ですごいお金。
中小企業って言ったら基本的に給料下がる方向になっちゃうから、大手からしたらね。
難しいんだよね。だからやりがいを取って給料下がってもいいから、好きなことをやるんだっていう風にいく人もいるし。
っていう日本の現状がありますよという話をしつつ、何の話したっけっていう。
スピーカー 2
ちょっと飛び回したね。
スピーカー 1
飛び回したけど、日本の生成AI利用率の話だね。
スピーカー 2
そうだね。
スピーカー 1
だからそういう体系が全体としてあるから、やっぱちょっと新しいことするの推し重いよねっていう企業が多いと思う。
スピーカー 2
そうだな。
スピーカー 1
だからなかなかAIをバンバン入れていきましょうみたいなところがすごく一部の企業ではあるけど、それこそDNAとか。
スピーカー 2
DNAだね。
スピーカー 1
まさにそういう企業だと思うんだけど。
スピーカー 2
突出するよね。
あとは他にもいろいろな企業があるんだけど。
スピーカー 2
DNAとかもその同じ悩みに突き当たってるんだよね。シャドーAIされちゃうからどうしようって。
スピーカー 1
いやそうだね。だけどあの人たちはある意味デビンっていうAIエージェントを社内で使っていくし、
それは自分たちの商材としても使っていくしみたいなところで、すごく二人三脚的な感じでうまくやってるなと思ったけど。
スピーカー 2
デビンに入力しちゃうデータも出てくるってことだよね。
まあそうだね。
スピーカー 2
それも良しとしてるんだ。
スピーカー 1
良しとしてるというか、どういう契約になってるかわからないけど、こうやったら大丈夫だろうという前提のもとにやってるんだとは思うけど。
多分デビンをDNA経由で導入したよって言った時はそういう説明は多分してくれるんだとは思うけど。
まあそういう感じかな。
スピーカー 1
基本的にはどの会社もどういう対策を取ってるかっていうと、
だいたい独自で自分たちのAIサービス作ってるよね。
社内で使えるチャットGPTみたいなやつをガンバで作って、
それであくまでも自分たちの仕組みの中で動いてますよみたいな。
そういうプラットフォームインフラを作って、その中でチャットGPTを使ってもらうみたいなこともやってると。
本当に車輪の再発明だね。
スピーカー 2
劣化版。
スピーカー 1
まあそうね、車輪の再発明ではあるんだけど、
基本的にやっぱオープンAIってマイクロソフトとズブズブなので、
マイクロソフトベースでそういう会社向けのオンプレに近いようなクラウドの環境を作れますよみたいなサービスがあるのよ。
スピーカー 2
それを使えば割と安全に使える?
スピーカー 1
そう、それを使えば安全に使えますよっていう話ではあるんだけど、あるというか、安全に使えますよ風だよね。
安全に使えると思うんだけど、オープンAIに渡すかマイクロソフトに渡すかの話だから。
スピーカー 2
マイクロソフトならいいかってなるわけだよね。
一緒じゃん。
スピーカー 1
それは感覚の話なのよ。これは本当に俺は感覚の話だなと思って。
スピーカー 2
感覚でもそれ通りそうだな。
スピーカー 1
オープンAIって言われるとさ、めっちゃ通りそうじゃん。マイクロソフトですって言ったら、じゃあ大丈夫だなってなるじゃん誰でも。
スピーカー 2
通りそうだね。言い訳ができそう。
じゃあマイクロソフトがダメって言ったら、じゃあそのパソコンをマイクロソフトのOSで使って動いてるんで、それはちょっと使うのやめましょうかってなるじゃん。
スピーカー 1
マイクロソフトを否定することはできないのよ。
そうだね。
スピーカー 1
パソコンを使ってる限りね。
スピーカー 2
日本の企業は。
スピーカー 1
そうそうそうそう。いやいやうちはMacですっていう人がいればあれだけど、セキュリティの関係で関連の意識でMac使ってる人はいないと思うからさ。
マイクロソフトの環境でいろいろと作れるようになる。
スピーカー 2
それは結構日本の企業にしては逃げ道になってるんだ。
スピーカー 1
そうだね。かなりほとんど多くの企業はそういう環境で自社のAIのサービスを使ってはいるんだけど。
やっぱいいよね。マイクロソフトですって言えると。
スピーカー 2
マイクロソフトですって言えばもうこのもんどころ側だよね。
スピーカー 1
だいたいうまくオープンAIにデータを学習させないような仕組みにはなってたりもするんだけど、
マイクロソフトが用意してくれるクラウドの環境でJATとGPTをその会社用の環境を作って動かせますよっていうサービスで、
社内のSAIサービスみたいなのを使ってるというのも結構多いですね。
それは結構今より主流なのかなっていう感じではあるんだけど、
そうしとけばそこだったら入力していいよとか、
そこに聞いていいよってことで社員にJATとGPTが使えますよという風な対策をしてることが多いんだけど、
多いんだけど、
スピーカー 2
どう?
