2024-04-11

#生成AI の登場で、業務での #AI活用 が日常になりました。「この業務、AIで効率化できないか？」という議論が社内でもたくさん増えています。改善できる業務が見つかるのはとってもウェルカム。その上で「本当にAIを使うか」は精査が必要だと思います。

▼改善にAIは必須ではない。

たとえば社内 #ナレッジサイト で情報を検索しにくい場合。「 #生成AI で記事の検索や要約ができるようにしよう」というアイデアが生まれます。でもAIは万能ではありません。学習もとになる #ナレッジサイト が不完全だと、回答の精度は上がらない。 #ナレッジサイト を見直して足りない記事を増やし、いらない記事を削除することはAI導入前にできることです。

▼AIは、魔法の杖ではない。

現代のAIは、まだ万能ではありません。人間のように判断したり、臨機応変な対応したりすることは難しい（むしろ人間がすごい！）。ここを正しく認識しないと「最近のAIは何でもできるんでしょう」と期待だけが膨らんでいきます。AIが「得意なこと」と「不得意なこと」を見極めて任せる業務を検討する。人の #マネジメント と同じような差配が必要だと感じます。

▼幻滅してからが本当の検討。

#新たなテクノロジー が誕生した時に、どんな変遷をたどるのか？ガートナー社がまとめた「 #ハイプ・サイクル 」というものがあります。黎明期をへて過度な期待が集まり、幻滅してから実用的な検討がはじまり、真に安定した利活用がはじまる。逆をいうと過度な期待をするのは人間の性（さが）。であれば、いち早く通過して幻滅したほうがいい。幻滅する＝限界を知るということであり、そこから本当の検討が進みます。

#過度な期待 のまま #プロジェクト が走り出すと、関わる人たちが疲弊します。本当にAIが有効なのか？冷静な眼差しで検討したいです。

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