AI活用における期待と不安
始まりました、TimeTreeの こぽエンラジオのお時間でございます。
この番組はですね、コーポレート エンジニアを託して、こぽエンの
コアラをお招きして、私TimeTreeの キャップがですね、いろんな話を
聞いたり、またはゲストを呼んで、いろんな 話をしていく番組となっております。
コアラ、本日もよろしくお願いします。
よろしくお願いします。 こぽエンことコーポレートエンジニアの
コアラです。
はい、ありがとうございます。
いつもはですね、僕がコアラに質問を していくというのが、いつもの流れ
なんですけど、今日はね、ちょっと 少し趣向を変えて、コアラにですね、
僕に対して、何か聞きたいことが あれば、それを答えたいなと思って
いるんですけど、何かありますでしょうか。
そうですね、キャップにお聞きしたいことが
たくさんあるんですけど。
言わせてるみたいなね。
はい、ありがとうございますよ。
結構、世の中的にも、いろいろ出てる 話もあるかもしれないんですけど、
やっぱりAI的な部分で、なんとなく 気になってるなっていうところが
ありまして、僕個人の立場とか個人の 感覚でいうと、今のところプラマイゼロ
みたいなところがあるんですけど、 なんか効率化できたりとか、いろんな
アドバイスもらえたりとか、そういう ところのプラス面ってあって、そういう
意味では今までできなかった分まで できるようになったりっていうところが
面白かったりもするんですけど、同時に この作業楽しかったんだけど、
AIがやってくれるから、そこやらなくて 良くなったっていう部分のマイナスも
あるなみたいなところとか、あと AIがやってくれた分は、もう何も
充実感がないとか、記憶に残らない とか、そういうところもあったりとかして、
ワクワク感と不安感みたいなものを 差し合わせるとプラマイゼロみたいな
感じがしてるんですよね。
おもしろいですね。
この辺り、キャップ先生的にはどういう ふうに捉えてらっしゃるのかなっていうのを
ちょっと気になってました。
コンテンツ制作におけるAI活用事例
なるほどー。
どうなんすかね。
まずすごい雑な感想から言うと、 AI、すげーって思ってるのがまずあって、
それすらも落ち着いてきて、業務の中に AI活用が当たり前になりすぎて、
すげーっていう気持ちもなくなって きたなって今話を聞きながらちょっと
思いましたね。
最初に扱ってる頃ってすごいわーって 気持ちでしたけど、今ってすごい気持ちは
なくなって、AIに対する感謝が薄れてる ことにも気づきました。
なるほどー。
キャップがよく使うAIの使い方って どういうところなんですか。
日々の業務とコンテンツ制作の 業務って大きく分けて2つあるかな
と思ってて、日々の業務で言うと そんな面白くないと思うので今
一旦置いといて、コンテンツ制作の話。
コンテンツ制作の話をすると、僕 Time Treeのノートでメンバーのインタビュー
の記事を月2本公開してるんですよ ね。
その執筆作業を今スクロールに お願いしてて、コンテンツ制作の
流れで言うと、まず企画を立てて こういうことを聞こうかなっていう
構成案を作って、実際に取材をして その取材したインタビューの文字
おこしをして、それのもとに記事 を書いて、それを編集して公開する
っていうリニアな流れがあるんです けど、その記事を書いてっていう
ところをクロードにお願いしてるん ですよ。編集っぽく言うと書講
っていう最初の原稿を作るっていう ところをお願いしてるって感じ
ですね。イメージつきます。
おだしょー いろんな元になる情報 インタビューの内容とかがあって、
それをどういう構成でまとめるか とか、文体とか、そういうのも全部
指示してあるっていう感じですか。
おだしょー そうですね。クロード のチャット機能の中にプロジェクト
っていうのがあって、こういうふうに 記事を書いてねっていう指示書を
そこにまとめてて、このプロジェクト に文字おこしを投げると、まずこういう
ふうな章立てで記事を作っていい ですかって聞いてきてくれるんですよ
そのプロムートにしたって。そこで この1章と2章は結構同じ内容だから
まとめちゃってとか。章にはない けど、この話がインタビュー中面白
かったから、この章を作ってみたいな やり取りをして、そこでクロード
と合意形成ができたら、記事書いて ねって言って、書庫を書いてもらう
みたいな感じ
おだしょー 結構対話しながら決める 感じなんですね
おだしょー そうですね。確かに ペーンってお願いして、パッて出る