スピーカー 1
やっぱさ、AIの発展ってさ、そんな会社がインフラ構築してるのも全然早いから。
スピーカー 2
そうだね。
スピーカー 1
今更JATとGPTを社内で使えますって言われたとって、
AIエージェントみたいなの使いたいですってなるよね。
スピーカー 2
そうだねそうだね。
一世代昔の感じだね。
今JATじゃなくて自律的に動くやつ使いたいですみたいな。
AIエージェントの進化と「仕事のための仕事」の終焉
スピーカー 1
クロードコードみたいなやつ使いたいですみたいな。
スピーカー 2
そうだね。
スピーカー 1
でもそんなものを使われちゃった日にはさ、
すいません会社のデータ消しちゃいましたみたいな感じになるから。
スピーカー 2
まさにニュースになってね。
スピーカー 1
そうそうニュースによくなってるやつさ。
怖いよねそれもね。
そうだね。
スピーカー 2
データ出てっちゃいましたってね。
スピーカー 1
なんか良かれと思ってみたいな。
やっちゃいましたみたいなことになってくるから。
スピーカー 2
そうだね。
スピーカー 1
だからねちょっとここ難しいよなとは思う。
だけど、
次の踏ん張りどころここだなと思ってて。
スピーカー 2
次の踏ん張りどころ?
スピーカー 1
日本の企業の。
なんか一生、
大きい企業はね頑張って、
スピーカー 1
そうやって自分たちの環境を作ろうってやってるんだけど、
スピーカー 2
うんうん。
AIエージェントを、
スピーカー 2
はい。
スピーカー 1
いかに社員に使わせるかみたいなところが、
結構次の踏ん張りどころになるなと思っててさ。
スピーカー 2
うんうん。
スピーカー 1
明らかにクロードコードって良いじゃん。
スピーカー 2
良いみたいだね。
あんまり使いこなせてないけどさまだ。
スピーカー 1
いやもうね色々使っていくとめっちゃ便利なのよ。
スピーカー 2
使わない人生があり得ないって感じね。
スピーカー 1
じゃあ俺はもうね使わない人生あり得ないね。
もうやばい。
スピーカー 2
いやそれはもう七五三でも触っちゃえばな。
そうだよ。
スピーカー 1
だから本当にさ、
あの忙しい家庭の、
ね、家庭があって、
家庭の時間もあって、家事の時間もあって、
その中で開発進めたいとかさ。
スピーカー 2
すごいね。
スピーカー 1
なんか自分の発信のなんかことちょっとでも平行で進めたいってなったらやっぱりAIエージェントめっちゃいいのよ。
スピーカー 2
なるほどなるほど。
スピーカー 1
明らかにやっぱ。
スピーカー 2
もっと使いこなしたいわ。
スピーカー 1
明らかにいいから。
これを会社で使わないってのはないわけ。
どう考えても。
スピーカー 2
はいはいはい。
それはそうだよね。
スピーカー 1
俺もうすごいね。ちょっと自分の会社の話とかはできないんだけど、
やっぱさ、
なんか偉い人って、
部下をさ、AIエージェント的に使ってるんだよね。
ほうほうほう。
資料を作らせて、
自分が会議で使う資料を部下に作らせて、
なんかこういうこと発表したいからいい感じにしといてって言って。
