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AIへ仕事を頼んだのに、次の指示を出すために、ずっとパソコンの前にいる。 便利にはなった。
でも、仕事から離れられてはいない。 ChatGPTのDotsで気になるのは、そこが変わることです。
自分が席を離れた後も、別の場所で仕事が進む。 ただし、PCを閉じれば何でも続くという話ではありません。
今日は、公式の仕組みとアンケートの説明例から、PCを閉じても続く仕事と、繋いでおく必要がある仕事を分けます。
戻った時に、何を受け取りたいかまで考えてみましょう。
まず答えを言うと、Dotsは自分専用のクラウドコンピューターを持ちます。 自分のパソコンと同じ場所で動いているだけではないんです。
クラウド側で必要な情報や道具へ届く仕事なら、自分がその画面を開き続ける前提が変わる。
一方、自分のPCにしかないファイルや、接続が必要なアプリを使うなら、その条件は残ります。
例えば、自分のPCの電源を切って、そこにしか入っていない動画を編集しておいてと頼んだとします。
AIがクラウドにいることと、その動画へ届くことは別ですよね。
居席できるかを決めるのは、AIの名前だけではありません。
作業する場所と材料のある場所、その間が繋がっているかです。
では、ちゃんと材料に届く時には何が変わるのか?
公式に紹介されているのは、新しいデータが入ったら分析を更新し、結果が変われば説明や図も直すといった仕事です。
一回返事をもらうだけでなく、次の情報が来た後にも仕事が続く。
ここを身近なアンケートの例で考えてみます。
これから話す数字は、仕組みを説明するために作った例です。
僕の店舗でドッツを動かして、この結果が出たという実績紹介ではありません。
お客さんのアンケートが、まず20件集まったとします。
そのうち6件に、待ち時間への不満がある。
最初の集計では、待ち時間を見直す必要がありそうだと考えます。
その後、回答が30件増えて、合計50件になりました。
増えた30件は、待ち時間の不満は1件。
予約方法への迷いが12件あった。
最初の20件だけを見ていた時と、全体を見た時では、次に調べたいことが変わりますよね。
最初の6件は消えませんが、待ち時間だけを直せばいいと決めるのも早そうです。
普通のチャットで進めるなら、新しい30件を自分で渡して、前の20件と合わせて集計し直してと頼む。
その結果を見て、前と何が変わったかまた質問する。
この往復も便利ですが、自分が毎回つなぎ役になっています。
続く仕事として渡せたら、次の回答が来た時点から集計と比較まで進めてほしいわけです。
ここで欲しい結果を2つ並べてみます。
1つはアンケートが30件増えましたという通知。
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もう1つは50件へ更新しました。最初の集計から変わったのはここですという比較。
戻った時に判断しやすいのは後者ですよね。
AIが長い時間歯を動いていたことより、自分が次の問いへ進めることに意味があります。
ただ、数字が変わったら必ず方針も変えるではありません。
さっきの例なら、増えた回答は別の曜日のお客さんだったのかもしれません。
予約の手段が違う人たちかもしれない。
だから全体の集計に加えて、どの回答からそう言っているのかも残してもらう。
結論だけを受け取るより、気になったところを自分で確かめられる形にします。
AIへ任せたい仕事を考えるときは、今自分が何度も頼み直しているかを思い出すと見つけやすいです。
新しいファイルを渡す。
前の結果へ足す。
差を比べる。
説明を直す。
同じ仕事の続きを毎回口で繋いでいるなら、その流れごと渡せないかと考えられます。
質問を1回減らすより、繰り返す作業を1つ減らす見方です。
今回のアンケートならこんな依頼にします。
毎朝9時にこのフォルダの新しい回答を確認して、集計を更新してください。
前回と傾向が変わった項目は、件数と元の回答が分かる形にしてください。
資料を更新したら、変更点を短く知らせてください。
お客さんへの返信やお店の設定変更はこの仕事には含めません。
これは僕が考えた依頼例で、ドッツの実行結果ではありません。
自分の仕事へ当てはめるためのシートには、材料、続けてほしい作業、戻った時に受け取りたいものを書けるようにしています。
概要欄のLINEで、履席中の仕事と送ってください。
ここからは逆に、今渡さない方が良い仕事も分けておきます。
ここが分かると最初の1つを選びやすくなります。
先ほどのPCにしかない動画の例のように、材料に届かない仕事はそのまま渡せません。
次に分けたいのは、途中で人の判断がいる仕事です。
例えば企画の方向を決めたい、相手との約束を変えたい、そういう仕事まで席を離れたまま全部決まると考える必要はありません。
判断の材料を揃えるところまで進めてもらうだけでも、戻った後の始まり方は変わります。
3つ目は更新は必要だけど、毎回通知が欲しいわけではない仕事です。
回答が1件増える度に長い報告が届いたら、今度は読む仕事が増えます。
資料は更新しておいて、判断に関わる変化があった時に知らせてほしい。
作業を続けることと、人を何度も呼び戻すことは同じにしなくていいんです。
なお、何も頼んでいなくても勝手に資料を書き換えるという話ではありません。
背景での自発的な研究は読み取りが中心です。
繰り返し資料を更新してほしいなら、何をいつ更新する仕事なのかを渡し、その接続先で許された範囲で動いてもらいます。
利用できるプランや作業量の条件も自分の画面で確認してください。
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最初の一つなら、昨日までと今日の数字を比べるといった仕事から試せます。
どの資料へ新しい数字を反映してほしいかが決まっていれば、終わった後にも確かめやすいからです。
そして、戻ったら見るのは返事の立派さより実際の結果です。
更新された資料は開けるか、新しい回答まで入っているか、前回とどこが変わったかわかるか。
ここまでできて初めて自分がその作業から離れられたと言えます。
履席できるAIだから確認しないではなく、確認する対象がやり取りから成果物へ変わるんです。
どっちで期待したいのは、AIと会話する時間がどんどん増えることではありません。
仕事を渡して、自分は別の仕事や生活へ戻れて、次に見る時には一歩進んでいることです。
新しい、自分だったら毎回頼みなどしている何を一つ渡したいか。
新しい機能名を覚えるより、そこを考えるとPCを閉じた後に何が変わってほしいのかがかなり具体的になると思います。
