AIツールの進化と仕事の変化
AI新規事業担当しみとAIをフル活用して一人起業家をやっているゆとです。
親友はAIラジオ始まりました。 よろしくお願いします。
さてさて、最近どんな感じですか?
最近はずっとクロードコードですよ。
私は?
これがエンジニアですな。
ずっと寝ても覚めても。
寝ても覚めてもクロードコード。
私、非エンジニア、クロードコードじゃないものに浮気しておとしてます。
浮気成功ですか?
浮気ね、結構成功してると思いますね。
やっぱりエンジニアじゃない人はクロードコードなんだかんだ難しいですからね。
なんだかんだ難しい。
なんだかんだコードですからね。
確かにね、コードだからね。
そうなんですよ。
浮気の話ということで。
今週は浮気の話ですね。
クロードコードじゃなくてのやつね。
クロードコワークですね。
コワーク。
コワークですね、コワーク。
コワークありますね。
Claude Codeによる高度なファイル分析能力
ユットさんは使ってるんですか?
クロードコードがあればわざわざ使わないか。
クロードコードで全部できる人はいらないんじゃないかなと思ってるから、
それが見込みミスってる可能性はあるんだけど。
ただ一応、機能感はちょっと触ったりとか、
これからやるとしたら人のためだね。
社内の他のメンバーがコワーク導入していくとかさ、
そうなっていくときに、
俺が逆に一番AIわかるはずなのに何も知らないみたいなことになるから、
ちょっとだけ触ったりはしてる。
なるほどね。
結構全然知らないんだよね。
いいっすよ、いいっすよ。
あんま大した話はできないけど、感動したのがね、
もともとチャットGPTとかで、
エクセルファイル5個くらい渡して吉野にまとめてとかあんまり得意じゃないんですよ。
そもそも渡さないといけないしね。
まあまあ、添付してね。
クロードコードだと特定のフォルダにおいて、
そこから読み取らせて使ってきると思うんだけど、
チャットGPTにファイル渡してもそんなにうまく編集できないなって思ってたような、
Vlookupをして揃えるみたいなね、
複数回やったやつを。
かつ、AとBが出ている出力がどれくらい相関があるかとかを、
いくつかの観点で分析したいなと思うと、
エクセルで関数を調べるわけですよ。
相関係数の関数なんだっけとかやってて、
それをね、とりあえずファイル分投げて、
よしなによしなにってもうちょい言ったと思うけど、
分析したいと。ファイルを整えて分析したいぞって言ったら、
あいつできるんだよ。
あいつできるんだ。
しかもよしななことしか言ってないのに、
自分でまずは関係性を見ますとか言い始めて、ツールで見て、
ファイルの中身、列とか項目を見て、
おそらくユーザーが言っていることはこういうまとめ方をしてほしいんだと思うとか、
自分で言い始めて、
そこなんかチャットGPTとかと一緒だよね。
リーズニングというか、思考過程をちょっとだけ示してくれる?
なんか書いてくれながら裏で動いてるんだなっていう感じ。
結果その良いファイルが出るんですよ。
多分あってそう。何なら俺が手作業したやつで、
間違い探しをちょっとだけしたのよ。
ちょっとだけしたら、ここ違うんじゃね?
違うじゃね?って思うとこ見つけたのよ。
結果の分析を。
思ったら、俺が間違ってた。
AI様様だった。
俺が間違ってたっていうね。
今までチャットで聞くとか、
ウェブを検索するとか、
調べるとか考えをまとめるとか、
チャットGPTでチャットでいけたと。
めっちゃコードを書いてやる。
当然Excelファイルもコードで解析したりとかさせることできるんでしょうけど、
アプリ作るとかクロードコードだったものの、
意外とエンジニアじゃない人って、
PowerPoker Excelを触る時間が長い。
Googleスライドかスプレッドシートとも言うかもしれないけど。
プレゼンテーション的なのと表計算的なやつね。
そうそう。
要は人に説明をするために話をまとめるか、
何かのデータというかね。
そのデータはアンケート結果のこともあれば、
数値が入っているやつのこともあるけど、
それをよしなにちこちこしてね。
グラフを出したり、示唆を出したりするんだけど、
そこめっちゃ強いんですよね。
全然感動ポイントが伝わってないんだけど、
それはどっちもやってないからなんだよね。
チャットGPTだとエクセル渡したらできるじゃなくて、
結構結果もしょぼいってこと?
