今回のテーマ
一つのAIですべてを済ませず、探す道具と考える道具の役割を分ける回でした。
調査に強いAIと対話型AIを、情報収集と整理の工程で使い分けます。
当日の具体例
調査AIで候補資料を集め、ChatGPTで比較軸や質問を作り、人が元ページを確認する三段階を試しました。
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
検索件数や要約の長さより、必要な判断に十分な資料が揃ったかが重要です。出典のない主張は候補として扱い、採用前に確認します。
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
- 最初に調査質問を一文で決める
- 複数の独立した出典を集める
- 結論と根拠を別々に残す
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
調査の終了条件を、情報量ではなく判断条件で決められていますか。
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。