でなんか来たのに対してこれちょっとなんか違うな、なんか違うなとか言って、
もう一回出させて。
スピーカー 2
AIエージェントだ。
スピーカー 1
で、あ、ちょっとこれも違う、もうちょっといい感じに、もうちょっといい感じにみたいな。
で最後自分でちょこちょこって直して発表するみたいなことを、
イニシエよりこういうことが行われているわけなんだけど、
はいはいはいはい。
スピーカー 1
これAIエージェントじゃんって思いながらさ。
スピーカー 2
そうだね。
AIじゃんみたいな。
スピーカー 2
人間じゃなくていいじゃんって。
スピーカー 1
人間じゃなくていいじゃんみたいな。
そういう人たちにさ、AIエージェント与えてあげたら、
なんか会議資料を作るみたいな、
虚無みたいな仕事はAIがやってくれるからさ。
スピーカー 2
虚無。
スピーカー 1
いや虚無よだって。
スピーカー 2
虚無ですかね。
スピーカー 1
会議、会議。
仕事のための仕事。
スピーカー 1
そう仕事のための仕事よね。
おっきい会議があります。
おっきい会議のためにこういう資料を作るんだ会議があります。
スピーカー 2
はいはいはい。
スピーカー 1
こういう資料を作るんだ会議のために、
どういう提案をしようか会議みたいなやつがちっちゃくいっぱいあります。
スピーカー 1
さらにその下にみたいな、
1個の会議のために無限に会議が生み出されるみたいな。
会社員って会議が仕事なんだね。
スピーカー 1
そうなんだよね。会議と資料作りが仕事で。
パワポエンジニアなんて呼ばれる人たちがいるくらいだからさ。
スピーカー 2
パワポエンジニアもう絶滅じゃん。
驚き屋さんになりたいな俺。
スピーカー 1
そう、パワポエンジニアもうね、エージェントがになってくれますよみたいな。
明らかにやっぱそういう仕事ってAIの方が向いてるよねと。
スピーカー 2
そうだね、無限に支持できるし。
スピーカー 1
それこそね、もう陳腐な言い方かもしれないけど、
人間の方が創造的な仕事みたいなこと言うじゃん。
スピーカー 2
言うね。
スピーカー 1
やっぱねそういう時間を取れるようになってくると思うんだよな。
AIエージェントっていうものをうまく使えると。
シャドーAI問題の最適解と個人のキャリア選択
スピーカー 1
そのくらいのレベル感にはもうなってきてる。
触っててなってるなって思うから。
だからなんかさ、会社の外の世界だったらAIエージェントで色々できるのに、
スピーカー 2
会社に来たらなんか1世紀昔に戻りましたみたいになってるでしょ?
スピーカー 1
そうそうそうそう。俺もタイムスリップしてるんだよ毎日。
スピーカー 2
AIができること、人間がやらされてる世界ですみたいな。
怖いよね。
スピーカー 1
怖いよねそれ。
スピーカー 2
みんなどうやって折り合いつけてるんでしょうかっていう質問だけどさ、これ。
なんか答えは出るのかねこれ。
スピーカー 1
折り合いはね、あのもう。
スピーカー 2
タイムスリップした気持ちでどうぞってこと?