そうそう。
チャットGPTからいくと、
たぶん詳細は話しにくいけど、
ざっくり言うと1000行くらいあるエクセルファイルに、
数値がまとまっているんですよ。
それを5回くらいシミュレーターにかけた結果があるから、
5ファイルあるんですよ。
さらに答えのデータがあるんですよね。
答えっていうとあれだけど、こうあるべきみたいなね。
答えっていうと語弊があるかもしれないけど、
その5個のファイルはどれくらいブレてるの?
平均したらどうなの?
答えとどのくらい近いの?みたいなことって、
チャットGPTだとレッツークは多すぎてできないと思う。
そもそもできないというか、
そもそもこのタスクはできませんになると思うんだよな。
ちゃんと入れたことはないんだけどね。
こっちのほうがわかりやすいかな。
人間がその作業をツールとか作る前でやると、
多分複数のファイルを1個のシートに持ってこなきゃいけないから、
頑張って1個のエクセルに切り張りをして、
Vlookupみたいなのでピコピコやっていって、
答えのデータと回したデータが同じような情報流通になるように揃えてとかってやると、
多分1,2時間くらいかかるんじゃないかな。
人力でやると多分それくらいかかる。
マクロとかを作るというほど毎回同じ項目じゃないんですよ。
列の数が変わっちゃったりとかするんですよね。
あんまり定義した行動を作れば済むものでもないんですよね。
だから1,2時間先せざるをえなくねみたいなところはあった。
Chat GPTだと多分できない。
もしかしたらできちゃうのかもしれないけど、
できなそうな気はするし、
少なくともChat GPTってこのフォルダに全部あげましたみたいな、
フォルダで納品してくることあんまりない気がしていて、
特定のファイルを生成してダウンロードボタンが出てきて、
1ファイルだけ落とすみたいなことは結構あっても、
いくつか作業したファイルこれです、分析したファイルこれですみたいな、
いくつか納品してくれるんですよ、コワークは一発で。
思うと結構すごいんですよっていう。
あんまり伝わらない?
いや、俺はクロードコードを使ってるから、
まあできるよねって思っちゃうんだよね。
クロードコードではできることなんだよ。
でもやっぱり凄さでいくと、
何が凄いポイントかと何でできるかとかでいくと、
端末のファイルを直接見て、
フォルダとかも含めて作って、
そこの中にファイルを分けて作ってくれるみたいな。
そこだよね、やっぱり。
エクセルとかスライドとかをいじるためのツール群をめちゃくちゃ持ってるんだよね、
誰かとの編集できる権限とね。
今までのツールがない時代の生成AIでいうと、
多分全部文字情報としてガツッと読み取って、
読解力はものすごいから、いっぱい与えても読めるんですけど、
400万トークン以内とかなら。
読み取って、よしなにやってたけど、
今ファイル編集ができるツールを持っている中みたいな考え方で、
とりあえずこのツール使ってみようみたいな感じでやってるその中。
やり方が多分変わってる気はするよね、生成AIと比べると。
これクロードコードもそうなんだと思ってるけど。
AI出力の検証と人間の役割
しみさまとそれこそクロードコードの話をした時にさ、
チャットGPTなりチャットUIの時代は相談相手で、
クロードコードになったら同僚だか後輩だか外中先みたいな協業相手みたいな。
それは一緒だよね、コワークも。
それをコードの世界からむしろビジネスマンというか、
全般の仕事に広げてくれてるみたいな。
でもまさにそんな感じで、見た目の画面とかも、
ターミナルの黒い背景に英語文字みたいな、
あっちじゃない、そう。
UIの見た目はもうチャットGPTとかに近いんだよね、コワークって。
クロードのデスクトップアプリでやったら、
