知恵袋：ChatGPTのビジネスへの影響_2306
本投稿では、「Yahoo！知恵袋」サイトの以下の質問の回答を、深めてみる。
overview
ご質問者の質問をきっかけに、だらだらと書いた回答をベースに、論述を起こしてみる。
Q：ChatGPTの活用と今後のビジネスの変化について、以下の文章をもとに、論点を抽出ください。
Extracted Viewpoints by ChatGPT
論点の抽出:
AIの潜在能力として、ChatGPTなどのLLMが注目されているが、ビジネスマンにとっては補助的なツールに過ぎない。
ChatGPTの活用は、文章収集と文章加工の能力に焦点が置かれるべきであり、企業内の知の活用に役立つ。
ChatGPTは英語LLMに比べて日本語LLMの開発が重要であり、日本語特有の言語表現を扱える必要がある。
AIは過去の形式知識に基づいて推論することができるが、ヒトの暗黙知やアブダクション推論には対応できない。
定型的な処理や答えが決まっている判断はAIで可能であり、フロントとバックエンドプロセスのつなぎの仕事は自動化される可能性がある。
ブルシットなジョブ（顧客に直接的な価値を生まないがルールに精通している必要がある仕事）は自動化され、高収入の仕事も減少する可能性がある。
ビジネスマンにとっては、顧客に対する価値を生む思考や方針決定など、専門性が求められる仕事が残る。
論点から導かれる結論:
AIの発達により、ビジネスの世界は変化していくが、ChatGPTなどのLLMはビジネスマンにとっては補助的なツールに過ぎず、企業内での文章収集や文章加工の能力が重視される。日本語LLMの開発が重要であり、特に日本語特有の言語表現を扱える必要がある。AIは定型的な処理や一部の判断を担当できるが、ヒトの専門性や価値創造の思考は依然として重要であり、ブルシットなジョブが自動化される一方で、専門性が求められる仕事が残ると考えられる。
Q: ChatGPTの活用による将来的なビジネスの変化について、他の論点を上げてください。
Additional viewpoints by ChatGPT
ChatGPTの活用による将来的なビジネスの変化について、以下のような論点が考えられます。
カスタマーサポートと自動応答：ChatGPTの利用により、企業は24時間体制でカスタマーサポートを提供することが可能になります。自動応答システムを導入することで、顧客からの問い合わせに即座に応えることができ、効率的なサポートを提供できるようになります。
オンラインショッピングのパーソナライズ：ChatGPTは、ユーザーとの対話を通じて嗜好やニーズを理解し、個別の商品やサービスの提案を行うことができます。これにより、オンラインショッピング体験がよりパーソナライズされ、顧客満足度が向上するでしょう。
教育とトレーニング：ChatGPTは、個別の学習ニーズに合わせたカリキュラムや教材の提案、質問への回答、フィードバックの提供など、教育分野での活用が期待されます。個別の学習アシスタントとして機能し、学習者の進捗を追跡・評価することができます。
マーケティングと広告：ChatGPTを活用して、より効果的なマーケティングキャンペーンや広告戦略を展開することができます。ユーザーの嗜好や行動パターンを分析し、ターゲットオーディエンスに合わせたメッセージやコンテンツを提供することが可能です。
創造的な業務支援：ChatGPTは、文章の生成やアイデアの提案にも活用できます。クリエイティブな業務、例えば広告コピーの作成やストーリーテリングの支援などにおいて、人間のクリエイターを補完するツールとして使用される可能性があります。
これらは一部の例であり、ChatGPTの活用は多岐にわたるでしょう。ビジネスにおける対話型AIの進化は、顧客体験の向上や効率化、創造的な業務支援など、様々な領域での変革をもたらすことが期待されます。
Q: 以下の論点<viewpoints>をベースに、<conclusion>となるように、論述ください。事例をあげて、1500文字程度になるように、論述ください。
AIの潜在能力として、ChatGPTなどの大型言語モデル（LLM）が注目されていますが、ビジネスマンにとっては補助的なツールに過ぎません。例えば、ある企業が新しい商品の開発を検討しているとします。この場合、ChatGPTは商品に関する情報を収集し、競合商品の分析を行う際に役立つでしょう。ChatGPTは膨大な量の文章を解析し、優れた情報収集能力を持っています。しかし、最終的な商品の方向性や戦略的な決定は、ビジネスマンの専門知識と洞察に基づいて行われるべきです。
