今回のテーマ

AIへ目的を渡すと複数の手順を進める自律型調査が注目され、資料作成までの流れを試しました。

調査から資料のたたき台まで進めるAIと、人が設計すべき確認ポイントを整理します。

当日の具体例

調査テーマを設定し、情報収集、整理、構成案、スライド案へ進める例を確認しました。画面共有や共同作業の方法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

作業を長く任せるほど、途中の出典と判断が見えにくくなります。調査範囲、引用元、止める条件、最終確認者を先に決めることが重要です。

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

  • 調査範囲と除外条件を書く
  • 各主張に出典を付ける
  • 構成案の段階で一度人が確認する

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

AIに最後まで任せず、途中で確認すべき節目はどこですか。

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。