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「最高性能のAIを、全部の仕事に使う必要はない」
2026-09-03 14:32

「最高性能のAIを、全部の仕事に使う必要はない」

高性能なAIが次々に登場しています。

性能が上がるほど「一番いいAIを使えばいい」と考えたくなりますが、最近はむしろ逆で、

どの仕事に、どのAIを使うのか

を考えることの方が重要になってきたと感じています。

簡単な作業なら、必ずしも最高性能のAIは必要ありません。

大切なのは、

全部を一番高いAIに任せることではなく、仕事を分解して、適したAIに割り振ること。

これは、人に仕事を任せるマネジメントにも少し似ています。

誰に何を任せるのか。
どこまで任せるのか。
どこで人が確認するのか。

AIが進化するほど、「AIを使う力」だけでなく、AIを配置して使い分ける力が必要になるのかもしれません。


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サマリー

高性能AIが次々と登場する中、全ての仕事に最高性能のAIを使う必要はないという考え方が重要になってきています。仕事内容に応じて適切なAIを使い分けることが、コスト削減や効率化につながります。これは、人に仕事を任せるマネジメントにも似ており、AI時代にはAIを配置・活用する力が求められます。

最新AIの登場と利用状況
どうも、タニタクです。 外部の経営サポートだったり、話を聞いて一つ問題を解決するみたいな仕事をしてみたり、看護師をやったりしております。 今日もやっていきましょう。
今日はですね、最高性能のAIを全部の仕事に使う必要はないということで、話をしていこうかなと思っています。
昨日ですね、9月1日、Cloud Fable 5.1が出て、9月2日にはもう使えるようになっていました。
今日は1日ですね、Xとかインターネット上で実際に使っている写真の投稿を結構見ていました。
実際にいろんな使い方が出ていて、ゲームを作ってみたり複雑なコードを書かせたり、これまでできていたことがさらに高い精度でできるようになっていたという投稿をたくさん見ました。
本当に某有名なスーパーなんとかブラザーズみたいなものを動きも含めて再現していたり、本当にすごいなぁと思いながら、今日はですね、Cloud Fableの5.1の力っていうのを見ていました。
いろんなものを見ながら、また一つAIが進んだし、時代が変わっていくんだろうなという感覚がありました。
本当に最近のAIっていうのは、これできるかなと思ったことがかなりの確率でできるようになってきています。
以前だったら、これはさすがにAIには難しいよねと思っていたことも、数ヶ月後には普通にできるようになっている。
そんなことが当たり前になってきています。
ただ今日いろんな投稿を見ていて、性能の高さ以上に気になったことがありました。
それが使用制限とコストです。
高性能になれば本当にたくさん使いたくなるのもわかるし、みんな使っている姿を今日は本当に見ていました。
自分もそうです。何ができるんだろうとか、前のモデルと何が違うんだろうと試してみたくなります。
でも、今日Xを見ていると上限に達した、5時間制限が引っかかった、途中で使えなくなった、思ったより早く利用枠が減ったという声もかなり見かけました。
Cloudには、一定時間ごとの利用条件だったり、周端への上限があったりします。
これはChatGPTのコーデックスにも見られるようになっています。
この利用条件というのは、長い文章だったり複雑な作業を長時間やらせたりすると、当然それだけ多くの計算資源を使うのであっという間になくなってしまいます。
そして今回性能が高くなったということで、より消費しやすくなったというイメージでいいのかなと思っています。
もちろんこの辺は以前と比べてコストをいくら下げたみたいな話もあったんですが、やはり使った分飛んでいくというイメージであうっているのかなと思っています。
AIの使い分けの必要性
そう考えると、性能が高くなれば高くなるほど、何でもそのAIにやらせればいいという話じゃないなと思っています。
ここの出来事を見ながら、自分が最近思っているのは一番賢いAIを使えばいいではなくなってきたと思っています。
要はAIも使い分けが必要になってきたということですね。
例えば会社で考えるとわかりやすいと思っていて、単純なデータを入力する作業に毎回会社で一番高い給料費と配置するかということを考えると、それはやらないと思うんですよね。
書類を並べたり決めたフォーマットに入れたり、同じ作業を繰り返すこういう仕事なら、それに合った人や仕組みに任せた方がいいと思います。
逆に会社として大きな判断をする時だったり、複雑な問題を整理する時だったり、これから何をするのかを考える時だったり、そういうところは経験のある人だったり、判断力が高い人多くということをしますよね。
これもAIが同じようになってきています。
要は全部今日出たフェーブル5.1でやる必要はないんですよね。
例えば文章を少し整えたり、情報を分類したり、ファイル名を変えたりとか、情報を決められた形式に変換する、こういう簡単な作業だったら一番高性能なAIを使う必要はありません。
もっと安くてもっと早いモデルで十分なこともあります。
一方で複雑な仕事をするとかですね、長いコードを設計するとか、情報をたくさん踏まえて判断するっていうところで難工程もある仕事を自律的に進めてもらうとかなると高性能なモデルにお金をかける価値が出てくると思っています。
実際苦労動を経営するアンソロピック社も何でもフェーブル5.1を使うというより、まずはオーパスという他のモデルを使って、そこから難しい仕事だったり高い推論能力が必要なところにフェーブルを使うような位置づけの方がいいよということを言っています。
つまりAIを作っている会社自身も全部に一番高いモデルを使う必要はないという設計なんですよね。
AIマネジメントと仕事の割り振り
そう考えるとこれからに必要になってくるのはどのAIが一番すごいですかという知識だけではないと思っています。もっと重要なことがどの仕事をどのAIにやらせるかという設計です。