また、ChatGPTの活用は、企業内の知の活用にも役立ちます。例えば、ある企業が社内の文書やメールのアーカイブを管理しているとします。ChatGPTを活用することで、特定のトピックに関連する情報を抽出したり、文書の要約や分類を行ったりすることができます。これにより、従業員は必要な情報を迅速に見つけることができ、知識の共有と効率化が促進されます。ただし、ChatGPTは文章の加工や整理に特化しており、最終的な判断や意思決定は人間の判断に委ねられるべきです。
日本語LLMの開発も重要であり、日本語特有の言語表現を扱える必要があります。例えば、ある企業が日本国内での事業展開を考えている場合、日本語での顧客対応やマーケティング活動が不可欠です。その際には、日本語LLMを活用することで、より自然なコミュニケーションや文化的なニュアンスの理解が可能となります。日本語特有の表現や敬語の使い方などを熟知した日本語LLMは、企業の日本市場への進出や顧客との関係構築において重要な役割を果たします。
一方で、AIは過去の形式知識に基づいて推論することができますが、ヒトの暗黙知やアブダクション推論には対応できません。例えば、ある企業が新しい市場への進出戦略を検討しているとします。ChatGPTは過去のデータや市場動向を分析し、合理的な推論を行うことができます。しかし、新たな市場のトレンドや消費者のニーズを予測するためには、ヒトの洞察力や創造性が必要です。ビジネスマンの経験や専門知識に基づいた判断が求められるのです。
AIは定型的な処理や一部の判断を担当できる一方で、ヒトの専門性や価値創造の思考は依然として重要です。例えば、ある企業が顧客対応のためのチャットボットを導入するとします。ChatGPTは顧客の問い合わせに対して自動応答を行うことができますが、複雑な問題や個別の要望に対する適切な対応は、人間の顧客サービス担当者の専門知識と経験に委ねるべきです。
このように、AIの活用はビジネスにおいて補助的なツールとして位置づけられるべきです。AIは定型的な処理や情報の収集・整理に優れた能力を持っていますが、最終的な判断や戦略的な決定、創造的な思考はビジネスマンの専門性に依存します。AIがブルシットなジョブを自動化する一方で、専門性が求められる仕事は残ります。ビジネスマンはAIを有効活用しながら、顧客に対する価値を生み出す思考や専門性を磨くことが求められるのです。
(1286文字)
conclusion
ChatGPTに、こちらが提示した文章をベースに論述させてみました。
最終的に、1286文字分の文章が生成できました。
ChatGPTが論述した文章には、以下の点で、修正が必要と考えます。
こちらの提示したキーワード（形式知、暗黙知、アブダクション推論、ブルシットジョブ）などが、突然、切り貼り的に出てきている。
自動化により、ビジネスマンの仕事がどう変わるかの説明が、不明確で、具体性がない。
論点の補足なども、自動で行うことは、難しい。与える文章を長くすると、Tokenが足りなくなる。
こちらが、最初に提示した文章を、推敲させた方が、論考としては、インパクトがある内容になると、考えられる。
このように、生成した文章を、一つの材料として、他の材料と融合することで、論述を深めるのが良さそうといえる。
ChatGPTのみの場合、こちらが提示しているキーワードの扱い、等が論述上の強調ポイントして扱われず、意図するポイントが不明確になってしまうと感じた。
ChatGPTを使って、論点を補足し、論述を強化していくには、使う側で、論述の構造を明確にして、パラグラフを切って、ChatGPTに論述させるなどの工夫が必要。
パラグラフの構造、論述内容を整理したトピックセンテンスの提示、等をすることになる。
ただ、そこまでするなら、自分でかなり書けるので、ChatGPTに書いてもらう部分との切り分け、共存は、考慮が必要となる。
appendix
こちらが与えた文章は、以下。(3527文字)
ChatGPTなどのLLM（大規模言語モデル）は、かなりの潜在力があります。
文章生成での使い方を、今は、注目されています。が、文章生成の能力は、どちらかといえば、あまり、魅力ではないです。
ChatGPT4で、アメリカの司法試験を受けると、上位10％の成績を収めたという話があります。ChatGPTは、既に定説、答えが存在していることに対して、答えを引っ張ってくる能力に長けています。教科書や百科事典や問題集などに答えが書いている課題に対処するのに良いです。
ビジネスマンは、教科書に書いてあること、百科事典に書いてあること、ある程度の問題パターンが決まっている問題を解くのが仕事ではないです。ビジネスマンの仕事は、Agileに変化する時代で、新しい価値を生みだすことです。なので、ChatGPTは、補助的なツールにしかなりません。
ChatGPT4で、副業ができるという意見もあります。Blogのアフェリエイトでマネタライズするとか、ですが、これは、暇人の遊びです。ChatGPTで書いた百科事典に書いてあるような情報を、喜んでみるヒトは、ChatGPTが普及するにつれて、少なくなっていきます。ChatGPTで小説を書く等の方法もあります。よほど使いこなせば、それなりの小説は書けそうですが、これも多産されていけば、マネタライズは難しくなっていくと思われます。
