「生成AIを使ってはいけない仕事」をどう見極める？

　ChatGPTの出現で一気に身近な存在となった生成AI。仕事への活用が進む一方で、「もっと効果的な使い方はないか」と暗中模索する人は多い。経営共創基盤（IGPI）共同経営者（パートナー）の坂田幸樹氏は、生成AIは人間に“機能拡張”をもたらす有力なツールと位置づける。『機能拡張 テクノロジーで人と組織の可能性を追求する』（坂田幸樹著／クロスメディア・パブリッシング）から内容の一部を抜粋・再編集し、生産性を高める生成AIの活用法について解説する。

　第1回は、生成AIが得意とする仕事のプロセスと、人間のアナログ感覚を生かすプロセスについて紹介する。

■すべての起点となる問いの設定

　どのような仕事も「問いの設定」「インプット」「変換」「アウトプット」「判断」の5つに分けることができる。その中でも特に大切なのが、すべての起点となる「問いの設定」である。間違った問いや、あいまいな問いを設定してしまうと、当然であるがその後のプロセスすべてが影響を受けることになる。

　次のような例を考えてみよう。

　（上司A）「競合X社について、できるだけ早く調べておいてもらえる？」

　（上司B） 「新商品Yの導入を検討したいと思っているのだけど、初期的な検討を進めたいから、競合X社の商品ラインナップと対象顧客、価格帯をA4一枚くらいで、明日中にまとめておいてもらえる？」

　上司Aの指示を受けたら、何を思うだろうか。指示の背景を詳しく知っていれば別だが、そうでないとすれば大いに混乱するのではないだろうか。競合X社について調べるにしても、沿革を知りたいのか、株価を知りたいのか、採用状況を知りたいのか、財務状況を知りたいのか、目的によって調査内容は大きく異なる。

　それに対して、上司Bの指示は調査目的が新商品Yの導入検討だという点がはっきりしている。アウトプットの形態や期限も明確になっているので、すぐに動き出すことができるだろう。もし不安な点があれば、上司にアウトプットの項目名を事前に確認してから調査に取り掛かれば、無駄な手戻りの発生を防ぐことができる。

■インターネットによって劇的に進化したインプット

　問いの設定ができたら、それを解くために情報を収集するプロセスに進む。情報には1次情報と2次情報の2種類があり、次のように整理できる。

• 1次情報：最初に観察または収集された情報で、直接的な証拠やデータを示す
• 2次情報：既存の1次情報をまとめ、解釈、分析、または再構築した情報

　インターネットが誕生したことによって、1次情報も2次情報も簡単に入手できるようになった。

　私が経営コンサルタントになった20年前は、企業の詳細な財務情報を取得するには紙の有価証券報告書を入手する必要があった。調査レポートや論文、書籍なども電子化されていないものが多かったので、調査機関や図書館などに行って入手する必要があった。

　一方現代では、たとえばアンケート調査も、紙のアンケートを回収してパソコンに入力しなくても、マクロミルなどの調査会社に依頼すれば、世界中の消費者にウェブアンケートを回答してもらい、短期間で集計までしてもらうことができる。ときには自ら街頭に立って消費者に声をかけ、紙のアンケートに回答してもらっていた私からすると隔世の感がある。