チャット、コワーク、コードみたいな感じで、
こちこちラップできるよね。
なってるなってる、そのコワークですよ。
だからなんか使いやすい、
コードを書かない人、エンジニアじゃない人が、
確かに使うよなーっていうことをできるようになってる。
それが、ただ言葉とか検索だけじゃなくて、
ファイル編集能力を持っているというか、解析能力も含めてか。
解析や編集能力を持っていることで、
作れちゃうよね、成果物を。
だからじゃないか。
仕事任せられるよ、みたいな感覚だよね。
そう、そうなんですよ。
仕事任せる。
でね、感動したとともにね、
この辺はクロードコードでやっているゆとさんの方が、
きっと先輩だろうと思って聞いてみるんだけど、
とはいえ、初めてExcelの出力を見た時の感想で言うとね、
これミスってんじゃね?って思ったよ。
最初も言ってたね。
だってその1000列ぐらいあるファイルをさ、
5個も6個も与えてさ、
ちゃんとした指示をしてるわけじゃない。
難しいことしてる。
ちゃんとした指示してないのよ、これがね。
だから明確にクロードコードの時に話したような、
指示する側がすごくしっかり、
ちゃんとね、要件とか要求を伝えてっていう話というよりも、
そんなことをしなくともできちゃってるんですよ。
だから分析して、まとめて、示唆出して、みたいなことを言った時に、
どう分析するんですかって。
なんかちょっとね、何個か質問返してくれるんだけど、
なんかそのユーザーが選択ボタンみたいなのでね、
どれのこと言ってますかみたいな、
近しいものを選んでね、みたいなのを3問ぐらい聞いてきて、
それポチポチポチと答えると、
分かりましたとかって言って、
作業始めるんだけど、
まあでも、よしなじゃないのかで、
あれだけできちゃうから、
質問してくれる。
この辺はクロードコードとかで言う、
許可くださいとかっていうのと近いのかもしれないけど、
許可とは違うか。
仕様あるよ。方針決める段階で、
進む前にいくつか確認ですっていうのはやってきますね。
じゃあもうそれです、それです。
一緒だね。
そうなんですよ。
だから正しいかどうかがね、
そんだけあると分からないっていうことは結構、
大きな課題というかね、あれなのかなと思って、
そう、なんか、
それでさ、最初ね、
自分でなんかチェックしようと思って、
でもそれするとさ、
手作業をしてたら1,2時間ね、
チェックするの方がね、
よっぽど時間かかるとも言えるんですよね。
答えを作ってさ、
比較しなきゃいけないから。
むずいね。
そうなんです。
で、なんかどうやるの?って思って、
そのAIが出した出力とかを、
こう、難しいコードなタスクになればなるほど、
なんか簡単な壁打ちのさ、チャットだったら、
こう、なんだろう、
明らか嘘っぽいなとかさ、
ちょっとアンテナを張りやすいものの、
そういうファイルの作業って、
どうやって出してきたかが分からないと、
プロセス、なんか、
プロセス?
チャットで。
クロードコードは全部見えるよ。
ああ、そうなの?
その辺はね。
フォワークは分かんないけど。
そうなんだ。
まあ見ないけどね。
見たら出るのかな?
なんかでもツール使ってなんちゃらみたいなレベルだから、
なんか一個一個ここにV力アップをしてとか、
そういうのはなんか分かんない気がする。
出ないのか。
多分。
そうなのよ。
それでそう、合ってるかを、
どうやって確かめるの?
クロードコードの場合はみたいなのとかね。
その辺どう思うっていうのを話したいなって思って。
うんうん。
確からしたみたいな。
そうそう、なんかまあ、
そうだね、そうそう。
なんかそのまま信じるかどうか、
どうやってチェックするかみたいな感じなの。
さっきのしみさまの例でいくと、
間違ってるのやばいのとかはどんな感じなの?
