生成AI活用で大切な「失敗」の捉え方。

2024-02-08

社内で #Microsoft の #Copilot （旧 Bing Chat Enterprise）の利用がスタート。最初は試行錯誤の連続で、うまくいくことより、うまくいかないことの方が多いです。この #失敗事例 が、新しい技術の実験で大事だと感じます。なぜなら前進しているから。

▼歩みを止めないことが大切。

「私は失敗したことがない。ただ、1万通りのうまくいかない方法を見つけただけだ」「成功の反対は失敗ではなく、挑戦しないことである」。いずれも #発明王 と呼ばれた、トーマス・エジソンの言葉です。失敗を「過ち」と考えずに、大切な #テストケース のひとつ捉え、学び、次の実験につなげていく。この視点が、 #生成AI 活用でも大事だと思います。

▼経産省が示すDXのマインド。

経産省がまとめた #デジタルスキル標準 。 #DX推進人材 に求められるスキル・マインドを言語化したものです。そのひとつに「 #反復的なアプローチ 」があります。「新しい取り組みを失敗を許容できる範囲で実験する。失敗しても都度軌道修正し、学びを得ることができれば『成果である』と考える」と説明されています。 #エジソン の #マインド と同じです。

▼歩みを止めず、実験を重ねる。

#エジソン の時代に比べれば、現代は情報にあふれています。 #生成AI 活用で「うまくいかないケース」があったら、ネット検索ですぐに類似事例や原因を調べられます。うまくいかない原因がわかれば、対処して次の実験に移れる。 #Copilot でも、 #ChatGPT でも、 #プロンプト を変えることや、複数の #プロンプト で出力結果を比較することはカンタンにできます。

どんな結果も「成果」「発見」と捉え、楽しんで実験したいです。

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