今回のテーマ
開始初期のこの回では、表計算の関数をAIと一緒に組み立てる実演から、AIの答えをそのまま採用しない姿勢までを扱いました。
ChatGPTによる表計算式の作成と、AI調査で情報源を確かめる基本を整理します。
当日の具体例
やりたい集計を言葉で説明し、式の意味を一段ずつ確認する方法を共有しました。健康や制度のような重要情報では、専門機関など元の情報源へ戻る必要性も話題になりました。
公開記事では、当日の参加者名、個別企業や顧客の情報、取引条件などは掲載せず、確認できるテーマと実務の学びだけを残しています。
仕事にどう影響するか
AIは式のたたき台を速く作れますが、参照セル、条件、例外、計算結果の確認は人の仕事です。答えの流暢さと正しさを分けて考えることが最初の安全策になります。
AIの役割は、人の判断を消すことではなく、判断に必要な材料と下書きを早く整えることです。
今からできること
- 小さなサンプル表で式を試す
- AIに式の意味と前提を説明させる
- 重要情報は一次情報へ戻って確認する
大きな仕組みから始めず、まず一つの仕事で試します。入力した情報、AIの出力、人が直した点を残すと、次回はより短い時間で同じ品質へ近づけます。
朝活会からの問い
あなたの仕事で、AIに下書きを任せ、人が根拠を確認できる作業は何でしょうか。
この問いを自社の仕事に当てはめ、AIへ任せる部分と、人が確認する部分を一行ずつ書くことが最初のワークです。
まとめ
この回の学びは、新しい機能を知ることだけではありません。目的を決め、小さく試し、根拠と権限を確認し、再利用できる手順として残すことが大切です。当時の製品名や提供条件は変わることがありますが、この仕事の進め方は現在のAI活用にも引き継げます。