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SFUG CUP2024準優勝の深堀りnote

George Yoshida/吉田丈治

こんな事がありました

この10年間のSalesforce活用の取り組みを振り返ったネタで応募したところ、準優勝まで頂けて喜んでいます。今回投じたテーマは、個人的には恐らく全Salesforceユーザーに影響を与える話しだと思っており、広く多くの人にデータに対する考え方が根本的に変わってきているよという話しが伝わっていると良いなと思っています。

生成AIが急速に製品に組み込まれている2024年

現時点ではまだまだだなと思う部分も少なくなかったり、そもそも高すぎて手が出ないよねという話しも理解できる部分だとも思っているのだけれども、製品としてはもう手が届くところにあって使えるようになっているのが今です。
Salesforceに取り込まれているのは、生成AIの中でもテキスト生成が殆どとなっています。一部音声認識と文字起こしも組み込まれていたりしますが、ほとんどそうだと言えます。

将来展望について

生成AIを使って何をするのかについては、プロンプトビルダーを通してプロンプトで何某かのアウトプットにつなげるという使い方もあれば、コパイロットを使ってチャットしながらご所望のアウトプットを引き出していくという使い方もあります。
ここで重要なのは何かというと、情報の正確性です。これは間違いがありません。良質な情報を蓄積できているかどうかで、生成AIを使ったときのアウトプットが全然違う状態になるでしょう。これが表紙で言っている「Garbage in, Garbage out」の話しです。
情報の蓄積を、よくわかっていないスタッフに任せるのは未来で大きな苦労を与える悩みのタネになりかねないのではないかというのが個人的に思っている問題意識です。
例えばわかり易い例でいうとSlackAIがあります。これが何をしてくれるかというと、検索画面で質問すると、それにあったSlack内の情報を集め生成AIがそれを解釈して返してくれます。
通常のSlackだと、検索キーワードに合致したpostを表示するのみで、その先の解釈をするのは人間自身だったのですが、SlackAIによってこれを生成AIに任せることができるのです。

ただしデータがゴミじゃなければね

こことても大事だと思います。
プレゼンの中で、記録するにあたっては「事実」と「個人の思惑」を分けましょうという話しをしました。事実はそこに参加した人全員が耳にしたことを整理してまとめただけなものです。
一方で、それらをどのように解釈し、自分の未来の行動を変えていくのかというのが個人の思惑です。これは新人とベテランでは全然違うものになるということは往々にしてあるでしょう。
今みなさんが作っている議事録にはこの思惑も混ざっちゃっていませんか？それは事実と言えますか。
僕はここが、将来のSlackAIを通したフィードバックのクオリティを左右するのではないかと感じています。

生成AIはインプットにものすごく影響を受ける

これは実際に使っている人はわかっていることだと思います。インプットされた情報にとても左右されるのが今の生成AIです。
もととなる情報のクオリティが低かった場合、それを反映した結果がでるのが生成AIです。賢いからゆえにそうなります。
今後情報のインプット量は人間の脳内メモリを圧倒的に置き去りにするくらい増えるでしょう。人間が覚える情報の何千倍ものデータを内包したAIと会話できる日はそう遠くはありません。既にあるとも言えます。
だからこそ、記録する内容にはこだわらないといけない。せっかく生成AIを使っても、そのアウトプットが使えない！ということが起きるはずです。絶対起きます。SlackAIチームがその辺いちばん頭を抱えているのではないかと思うんだけども、そうなってしまうと思う。

クオリティの高い情報を蓄積しておくこと

このあたりは組織としてどのように実現するのかを考えていくフェーズが来ているのだろうと思います。これは早くやったほうが良い結果を生むでしょう。
議事録については弊社リバネスの場合は事実の記録は録音データから生成AIを使った文字起こし＆サマライズで生成するということにしました。そこに人間の脳みそをいれる必要はないでしょう。人間が介在するとクオリティのばらつきが大きすぎるのです。

プレゼンテーション配信中

ぜひ御覧ください。

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George Yoshida/吉田丈治
noteにはこれまでの経験を綴っていこうかと思います。サポートによって思い出すモチベーションが上がるかもしれない。いや、上がるはずです。