スピーカー 1
つかないね。
スピーカー 2
つかない。ここまで色々話して。
スピーカー 1
無理やりつかないね。
つかないからもう諦めてください。
が、シャドウするしかないって感じになっちゃうよねやっぱね。
スピーカー 1
そこでシャドウになっちゃうよねやっぱね。
スピーカー 2
シャドウ推奨です。
スピーカー 1
シャドウ推奨しようぜ。
スピーカー 2
バレないようにどうぞ。
弊社情報を打たないでくださいね。
危ないんで。
スピーカー 1
だからねやっぱね、そうなんだよ。難しいんだよ。難しいんだよって終わっちゃう。
スピーカー 2
マスキングして使えばいいね。
スピーカー 1
いやマスキング、いや違うな。
マスキングしてもやっぱり。
そうなんだよな。
スピーカー 1
結局線引きっていうものをね、個人にやらせてしまうと、線引き下手なやつがやっぱいるんだわ。
そこに線引くんだっていう人いるの。
ここまでいいだろうって。
スピーカー 2
これがいいだろうっていうのダメでしょみたいな。
スピーカー 1
そう、それいっちゃうねっていうやつがやっぱいるから。
やっぱね、結局小組織でやるんだったら若干遅かったとしてもステップバイステップでやっていくしかない。
何ステップバイステップでって。
何でしょ、一個ずつ。まあチャットGPTみたいなやつを。
スピーカー 2
昔のプロンプトの呪文みたいだね。
スピーカー 1
チャットGP、まあ一段一段だよね。ステップバイステップ。
スピーカー 2
一段一段ね。
まずチャットで。
スピーカー 1
チャットGPTみたいなやつ社内で使えるようになりました。ちょっとしたエージェントみたいなやつ使えるようになりましたみたいな。
スピーカー 2
それはマイクロソフトのなんとかっていうのを使えばちょっと遅れるけどいけるの?
出てくるだろうね。
今はないの?
スピーカー 2
今はないの?チャットGPTがマイクロソフトの環境構築で社内向けに使えますみたいな。
スピーカー 1
なくはないと思う。
コーデックスをなんとかして使おうみたいなやつは多分できると思うよ。
スピーカー 2
法人向けのサービスなんていっぱいあると思ってたけどないんだね。
スピーカー 1
そうだね。AIエージェント。なんかでもチャットGPTが法人向けにプランを出していた気がする。最近。
その辺ちょっとキャッチアップできないけど。
スピーカー 2
チャットGPTなんかが頑張っても意味ないよね。日本の大企業は。マイクロソフト先生がなんかやってくんないと。
スピーカー 1
そうそう。マイクロソフト先生がやってくれないといけない。
スピーカー 2
マイクロソフトのロゴだけ貼り付けて。
スピーカー 1
出してくるとは思うよ、でも。もう出てるのかな、ごめん。ちょっとキャッチアップはできてないけど。
コーデックスをこういう風に使いましょうみたいなやつは多分出てくるとは思う。
そこで上手くキャッチアップしていったりとかすればいいんじゃないかなとは思うけど。
結局トップダウンなんだよね、こういうのね。上から下からやりましょうよって言ってもなかなか届かないと。
スピーカー 1
上が動いてくれないとなかなか難しいなっていう部分はあるっちゃある。
だからね、結構DNAみたいな会社だってめっちゃ日本にいい影響を与えてるなと思ってて。
大きい会社でさ、こんだけAIガリガリやってますよみたいなさ。
うん、洗礼をね。
スピーカー 1
そう、やってくれると。うちもやんなきゃみたいなとこあるじゃん。出てくるじゃん。
スピーカー 2
そうだね、DNAやってますんでってね。
そうそうそう。ああいうやり方はねすごくいいなと思うね。
スピーカー 2
DNAはでかいのか。トヨタぐらいがやってくんないとさ、日本の大企業右に並べていけないよ。
スピーカー 1
トヨタやってもあんまデカすぎてね、参考にできないんじゃないかなと思って。トヨタだからできましたよねみたいな。
スピーカー 2
デカすぎてダメ。
スピーカー 1
そう、お金持ちすぎてちょっと難しいでしょ。
逆にそっちの言い訳が。ソフトバンクもダメ。
スピーカー 1
ソフトバンクもそうだね。
楽天もダメだね。
ダメ?ダメじゃないけど。
スピーカー 2
