従来のデータ活用とは異なる「データ」の可能性

従来のデータ活用においては、データは以下の3つの特徴を有していました。

1. 数値やリストなどの構造化データが主流

2. 分析や予測の対象であり、それ自体に価値はない

3. データの質が重要

従来のデータ活用における「データ」は、分析や予測の対象であり、それ自体に価値はありませんでした。そのため、データの質が重要であり、不正確なデータや偏ったデータは、分析や予測の精度を下げてしまう可能性があります。
したがって、つぶやきのような非構造化データは、従来のデータ活用においては扱いにくいものでした。
しかし、対話型AIにおいては、つぶやきのようなデータもAIの学習に役立つ可能性があります。
例えば、New Chatとして最初に発せられるプロンプトが、あいまいで不正確な言葉のつらなりであったとしても、その「つぶやき」から得られるユーザーの興味や関心は、有益なアイデアを生成するための手がかりとしてAIによって活用されます。
あいまいで不正確なものであっても、その言葉のつらなりに対して、対話型生成AIはさまざまな反応を返し、プロンプトを発した人間の思考を刺激し、対話を促します。

対話型AIとのデータの相互作用が変える学びと創造性

つぶやきのような非構造化データは、私たちの思考や感情を直接的に表すものです。これらのデータがAIの学習に活用されることで、AIは私たちの思考や感情をより深く理解できるようになるでしょう。
これは、私たちの学びや創造性を大きく変革する可能性を秘めています。例えば、AIが私たちの思考や感情を理解することで、私たちの学びのニーズをより正確に把握し、より効果的な学習方法を提供するようになるでしょう。また、AIが私たちの思考や感情を理解することで、私たちの創造性を刺激し、新しいアイデアや発想を生み出すようになるでしょう。

コードインタープリターに統計的に処理できる詳細なデータを与えることから始まるChatがあってもいいわけですが、われわれが発する粗雑なプロンプトから始まるChatにも存在価値があります。
不完全であいまいなプロンプトも、発せられた瞬間から「データ」になり得ます。つぶやきのような非構造化データも、AIの学習や成長に直接的に役立つという発想は、きわめてエキサイティングな地平を切り拓きます。
この発想は、データという概念に新たな次元を与え、私たちの学びや創造性を大きく変革する可能性を秘めています。

注記

この随想は、ChatGPTとの共創によって作成された記事の一部をプロンプト（データ）としてBard に提示することで作成されました。
作成のプロセスについては、こちらをごらんください。