え、間違ってたらやばいね。
間違ってたらやばいんだ。
やばいと思う。
なんか例えば、
開発プログラミングっぽいのでいくと、
みんなもイメージしやすいようなやつでいくと、
金融系のシステムとかさ、
2BM系のシステムかとか、
2CM系の大きな会社がやるシステムとか、
スタートアップがやってるとか、
個人でやってるとか、
その前提でさ、だいぶ変わるじゃん。
変わる変わる。
チェックすべき観点とか、
どこまで担保すべきかとか。
確かにね。
それによってだいぶ、
普通の作業もさ、
そういう、なんだ、
間違ってたらやばいのみたいな。
確かにね。
結構観点としてあって、
かつあれだよね、
自分に勘どころがあるかないかみたいな。
いや、そうだよね。
もうちょっと掛け合わせあるかもしれないけど。
このExcel作業でいうと、
簡単なチェックはできたとしても、
線行あるからさ、
どこかで何かがずれてるかどうかとかは、
縦にバーッと見て、
明らかにずれてたりしない限りは、
わからないよねっていうところと、
一応数値があるから、
それを何かのロジック間違えて、
張り間違えてないかとかはね、
難しいよねっていう。
めっちゃ事例が、
いや、悪かったっていうとは言い方があれなんだけど、
めっちゃプログラミングに近くてさ、
あれなんだけど、
数式みたいな話だから。
確かに。
むずいな、それも。
パワポとかだったらまた、
ちょっと変わって。
そうね、パワポだとね、
判別はしやすかったりとか、
手直しできる状態で納品されてればね、
パワポだったら、
変えてればいいもんね、自分でちょっと。
画像貼り付けだったら困るけどみたいな。
画像貼り付けでいじれなかったらあれだけど、
ピコピコ打ってくれてるんだったら変えられるじゃん。
エクセルスプシーだとさ、
ちょっと話がめっちゃプログラミングの話みたいになりすぎて。
なるほどね。
でもプログラミングじゃなくても、
パワポのデザインとかでも結構一緒だと思うんだけど、
めっちゃやるのはプログラミングだけど、
結局未知領域だったら全部、
あ、でもプログラミングだと難しいな。
俺分かる前提だからな。
未知だと、例えばあれか、
規約とかでやろうとするときは、
結局規約の観点、
最低限こっちが知ってほしいことを教えてもらいつつ、
評価軸みたいなものを、評価観点みたいなやつを作ってもらい、
テストリストみたいなチェックリストみたいなものを自分で作ってもらい、
比較できるようにパターン作ってもらったりとか、
あとは、
AIBにフィードバックさせるとか。
この辺はめっちゃやってるけど、
Excelだとどうなんだろうね。
この辺が何を担保できればイケてると見なせるのかっていうのがイメージ湧いてないけど。
今出たように結論地見たことを言うと、
AIの出力を人間がチェックするんじゃなくて、
AIの出力はAIがチェックするんだよね、きっと。
ただし、AIの出力をAIにチェックさせるための項目作りとか、
管理職的な役目は人間にある。
こうやって見るといいよねっていうのを吐き出させたり、
壁打ちしてあげて、こうやって評価すると間違ってないかがわかりますっていうのを
AIがこうやってテストしますっていうのを、
もっとこうじゃねみたいなところは人間が突っ込むけど、
そこができて、
このAIAのやつをBが見るなのか、
同じやつの続きで見させるのかはどっちでもいいのかもしれないけれども、
あくまで言いたかったのはそれなんですよ。
AI時代における新たなスキルと採用への応用
AIの出力をさっきの僕が心配だとかっていうことを
僕が見るみたいな前提になるように聞こえたかもしれんが、
やっぱりAIにどう見せてもらうかみたいなところが大事なんだろうな。
でもそれでいくと、さっき言ったようなやり方をやった上で、
自分の方が良し悪しを判断できる形に
AI側から翻訳してもらってアウトプットするみたいなのはやってるよ。
そのままバンって出されても、
良し悪しとか合ってるか間違ってるかとか、
いいとか悪いとかわかんないみたいな。
