■講師交流会での話：生成AIで成果を上げるために

　　　　　

１　講師交流会のテーマは生成AI

企業のリーダーの方々への講義をさせていただいている機関で、講師の交流会の企画がありました。初めての試みとのことです。そういえば、個別にお会いすることはあっても、講師が集まることは、今までなかったなあと思って、参加してきました。

それぞれの講師には専門がありますが、いまの状況では、テーマが生成AIになるのも自然な成り行きなのかもしれません。講義への利用を含めた、生成AIについての考えが、各人から示されました。私など、なるべく少なく利用する方法が知りたい方です。

講義テキストを作るときに、生成AIを利用する人がかなりいるのに驚きます。私自身、テキスト作成の際に、生成AIを利用したことは一度もありません。ＩＴ企業相手の仕事をしていたり、ＩＴの技術者は、かなり積極的に利用したり、実験していました。

　　　　

２　標準化された領域で利用する生成AI

私自身、デジタルの専門家から生成AIについてのお話を聞いてきましたし、いくつかの実験結果を踏まえて、利用についての指針作りをしたこともあります。そしていつも思うことは、何に使うのかによって、まったく成果が違うということでした。

数式のように明確な形で客観化できる領域ならば、生成AIが得意な領域です。ルールを作って標準化された領域の場合、かなりの正確さで文書を生成してくれます。既存の物事を統合して生成させる領域でも、チェックが必要になるとはいえ、役に立つはずです。

パターン化されたやり取りは、もはや生成AIが十分にこなせるようになっています。業務の中でも、標準化が進んだ領域はかなりあります。たとえばシステムの分野ならば、標準化の進んだ広範な領域があるはずです。ここでは大きな変化が起こりえます。

　　　　　

３　問われるリーダーの実力

システムのプロジェクトにかかわるお仕事をしている講師が、生成AIがあれば、標準化したところで人がいらなくなるとお話していました。ところが、日本ではそこにいる人たちがそのまま残ってしまって、効率化になっていないということです。

雇用の問題に加えて、もう一つの大きな問題は、リーダーの実力差があるということでした。アメリカのプロジェクトのリーダーたちは、ものすごく勉強していて、圧倒的に優秀だというのは良く知られたことです。日本の場合、平均化された人材が多くいます。

リーダーの実力がプロジェクトの成果に大きな影響を与えますから、これは切実な問題です。生成AIで成果をあげようとしたら、優秀なリーダーが不可欠になります。標準化できるところは生成AIを上手に利用して、少数精鋭の集団にしていくということです。

先日、文章の講義をした際にも、個人差が出てきていました。おそらく、これからその差が広がっていくはずです。リーダーになる人たちへの要求は強まります。いままで以上に実力をつけなくてはならなくなるのです。改めてこの点を確認することになりました。