といいですけどね。そこはやっぱり コミュニケーション取りながら
おだしょー それはなんか積極的に 指示の中で積極的に質問してねっていう
指示をしてるんですか。それとも クロードがそのまま判断してくれる
感じですか
おだしょー それに関しては向こう が聞いてきてくれますね
おだしょー さすが
おだしょー かしこちゃんです
おだしょー かしこちゃんですよ
おだしょー 書庫が終わったらどうなるんですか
か
おだしょー 書庫が終わったら、その 記事を僕が編集者として編集して
公開するみたいな流れですね。なかなか 未だに試行錯誤してるとこで
タイムツリーのコンテンツとして 外に出せる状態を10とすると、やっぱり
出来上がったものって5ぐらいしか ないんですよね。だからこの6から
10に上げるっていうところはやっぱり 絶対入んないといけないっていう
のがやっぱり今のところですね
おだしょー でもそこの5から10に上げる ところって楽しかったりしますか
おだしょー 楽しいかどうかか、なるほど 考えたことなかったな。どうなんだろう
めっちゃうわ、すげえ今来てるぜ っていったときは楽しい。けどなんか
しっくりこない。でもやんなきゃ っていったときは苦しい。
おだしょー 当たり前ですけど
おだしょー 結構状況による感じですよね
おだしょー だからこの5をいかに6、7、8、9ぐらいに
上げれるかってのをずっと試行錯誤 してて。で、ちょっと話が変わって
きますけど、文字起こしってある じゃないですか。あの文字数って
1時間じゃあインタビューしました ってなったら文字数がだいたい
13000から7000文字ぐらいになるんですよ 文字起こしって。だから人が1時間
対応すると1万字ぐらいの言葉を 交換し合ってるってことになる
んですけど。で、記事、実際できある 記事はタイムツリーのコンテンツ
の場合だとだいたい5000から7000文字 ぐらいにしてることが多いんですよ
文字起こしって今話したように 14000から7000ぐらいなんで文字数的には
半分以下になってるんですよね。 だから話してもらった内容の半分
は消さなきゃいけない。カットしなきゃ いけない。ここにすごくクリエイティブ
というか技術というかセンスみたい なのが出るんですよね。この話は
カットすべきだ。この話は活かす べきだ。みたいなところ。これを
今クロードに依頼してるわけですよ
おだしょー ああ、その会話の中で
おだしょー そうそうそうそう。彼が判断して
ここのとこ消そうとかをやってる わけですよね。実はすごいクリエイティブ
なことを今お願いしてて。ここの 制度ってこれまでライターさんに
言わせてるわけですよ。原稿出品 してないと言って文字起こしを
渡しして。そのときに文字起こし が結構適当でもライターさんって
前後の文明を読んでくれたりして 記事を書いてくるわけですよね。
だから文字起こしの制度ってそんな に重要じゃなかったんですよ。けど
AIに依頼するときにテープ起こし の制度がひどいとそれにひも付いて
原稿もひどくなってくるんですよ ね。吉田にやってくんないから。
だからAIを活用したコンテンツ 制作においては文字起こしの制度
が重要になってくるっていうのが 結構発見で。文字起こしって今
AIに代替される流れなんですけど 結構制度がまだ発展しすぎてない
ところがあって。逆に人間がやって もらったほうがいいんですよね。
制度が高い。クリエイティブなこと をAIがやって文字起こしって単に
単純作業のところは人間やるっていう 弱点継承みたいなのが今僕の中で
局地的にですけど起きてるっていう のが結構面白いところですね。だから
実際文字起こしは外部の会社さん に依頼して人のチェックを通した
ものをいただいてるっていう感じ になりますね。
AIとの協業における人の役割
おだしょー 文字起こしか。はいはいはい。
吉田 音源を渡してるんですよね。
おだしょー なるほど。最初の段階です。
吉田 そうそうそう。文字起こし の制度が低いとAIで作ってもらう
書法の制度が低くなっちゃうから。 文字起こしの制度がすごい重要になって
きてるんですね。僕の中で。
おだしょー なるほどです。
吉田 今までない流れで僕の中で 発見で面白いなと思ってるんですよね。
おだしょー でも本来のAIのイメージ だと単純作業とかをAIに任せて
クリエイティブな部分は人間が やろうぜみたいなイメージが一般的
にあると思いますけど、逆転現象 起きてるみたいな話ですよね。
吉田 そう。局地的に僕の中でですけど。
おだしょー AI使って成果物としてはプラスになるんですか?