結局前も話したようなところかもしれないけど、
分解するのか分かりやすくするのか観点絞るのかとか、
ポイントでこっちが分かるレベルというか、
分かる観点なのかレベルとかには翻訳して、
良い悪いは○×みたいなのは結局自分の責任というか、
納得して進むようにはしてるね。
なるほどね。
AIとAIの中でOKならOKというよりは。
そうだよね。
AI同士チェックしましたって言われても、
どこまで疑うか話だけど、
それ自体も機能してないかもしれないから、
やっぱりそれを見えるようにしてもらって、
出たアウトプットを見て、
一定は人間も見るというかね。
そりゃそうだよね。
この辺は面白いというか、
たぶん仕事の考え方が、
エンジニアじゃなくても変わるなって思ってね。
これを考えずにAIに仕事させて、
出たやつではいって納品して、
めっちゃミスってるみたいなこともさ、
お客さんの案件とかでも起こる可能性はあるじゃん。
今のご理性。
そう思うと仕事の仕方として、
どうやってチェックするかとか、
どうやってミスってないことをどう確認するかを
設計する力というか。
元々管理職的な人はね、
人間に対して何を報告させるかとか、
どの頻度で報告させるかとか、
報告されたのをどういう観点でチェックするかとかを
中に持ってるはずで、
あと人のことの理解の特性として、
こういうことをよくミスるからな、
みたいなのがわかってるから、
たぶん見れるんだと思うんだけど。
それ結構大事だなって思ったっていうね。
それっていうのを言葉にしますと?
要はいくつかあるね。
今話したことまとめると、
AIが出すじゃない?
AIじゃなくても、
エアトプットが出たときに、
こいつが正しいかどうかを見るためには、
たぶん全部をコマゴマにチェックできないという前提としたら、
ポイントになるところはどこで、
どういうふうにチェックしたらいいかっていう、
主要なところを抜き出す分解の仕方が必要だ。
チェックポイントみたいなのが必要で、
チェックポイントをうまく作るには、
たぶんやりたいことを元にしたら、
何外したらやばいっていうのを理解することと、
相手の人がこういうことをよくミスるようになって、
相手を知っていることの2つがあって、
チェック項目がきっと作られる。
相手を知っていることっていうのは?
例えばクロードコードだと、
よくこういうミスすんだよねみたいな。
詰めると、やらかしてました、すみません、
今から直しますとか言うじゃないですか、彼らはね。
でもそれってやらかしてるわけじゃないですか、1回ね。
やっぱりどういうことをよくやらかすかを知っておくのは大事で、
それは何か動いているうちに、
うまくいかなかったっていう時にね、
こういうのをたまにミスるんだなみたいな。
ツールがね、例えばどういうツールを持っているのかとかさ、
人間が思うExcelで言うと、
人間的Vlookupをしているわけじゃない。
人間的Vlookup。
人間的で言うとVlookupをするには、
同じファイルの中のシートに集めて、
キーを揃えて、関数を書いて、
絶対参照とか間違えないようにして、
ズレるやつね、F4を押すやつね。
あれとかを考えて、ピーとかってやるんだけど、
多分AIは使っているツール、それじゃない気がするんだよね。
同じ生成物を作る時にやっている思考回路とか。
人間の思考の流れ、フローとは別と。
なんかだって関数残ってないもんね、成果物に。
貼られているね、答え、結論が。
いや、もしかしたら関数で動かして、
値貼り付けして、関数を消しているのかもしれないけど。
手元でCloud CoreがPythonだからを実行しているんだと思う。
そうだよね。
だから、そのPython実行の時のロジックとかを、
あんまり知らないと怖くなるよね。
その辺を知れば知るほど、
特性がこうやって多分ツールでやっているから、
こういうところを気にするといいよねとかが、
もうちょい分かるようになる。
確かに。
左側のマッチングキーに、
同じタイトルが例えば2個くっついちゃうみたいな。
