「うちもAIを入れよう」という話が出たとき、最初に決めるべきなのは、どのツールを選ぶかより、仕事のどこを任せるかです。
AI は、学習データやルールをもとに、判断、分類、生成を助ける仕組みの総称です。人が毎回ルールを細かく書かなくても、過去のデータから傾向を学んで判断を補助します。過去の事例を大量に見てきて、似た状況なら「こう動くのがよさそうです」と提案してくれる補助スタッフに近い存在です。
AIを入れたら、判断まで全部任せられるようになるんだよね？
そこがいちばんの思い込みなんだ。任せられるのは仕事の一部で、どこを任せるかは人が決めるんだよ。
決めた手順を繰り返す「自動化」との違い
これまでの自動化は、決めた手順をそのまま繰り返すものでした。入力が想定からずれれば止まるか、間違った処理をそのまま続けます。
AI は、多少あいまいな入力でも「たぶんこれに近い」と推測して処理できます。文章を扱う LLM がその代表です。ただ、推測で動くということは、もっともらしく間違えることもあるということです。この誤答はハルシネーションと呼ばれ、AI を仕事に使うときの代表的なリスクになっています。
任せる部分と人が残す部分
| AI が得意なこと | 人が残すこと |
|---|---|
| パターンを見つけて分類する | 出力の根拠を確かめる |
| 次に起こりそうなことを予測する | どの場面で使うかを決める |
| 文章や画像のたたき台を作る | 対外的に出す前の最終確認 |
| 人の作業の下調べを短時間で済ませる | 入れてよい情報かどうかの判断 |
何を学習したかで、得意と不得意は大きく変わります。正答率の数字を見る前に、どの仕事のどの段階で使うのかを決めておきましょう。個人情報や機密情報は、そのまま入れないのが原則です。