その生産性とかクオリティとか。
吉田 生産性で言うとめっちゃ上がったなっていうところですね。
17000字のインタビュー、文字起こしを01で記事にしようとすると
すごい労力がかかって、これをAIに依頼して、一旦かたきらいというか
こういう感じで記事どうすかってしてもらえて、それに手を加えていくことでは
やっぱりすごい工数に違いがあるんですよね。
もちろんそれはそんな使えないんで、元のテープ起こしと
照らし合わせながら記事を書いていくんですけど。
革命と言っても過言ではないぐらいありがたいですね。
おだしょー 生産性が爆上がりでできたものの満足度とかはどうですか?
吉田 いやー、まあね、これはさっきも言ったように
出せる状態を10とするとやっぱり5ぐらいしかない。
真っ直ぐから言うと、やっぱりAIだからっていうのはありますよね。
そんなもんだろうみたいな。
おだしょー 昔よりかすごい良くなりましたけどね。
じゃあ今後の進化には期待できるかもしれないけど。
吉田 そうっすね。でもなんか、どこまで期待してるんだろうじゃないですか。
おだしょー うーん、それは半年先とか割と近い未来の話ですね。
吉田 明日には新しい機能が実装されるみたいなAI界隈の流れじゃないですか。
記事を依頼するのも昔よりずっと良くなってますけど、
じゃあその10のクオリティを出せるようになるのかっていうのは結構本当かなって思うところもあるんですよね。
この企画から公開まで全工程をAIが担保できるようになるのかと考えるときに、やっぱりそうはならないんじゃないかなって思ってて。
だから今AIとの協業を考えたときに、どう自分の仕事のプロセスの中で人が開催する場所をデザインするかっていうのがすごい大事なんじゃないかなと思ってて。
その記事制作の話でいうと、その企画を立てて、構成案を取材して文字起こしして、記事を書いて公開っていう。
自分の仕事をパーツごとに分解して、どこのパーツをAIにやってもらうかっていうのを考えて。
で、AIがやるパーツが続いたら僕ダメなんじゃないかなと思ったんですよ。
テープ起こし、記事執筆、編集までをまるっとこのパーツをAIに代替してもらうと多分失敗すると思ったんですよね。
だからAI人、AI人とか、AI、AI人、AI人とか、人が開催するところをどう作っていくのかって超大事だと思ってる、今。
なるほど。
なんか一般的なイメージだと、最初の情報整理と最後のチェックみたいなのをAIに任せて、真ん中はちょっと人が入るみたいな。
なんか多いような気もするんですけど、今のキャップのお話だと細かく人が入ったほうが。
そうですね。今のは僕のコンテンツ政策に限った話なんで、皆さんの業務がどこまで再分解できるかわからないですけど、
パーツはできるだけ細かく分解して、人が開催するところを作っていったほうが精度は高くなるんじゃないかなと今思ってる感じですね。
あったりかわかんないけど。
なるほどです。初めて聞いた考え方だったんで、今ちょっと面白いなと思ってお聞きしてたんですけど。
AI時代における自己理解の重要性
その仕事って不安になりましたね、今。
不安ですか。
でも確かに、AIに任せすぎると特定の方向、みんながどんどん偏っていきそう。止められないとか気づかないとかありそうなんで。
確かにいいとは思いましたね。
コアラーも細かくチェックしたりするんですか、AIの仕事に対して。
そうですね。というか、なかなか意図通りにならないっていうのが感じてるところなんで。
結局細かい指示を与えないとうまく、なんだろう、毎回ブレが出るとかそういう風になっちゃったりする感じがするんで、今のところはかなり人間次第だなっていう。
はいはいはい。
そのプロンプトの書き方とか、その対話の中でも何を質問するのか、何を指示するのかっていうのはすごい大きいなって思うのと、
あとさっきキャップが言ってた、なんだろうな、仮に1から5じゃなくて1から10までAIがやってくれますってなったときに、そんなにオリジナリティ出ない気がしてて、じゃあみんなAIの方がいいなみたいな。
はいはいはいはい。