人間側とかExcel側がちょっとおかしいという可能性もあるんだけど、
そういう時にひっくり返しやすいとかね。
普通にVlookupしていたら、
実は明確にエラーになって分かるけど、
違うやり方をしているが故に変なルールでやっていて、
そこは結構ミスってるみたいなね。
あるかもしれないねとかね。
ちょっと踏み込みすぎたかもしれないが、
まあ、あれですよ。
どうチェックしたらいいかを考える力が問われるよねっていうことと、
それを自分でやろうとしないっていう、
それすら任せることは一定大事だよねっていうこと。
最終責任は人間にあるよねみたいな。
監督責任だね、人間は。
管理職やん。
一足見て監督責任を担って、
都度都度ポイントで判断するっていう、
管理職だね。
管理職だよね、やっぱり。
管理職じゃなくてもみんな管理職になるって感じだね。
手元のAIの管理職みたいな。
そう思うとさ、これは全然関係ないこと言うけど、
新入社員研修とかでコワーク配ってタスクやらせてさ、
ミスったやつとかをその一連の流れをやり取りをすると、
管理するってこういうことだよねって、
すっげえ身に染みてわかりそうだよね。
そのファイルがミスってたら、
前提としてお客さんにめちゃくちゃ怒られますと。
ミスってたら。
でもそれをコワークに上手くさせなさいみたいな。
だけどそれで一旦任せると、
多分不安な人は全部チェックする人とかが現れたりとか、
いろんなことが現れると思うんだよね。
めっちゃ詰めて聞くみたいなタイプとかね、
チャットでマジでやってるんでしょうねみたいなこと言いまくる人もいれば、
自分で全部見る人とか、
それが結構マネジメントの時に無意識にやっちゃうことと近いんだろうねって思って。
逆に何にも見ないで投げて怒られる人もいる。
面白い。
コワーク実は裏側に社員はわかんないように絶対間違えるようにできてるみたいな。
例えばそれで言うとね、研修用で。
わざと間違えるようにできてるみたいな。
それで言うと採用用でも結構使いたい。
コワークというのはマクロード構造だね、これで言うと。
結局エンジニアの使用の爪とかのやり取りを、
AIだろうが対人だろうがどういうコミュニケーションするのかなとか、
どういう癖があるのかなとか、
職務経歴書よりよっぽどクロードコートのやり取りを1時間分見せてとかやった方が、
書類選考とかめっちゃやりやすい気がする。
確かにね。
コワークでも一緒な気がするよね、自分でやる。
確かにね。
それ面白いね。
エンジニアの専攻技術ポートフォリオ見せてとかよくやるんでしょうけど。
確かにね。
半日くらいこれ作ってて渡してクロードコート渡すけど、
そこでやり取りしたこと全部採点対象ですみたいにしたら、
どんな風に入れてどんな風に進めるかがすっげえわかりそうだね。
そうそう。テキストコミュニケーションではあるけど、やり取りの雰囲気もわかるしね。
そうだよね。ちょっとGPTとかも渡して、
一連のAIツールを半日貸してあげて、その全ログを抽出して、
なんならそれすらAIに評価させるような気ちょっとしちゃうけど、
まあでも人間がザーッと見たら何か言ってわかりそうだよね。
そうそう。
その採用面接すげえいい。
頭が測れそうだし。
なんなら使ってください。
大学入試とかそれでよくない?
大学入試とかでも小文文とか結構それ近いと思うけどね。
一方的に書くだけだけど、より言葉ら含めてわかるね。
でもなんかもっともっとわかりそうじゃん。
方向性でいうと。
論文をAIで書く中でみたいな風潮はあるけど、
よっぽど学問に関する何かの難しいことを与えて、
半日AIツール貸してあげた時に、半日後にプレゼンしてくださいって言ってね。
質問の角度だったり、どこまで到達できるか。
そこに出そうだもんね。
ちゃんとエビデンスつかみに行くような問いかけをする人もいればとか、
いろいろ見えそう。
面白いね。それ、なるんじゃない?現実的に。
主流かわからないけど、やるとこは出てきそうだね。
それ、授業にできないかな?