例えばまず高性能なAIにこの仕事を分解してくださいとお願いします。そしてこの部分は簡単な作業、この部分は少し判断が必要、ここはかなり難しいと分けてしまう。
その上で簡単な作業は比較的安価なモデルに任せる。ある程度のモデルは中間のモデル。本当に難しい部分だけは今日使った例で言うとフェーブル、5.1に任せる。
そこと人間が担当するみたいなところで使い分けていくっていう風な使い方をするのが増えていくしこうやって使うことでコストも少し削減できるんじゃないかなと思っています。
こうやって考えてみると今やっていることは実は人のマネジメントに近いなと思っています。人に仕事を任せるというところですね。誰に何を任せるのか、どこまで任せるのか、どこで確認をするのか、どれだけ自分で判断するのか、これを決めていく。
つまりAIの性能が上がるほどAIのことを詳しく知ることだけではなくて、仕事を分解して割り振る力が重要になるなと思っています。前回の放送でAI人材ってAIについてめちゃくちゃ詳しい人ではなくて、AIを使って仕事を前に進められる人なんじゃないかっていう話をしました。
今回の話も実はそこにつながっているなと思っています。AIに全部やってもらうではなくて、何をやってもらうか考える。どこに高い性能を使うのか考える。結果を見て割り振りを変える。ここまでできるとAIを使うというよりAIをマネジメントするという感覚に近くなってくるのかもしれません。
結局のところ、高性能AIが出るほどやれることも増えるし考えることも増えると思っています。少し前までは新しいAIが出るとすごいAIが出た。これを使えば便利になるという話で終わっていたと思います。でも今はそれだけでは足りなくなってきています。高性能になればなるほどコストもかかります。利用制限もあります。そして使えるAI自体もどんどん増えています。
だから一番賢いAIを探し続けるというより自分の仕事のどこにどのAIを配置するのかを考える。そこが大事になってきているのではないかなと思います。
ここはネットとかXとかを見ていると、やっぱりこんなにすごいよっていうものはたくさんあるんですけど、じゃあそれをどう生かしていくかっていうところの視点のものっていうのはちょっと少なかったりするので、やっぱりそういうところはしっかり見極めていく必要があるんじゃないかなと思っています。
AI活用におけるコスト意識と実践
本当にこんなに便利なAIだからこそ、もちろん世の中にはAIに毎月何万円使っても全く問題ないという人もいると思います。でも多くの人はAIに使うコストはできれば抑えたいですよね。自分は抑えたい方です。
だからこそですね、安く済ませることだけを考えるのではなく、必要なところにお金をかけて、必要じゃないところにはお金をかけずにやっていくということが大事なんだなと思っています。そういうことを選んでいくような時代になってきたなというのを今日改めてですね、クロードの動きを見ながらすごく感じました。
そんなことを言っている自分もですね、いろんなものを試しています。GPTだったりクロードだったりジェミニーだったりですね、いろんなAIを使ってこの作業はどれがいいんだろう、ここまで高性能なモデルはいらないなとか、逆にここだけはいいものを使ったほうがいいなというのを少しずつ試しながらやっています。
そして実際に一つのAIを使うだけではなくて、いくつものAIを組み合わせたり、作業ごとに役割を分けたり、なるべく性能を落とさずコストを抑えながら使う方法というのもですね、考えたり、実際にやったりしているのでその辺もですね、使いながら発信していければいいなと思っています。
その中でこういう使い方がよかったとか、ここは高性能モデルじゃなくてよかった、ここにはお金をかけたほうがいいよね、みたいなものが見えてきたらですね、またこの放送でも共有していきたいなと思っています。
AIが進化するとできることはどんどん増えていきます。だからこそこれから重要になるのは一番いいAIを使うことではなく、自分に必要なところに一番あったAIを使うことということなのかなと思います。
今日は最高性能のAIを全部の仕事に使う必要がないというテーマで話してみました。
リスナーコメントへの返信と今後のAI動向
コメント返しですね。前回の放送にコメントいただいております。春さんですね。いつもありがとうございます。
何でも作れるAIだからこその使い方。谷拓さんがおっしゃるように、毎日のショッとしたルーティンはAIに任せ、自分の手を動かす仕事に専念できるようにする。
使い方次第で変わるAIの得意領域と自分にしかできないことの見極めは大事なのかもしれませんねということですね。
春さんありがとうございます。そうですね、もう何でも作れると言ったらちょっと大きく言い過ぎなのかもしれないけれども、
もういろいろ作れますもんね。だから作ってみて作れるのか作れないのかっていうところを確認していくみたいな段階になってきたなと思っています。
そして本当にルーティン的なものはもうAIに任せるっていうところでいいのかなと思ってるし、
例えばAIエージェントって言ってAIに支持したら自律的に動いてくれる機能も各会社がやっていて、
最近だとGoogleが少しその方向で動いている。
あす、ジェミニがまたフラッシュの3.8かな、一番新しいバージョンにアップデートされる。
動画を編集する機能が動画を聞き取る、見る機能と聞き取る機能がめちゃくちゃ強化されているみたいな話が
今日フェーブルとともにかなり流れていたので、今週、来週ぐらいにいろんなものが動くんだろうなと思っています。
ちなみにスペースXのグロックも10日後にアップデートしますっていう告知が入ってたりするので、この9月もいろんなことが起こるんだろうなと思っています。
なので、いろいろ変わっていくAIを自分にどう活かしていくかっていうのを見極めっていうのが本当に春さんが言われるように大事だと思うし、
そういうところで見極めに使えるような発信ができたらいいのかなと思っております。
春さんいつもありがとうございます。
ということで、今日は最高機能のAIを全部の仕事に使う必要がないというテーマで話してみました。
また放送しようと思いますので聞いていただければ嬉しいなと思っております。
それでは次回の放送でお会いしましょう。またねー。
14:32

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