どの辺がいいんだろうな。亀田製菓とかね。
スピーカー 1
ああ、そういうとこいいね。
スピーカー 2
そういう。
スピーカー 1
IT企業じゃないとこがいいね。
スピーカー 2
うーん。オース・ウイロとかね。ヤバトンとか。
スピーカー 1
ちょっと急に名古屋に寄ってきたな。
スピーカー 2
名古屋に寄ってきちゃった。
そうかね。
スピーカー 1
っていう感じですね。今日の話はちょっと結論は出ないんだが、結局どのように向き合うべきかと。どのように折り合いをつけるべきか。
ステークホルダーをその気にさせるしかないっていうのが一個かな、でも。
だから結構成功事例みたいなやつを収集して、上の人にアピールするしかないんじゃないかなって思うんだよな。
スピーカー 2
成功事例ね。
スピーカー 1
この企業こんなやってますねみたいな。
スピーカー 2
言い訳をいっぱい探してあげて。
スピーカー 1
でも多分国からのプッシュもあると思う。
これからは。
スピーカー 2
国がプッシュしてくんないと。
スピーカー 1
そう、国からのプッシュがあると思う。
っていうのはだって生成AIの活用をどんどん進めていきましょうっていうことは予算がついてるから。
何パーセント以上日本の企業が使うようにならないといけませんよって話をね。
なんか前3月ぐらいのセミナーで東京大学の松尾先生が言ってたし。
言ってたね。真面目なやつ。
スピーカー 2
あれ3月か。
スピーカー 1
ああいうところは多分愚直にやっていかないといけないんじゃないかなと。
スピーカー 2
頑張ってください。日本企業の皆さん。
スピーカー 1
やっぱ企業から外れた男はちょっと一言っぽく言うな。
組織にいないなこの男はもう。
スピーカー 2
そういうのに駅役としておる気持ちはわかりますね。
スピーカー 1
そうね。
でもシャドーAIは良くないというのはね。私も思うけど。
スピーカー 2
あれ真面目に着手したね。
スピーカー 1
ないとは思うけど。
スピーカー 2
バンバンやっちゃえじゃないんだ。
スピーカー 1
まあ立場があるからね私もね。
本音と立て前っていうのはあるけどね。
スピーカー 2
翻訳しますね。やっちゃえということでした。
自己責任で。全て自己責任ですっていう。
スピーカー 1
自分の責任でね。確かにね。加速していきましょうみたいなね。
多いそれとは言えないけども。
これ難しい。すげえ良いテーマだと思う。今回本当にありがたいね。こういうテーマをいただいて。
スピーカー 2
でも長い目で見てさ、自分の中そういうことにずっとブレーキ踏まれ続ける会社。
見切りつけて、生き方変えるか、そこそこベンチャーとか行くかっていうのも選択肢じゃないですか。
スピーカー 1
良いこと言ったね。俺もそこで話そうと思ってて。
スピーカー 2
そうなんだ。
逆にAIをこんだけ使いますよとかガンガン使ってくださいよっていうのが会社のアピールになるよねっていう。
スピーカー 1
うちはもうこんだけ使いますみたいな。だからAIが使えるか使えないかが企業選びの選択肢に入ってくるみたいな。
スピーカー 2
そうだね。バンバンどうぞっていうね。
スピーカー 1
だから逆にもうAI使えないと、AIを使わせないと人が取れねえんだみたいな。
スピーカー 2
そうだよね。
スピーカー 1
そういう力が働いていくなって思ってて。あまりにも便利すぎて。
スピーカー 2
やめていくよね。優秀な人やめていくよねさらに。青草つって。
スピーカー 1
やめていくと思う。
スピーカー 2
上司の鍵広ずっと作らされる人生。
スピーカー 1
ほんとそうよ。
青草つって。
やめていくと思う。
スピーカー 2
やめるよね。早めにやめた方がいいですよだからみんな。
スピーカー 1
だからもうやめれない、その会社で生きていくしかない状態になっちゃった人はもう頑張ってやっていくしかないみたいな感じになっちゃうから。
スピーカー 2
そうだね。それかもう仕事したくなくて両親のプレゼン資料だけ作ってる人生が好きですっていう人は。
スピーカー 1
すみませんどうぞ。
いやでもいるよいる。いるというか会議ってそのためにあるのよ。
スピーカー 2
仕事のための仕事?