できるんじゃない?
ログをその該当の部分だけ抜き出せるようにというか、
そういう環境に作っておいて、裏側は全部クロードコードとかオープンAIとか。
API的につないでおけば、フロントとかデータを抜く側は自分らで好きに作れるとすれば。
お金かかっちゃう。トークン代がかかってしまうものの、
持ち出しにはなるものの、それも含めた料金設定にしてあげて、
もはや評価基準すら作ってあげて、
AI側のやつでね。
見てあげて、レポートとローデータ渡しますみたいな。
優秀なね。きわどい人はローデータを面接官が見て合否決めて。
多くのことはそのレポート元に合否つけましょうとか言います。
マスの採用、それでよくね。
AI面接官と1時間面接するよりもしかしたら結構思考力とかスキルとかわかっちゃう気がするな。
そうだね。いや、そうだと思いますよ。
なるほどね。AI面接の会社にそういう新規事業どうですかって雑談しに来て。
次はこれじゃないですかとか言って。
市場としてはね。
そうそうそう。
頑張ってますからね、各社。
そうなんですよ。
AI面接官は人をさばききれない分をさばけるとか、時間を選ばずに給食者側もできるとか、
フラットで評価できる。人間のバイアスがかからずに評価できるとか。
メリットはいろいろあるんだけど、やってる行為そのものはトークじゃん。
だからいわゆる面接という。
トークの模擬でトーク履歴を見てみたいなね、分析してみたいな。
そう思うと本当は実務能力を測ってあげた方がよりいいわけですよねって思うと。
グループディスカッションとか本来そういうことだもんね。
実務に近づけてあげて、その場の人たちで分担できるかどうかというか、チームとしてうまくできるかみたいな見てるわけで。
そっち側のAI版ってなると一番わかりやすくできそうだし、エンジニア採用なんてめっちゃそれでいいじゃんってマジで思うね。
めっちゃ思う。
めっちゃ思うよね。
戦略コンサルとかもケース面接とかやってるんだと思うんだけど。
でもあれはあれか、本当に頭いい人がケース面接をすることであえておかしな質問をすることに価値があるのかもしれない。
そうなんだ。
わかんないけど、想定通りに普通に教科書的にやってたらそんな頭なんて測れないからさ。
わざと馴染みないやつ当ててみようとかさ、時間めっちゃ短くしようとかさ。
本来的に時間あったらさ、今って多分その問いが与えられてもさ、一定の字頭あったらそれこそチャットGPTとかに聞きながらファクトか嘘かを判断できる力とかがあれば多分解けるじゃない。
解けると思うんだよね、ケース面接って。
でもそっちにしない理由は瞬間的字頭を見たいと思うとやっぱ制限時間つけてあげてその場で対面する方が見えるのかねと思うけど。
なんかでもね、書類選考の代わりになりそうとか問題とか可能性ありそうな気がするね。
やってください。
面白い。面白いですね。
これで起業するかと言われるとなんだけど、なんかでも面白いなって思うね。
面白いね。
今後の展望と次回予告
2個ぐらいトピック追加していい?
いいよいいよ、もちろん。
チャットGPTにいろいろトピックを出してもらって、3つぐらいは自然な流れで終わってるというか触れている感じなんだけど。
3つぐらい残っているんだが1個はまあいいかっていう感じなので、ちょっと2個だけ追加で最後。
多分それぞれ長くならないと思うんだけど。
行きましょうか。
今回はここまで。
次回はAIにうまく仕事を任せられる人とそうじゃない人の差ってなんだろうっていう話をしていきます。
ぜひそのままお聞きください。