っていうのもちょっと思ったんですよね。5から10が何とか楽しめればいいのかなっていう気持ちが今、思ったところでしたけど。
ああ、確かに確かに。
難しいですね、AIの話。
ただあれですよね、入力の情報が大事、ここで言うと文字起こしですけど、それってすごく何かのデータを扱うみたいな常識的な業務でもそうなんですけど、そこってやっぱり、じゃあ元々スプシでもノーションでもいいんですけど、そこのデータが正確じゃありませんっていうときに、じゃあAIに頼んだところでみたいな。
ああ、そうですね。
やっぱあるので、入力情報の精度をいかに上げるかみたいなところってすごく大事で、入力って最初のステップなんで結局人間の影響っていうのが大きくって、ちゃんと人間が入力できてるのかとか、入力をAIに任せるとしてもそのAIの設計がうまくできてるのかみたいなところがあると思うんですけど、
結局そこってめんどくさいところでもあって、そういうめんどくささから逃れられないというか、人間が頑張るべきポイントって残るかなっていう気もしてますね。
ああ、確かにね。
魔法じゃないですもんね。
ただめんどくさいところばっかり残ると嫌だなっていう。
それはそう。
コアラ的には手を動かすのが好きな感じですか?ワクワクするのって。
ああ、でもそうかもしれないですね。整ってないものを整えたときの気持ちよさみたいなのが多分好きなんですよね。
へえ。
なのでエクセルスプッシュでも関数入れたら正確な答えがバーンって一瞬で出るとか、何かの自動化でも意図した通りにちゃんと動くとか、すごい充実感があるみたいな。
なるほど。
じゃあそこをAIで出来回してだったら、てんてんてんみたいなところもちょっと。
はいはいはい。
なるほどね。面白いな。
正直全然そんな気持ちですね。
うんうんうん。
僕あんまりそういうエクセルとか得意じゃないんで。
そこを楽しんでる人がいるっていうのも結構いいですね。
なるほど。どうしよう。話の落としどころを僕分かってないし。
AIのところで言うと、僕が思ってるのは、AIによって自分が優れていくわけではないというか、自分がより良い能力になっていくわけではないんじゃないかなって今思ってて。
依頼したら自分が出来ないこともやってくれるし、早いし、あたかも自分がすごくなったかのように感じがしてしまうけど、決してそうではなくて、
作ってもらったことを確認することも必要だし、そもそも指示が間違ってたりもするし、
自分が大きくなったわけではないっていうことは、結構自覚しておくのが大事なんじゃないかなと思ってますね。
そうじゃないとオーバーワークしちゃうというか、自分が作業してるときにAIにこれ依頼しといたほうがいいんじゃないかとか、こういう作業してるときにクロードに何かお願いしたほうがいいんじゃないかって考えちゃうんですけど、
結局その確認する必要があって、そのリソースが取れないってことは自分の能力がそれまでなんだっていうことは、自覚しておかないと結構大変になっちゃう気が今してます。
めちゃくちゃ共感しました、今の話。
落とし所ないそう。
落とし所ないそうですね。結局自分がボトルネックだなっていうのをすごく感じてる。
リソースの話ももちろんそうで、僕は作業も思考も遅いんで、同時に複数のことってまず僕自身ができないっていうのが一個あるのと、
能力の面で言っても、AIに何を確認するのか何を質問するのかって自分の経験とかからっていうんで、結局自分の能力にそれも依存してるっていうのが、
そういう意味では自分が大きくなったわけじゃないっていうのはめちゃくちゃわかった気がします。
そうっすよね。
そして自分を卑下しろとかいうわけではなく、適正な自分の大きさを知るってことは結構大事だと思ってるんで。
なんかね、自分のボトルネックだみたいな風に落ち込まないでほしいんですけど、
適切なサイズをね、理解してみんなでAI時代頑張っていこうねという気持ちですね。
ありがとうございます。なんかめっちゃ納得しました。
じゃあ納得感が得られてるところで、今回は以上としたいと思います。
Koala、ありがとうございました。
ありがとうございました。