スピーカー 1
増えてしまった重役の人たちの仕事を作るために会議が行われてる感じがする。
スピーカー 2
だる。
スピーカー 1
いやほんとにそうよ。無駄にいっぱい人集まるんだってね。
スピーカー 2
そんなとこにあなたの人生使っていいですかっていう問いだよね。
そういうことです。
スピーカー 2
そこに気づいて第二のショックでこれ生き方を考える機会かもしれないですね。
スピーカー 1
そうだねほんとに。
そこに気づくためにはやっぱ個人的にAIを使ってはいけないよなっていうのはあるよね。
そこには大きなギャップを感じて絶望のフェーズがあると思うんだけど、会社でこれ俺やんなきゃいけないのみたいな。
それに気づかずに一生懸命仕事をやるのか気づいて環境を変えたりとか自分で環境を変えるか今の自分の職場の環境を変えるかっていう行動を起こせるかだいぶ変わってくるよね人生が。
スピーカー 2
そうだねただなんかね職場の環境を変えようと奮闘するのってすごく不毛だなって俺は思いますね。
スピーカー 1
俺もそれ派。
スピーカー 2
すごく大事なあなたの人生とエネルギーをなんでそんなことに使わなきゃいけないんだって気持ちになってくるよね。
スピーカー 1
結局一生あのね一人生かかるのね一組織のルールを変えようと思うと。
スピーカー 2
一人生いい言葉だね。
人一人の命がかかると。
スピーカー 1
そうその人の人生を全部かけてその組織のルールを変えるぐらいの時間軸がかかってしまう。
時間がかかるからね。
スピーカー 1
とにかくかかる。偉くならないとまずできないっていうのがあって。
スピーカー 2
ちょっと変えれるかもしれないけれどもちょっと変えたって大して変わんないし。
スピーカー 1
そう。
スピーカー 2
その変えることに注いでるエネルギー無駄じゃねみたいな。
だから自分の居場所を変えたほうが圧倒的に早いよね。
そうなんすよね本当にそこはすごく共感しますね辞めた側の人間としてね。
スピーカー 1
あーだよね。俺は辞めてない側の人間だからなんともあれだけど。
スピーカー 2
辞めずに回してる人間すごすぎるけどね。
睡眠時間3時間で。
スピーカー 1
俺は自分の居場所を自分で作るっていうことをやってるからさ。
会社以外のスペースとしてね。
なんか生き方に関するテーマだったね。
スピーカー 1
確かに。
結論は出ないんですけどちょっとこの今日の話の中から何かしらヒントを得ていただければなということでございますね。
エンディングと「おちつきAI」コミュニティの紹介
スピーカー 1
ということで今日も1時間くらい話したね。
いい感じの時間ですね。
スピーカー 2
今1時間切ってる今んとこ。
今んとこ切ってるよ。
スピーカー 1
でもちょっとこれは最後の告知とかでオーバーするんでしょうけど。
ありがとうございます本日はこんな感じでさせていただければなと思います。
落ち着けラグっていうサービスやってましてそこでね目安箱っていうところで色々とご意見いただけるとこのように取り上げたりしてですね。
ちょっとお話しできればなと思っておりますんで。
是非ともよろしくお願いいたします。
スピーカー 2
お願いします。
スピーカー 1
じゃあちょっとコミュニティの告知いきます?
