生成AIと協業する未来

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ここ数日、生成AIに関する話題に触れることが多かったので身近な存在になってきたのだと実感した。以下はその一例

・データベース照会言語（SQL）を自動生成してくれるAI

通常、データベースから欲しい情報を取得するには、Javaなどのプログラミング言語を使用して、どのデータベースに接続するかなどの接続情報を記述した後、どのテーブルとどのテーブルを結合して、どんな条件でどんな項目を取得したいかをSQLで記述する必要がある。

しかし、SQLを全く知らなくても生成AIに「どんな情報が欲しいか」を自然言語で要求すれば、SQLを生成してくれるという。

似たようなソリューションにノーコードツールがある。これもSQLなどを全く知らなくても欲しい情報をデータベースから取得することができる。

しかし、ノーコードツールではSQLビルダーなどのダイアログを使用して条件や表結合を細かく指示する必要があり、それなりのスキル習得が必要だ。

これに対し、生成AIは「自然言語」で要望を伝えるだけで、特別なスキルを必要としない点が大きく異なる。

・アウトラインからスライドを自動生成してくれるAI

通常、スライドを作成する場合、最初にどのようなスライドを作成するかアウトラインを設計したら、その内容をワードを使用してテキストで記述する。

次にその設計をもとにパワーポイントなどを使用してスライドを作成する。必要な画像などはサーバやインターネットから探すなどして適宜、挿入していくことになる。結構な手間暇を要する作業だ。

これに対して、アウトラインを記述したワードファイルを生成AIに喰わせれば、パワーポイントを使用してスライドを自動生成してくれるという。

・書類選考で合格率の高い応募者を自動で選考してくれるAI

採用活動では膨大な応募書類から一次選考を経て、面接など二次選考に進む。書類選考は採用担当が応募書類をひとつひとつ読んで評価し選定を行うため時間を要する。

また、二次選考で合格した可能性のある応募者を一次選考で取りこぼすリスクや採用した応募者が社風に合わずに直ぐに離職してしまう場合もある。

そこで過去の採用実績を生成AIに喰わせれば、合格率の高い応募者の属性を抽出した上で、応募書類とマッチングして自動で書類選考してくれるという。

さて、これら生成AIが自動生成したアウトプットは意図したものになるだろうか。「なんだかよくわからないけどそれらしくできている」というのでは、使い物ならない。

生成AIは過去のデータを探索し、それらから関係性を類推してあたかもそれらしく「生成」しているに過ぎない。探索してスライドに挿入した画像は意図したものでない可能性もある。

あるいは、過去に採用実績のない新たな属性を持つ有望な応募者を選考から取りこぼす可能性もある。同じようなドングリを効率的に拾うなら管理や教育もしやすくそれでよいかもしれないが、ダイバシティ経営の求めるイノベーション人材は採用が難しくなるだろう。

生成AIのアウトプットを意図したものに制御するためには、何がして欲しいのか、その前提条件は何か、目的は何かなどを明確に伝える必要がある。

日本語特有の「こないだの、あそこの、あれ、どうなった？」では通じない。

また、生成されたアウトプットが意図したものであるかどうかを評価できなければならない。特に重要なのはファクト（事実関係）を確認することだ。

一度で意図するアウトプットが生成されなければ、さらに要求事項の精度を高めピンポイントで伝わるようにAIと会話しながら絞り込んでいく必要がある。

このようなことを意識的に行わずに、アウトプットを妄信してしまうのは、例えうまくいったとしても「当たるも八卦、当たらぬも八卦」と同じでツールとして安定的に使えるようにはならない。

それどころか、生成AIに振り回される、生成AIに操作される「絶望的な未来」が待ち受けることになるだろう。


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●企業システム戦略 　五輪書　水之巻　打つとあたるという事
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打つということと、あたるということは別のことである。打つというのは、どんな打ちでも、しっかりと意識的に打つということである。

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