そうですね。これやってる時にはもう回ってると思いますから。
回ってるはずだから。
スピーカー 2
落ち着きAIコミュニティを作りましたと。
スピーカー 1
はい。
スピーカー 2
落ち着きAIのルームっていうサービスを作ってるんでね。
使ってるんでね落ち着きAIのルームっていうディスコードコミュニティがありますのでそちらぜひ入ってください。
スピーカー 1
お願いします。
スピーカー 2
月額980円です。年額だとだいぶ安いです。
あと支援用のプラン月額1万円プランもありますので。
スピーカー 1
はい。応援してくださってる方ぜひともお願いします。
スピーカー 2
サポーターですね。落ち着きAIの番組をサポートしてくださる方ぜひお願いしますという感じですね。
はい。
こっちも年間があります。
本当にねちょっといろいろ中に入ってくれた人と相談しながらいろいろ決めていくことになると思うんですけど。
番組収録中に出たいろんなアイディアとかをバババッと書いて擦れ作ってなんかみんなでやってみたりとか。
それこそみんなのAIエージェントとかをねここに接続して部屋作ってちょっと遊んでみたりとか。
実験場所ラボみたいな感じかなイメージ。
スピーカー 1
そうだね。ちょっとそんなにテクニカルなことしなくてもできるような実験場所みたいなやつ作りたいよね。
みんなで実際に触ったり作ったりとかね。
スピーカー 2
あとなんかもうこれ今収録日がねまだ5月5日なんだけど。
現地で30人ぐらい入ってきてくださってたりするんで。
横に左右にね同じようなことをやろうとしている人たちいれば聞き合ったり教え合ったりしていけるんじゃないかなって思いますね。
一人だとちょっと腰が重い人とかはいいんじゃないでしょうかね。
スピーカー 1
まずこうAIエージェントとかオープンクローをちょっと使ってみようみたいなね。
こいつからやれとボットとして参加させてみようみたいな。戦わせてみようみたいなやつでやりたいよね。
スピーカー 2
そういう場所があると俺もちょっときっかけとしてやれるかもしれないな。
スピーカー 1
そうね。かねんにはラズベリーパイをそのまま渡すので。
スピーカー 2
ラズベリーパイありがとうございます。
スピーカー 1
その中で構築してください。
スピーカー 2
ついに僕のエージェントちゃんが。
スピーカー 1
そう。
スピーカー 2
恋愛モードをオンにしてちょっと恋愛したいです。
スピーカー 1
僕もグロックでちょっとハレンチなやつ作ってくるんで。
スピーカー 2
お願いします。
はい。
スピーカー 1
こんなもんで以上となりますね。ありがとうございます。
本日は深掘り会ということで一つのテーマについてじっくり深掘りさせていただきました。
スピーカー 1
毎週火曜日は速報会ということで一週間のAIトピックを紹介する会もやっておりますのでぜひとも両方とも楽しんでいただければなと思います。
またこの番組の感想とかSNSとかで投稿いただけると嬉しいです。
ハッシュタグはシャープ落ち着きAIひらがなで落ち着きアルファベットでAIです。
スピーカー 2
番組の感想はXなどSNSでハッシュタグをつけて書き込んでください。
コミュニティの中にも感想書く場所多分作るのでそちらとかにも書いてみてください。
スピーカー 2
今回の話良かったな落ち着いたなという人は星5つのレビューをつけて応援お願いします。
スピーカー 1
お願いします。
スピーカー 2
それではまた一週間落ち着いて過ごしていきましょう。
さよなら。
お疲れ様でした。
スピーカー 1
いいんじゃない?1時間1分。
スピーカー 2
いいんじゃない?
いいじゃん今日は。
スピーカー 2
いいね。
いけるいけるいける。やればできる。
スピーカー 1
時間の契約があればちゃんと収まるね。
スピーカー 2
そうだね。ちょっとオーバーしちゃったけど。
今回初めてのビデオ繋がずにやってみたからね。
スピーカー 1
そうだね確かに。
スピーカー 2
電話形式でやってみたけど。
スピーカー 1
電話形式。悪くはなかったね。
会った方がいいけどね。
って感じでした。
スピーカー 2
ありがとうございます。
01:01:20

コメント

企業によってはexaBaseやQommonsAIなどの専用網でも利用できるAIサービスを使ってるところもありますね。モデル自体はGPTもGeminiもClaude系も使えたりします。

スクロール