ChatGPTは、Google検索が出てきた頃の状況です。Google検索を使いこなしていれば、ビジネスの競争力が上がり、CEO対策などがうたわれましたね。ChatGPTは、Google検索を越えて何ができるかがポイントです。ChatGPTは、多分、サブスクリプションで、マネタライズする方針と思われます。ChatGPTは、恣意的に広告など付与できる仕組みではないので、企業などのサブスクリプションでマネタライズを目指すものと思われます。
ChatGPTは、文章生成が、現在は、注目されていますが、企業ユースでは、文章収集、文章加工の能力が重視されると想定されます。
文章収集とは、企業内にある電子ドキュメントを、一元で収集して、アクセス可能とすることです。いままでは、文書管理システム（Microsoft Sharepoint等）で、文書管理されていましたが、それが、LLM（大規模言語モデル）に変わっていくという感じです。ChatGPTなどの最適化されたLLMと、企業内の独自のLLMとを連携させて、企業内部にある知を活用する感じです。
文章加工とは、企業のフロント業務で発生する電子ドキュメント（メール、Excel、Powerpoint等）を、加工することです。いままでは、このような電子データは、非構造化データであり、活用方法がうまく仕組み化できていませんでした。ChatGPTにより、非構造化データから、必要な情報を、構造化データ（JSON等）で抽出して、それを、バックエンド業務に流し、必要であれば、自動で、基幹系、情報系システムに蓄積する感じです。 企業内では、フロント業務と、バックオフィス業務との連携で、ムダが多いです。非構造化データへの加工と、そのValidationの仕組みを、ChatGPTと連携して構築することで、バックオフィス業務の要員を別の価値を生む仕事に回すことが可能になります。
イメージ的には、市役所の窓口に行かなくても、書類のExcelに記入して、メールで申請すると、役所側のバックオフィスを通さずに、自動で、非構造化データを抽出、書類のチェックがされて、処理が完了する感じです。この時、記入方法が分からなくても、電話やChatでヘルプデスクに連絡しても、ChatGPTで対応してもらうことが可能です。
あと３年くらいで、ChatGPT前と、ChatGPT後で、大きく、ビジネスが変わると判断します。
投資であれば、判断が難しいですね。グローバルなら、GAFAMの次を狙える会社に投資のが良いですが、どこが伸びるかは、難しいです。日本の場合は、日本語LLMが開発されるので、まずは、そこに投資するのが良いかもしれないですが。。。
日本語LLMは、日本語を使っている日本人にとって、かなり力を入れるべきです。ただ、投資額のレベルが違いすぎて、英語LLMには、勝てない可能性があります。
日本語には、日本語特有の言語表現があります。例えば、ことわざ。「犬もあるけば、棒にあたる」とか「一期一会」とか・・・このような英語にしにくい表現は、ChatGPTの持つ空間では、サンプル数が足りず、うまく、動作しないです。辞書的な意味は、辞書的に回答が出てくる可能性がありますが、文脈で、「一期一会」が使われた場合は、対応できないです。また、比喩的な記述、特に、暗喩の場合は、英語のChatGPTは、まったく対応できないです。日本語には、日本語特有の言語モデルとするべき部分があるのです。明治以降の西欧語の訳語を取り入れた文章（現代文）は、英語のLLMで充分ですが・・・。
＞AIの認知力(5感や企業・医療・軍事・個人レベルのデータ)が共有
＝＞現在のAIの仕組みでは、 過去の既に、文章として、形式知されている情報しか扱えません。ヒトは、暗黙知があり、その暗黙の知識を、パターン認知等で、新たな推論を行うことで、知を創造する力があります。この「推論」が、帰納推論であれば、大量のデータから、AIが生み出すことは可能になるとは思います。が、この「推論」はアブダクション推論（仮説に基づくルールの生成とその検証）であり、AIではできないです
AIは、ヒトが答えを与えたり、評価関数を与えたりしないと、学習できません。評価関数は、ヒトが目標変数を設定して、その最適化を評価関数として提示しないと、いけません。つまり、ヒトが、目標 goal とその評価 assessment を、事前に定義することに成ります。なので、AIが賢くなりには、ヒトが賢い命題を提示することになります
なので、
＞データから大きな需要を生み出す一般の頭を使う職業の大半が無く
＝＞が、どのような職業を指しているかは不明ですが、ヒトの仕事はなくなりません。 前述しましたが、定型的な処理や、ある程度、答えが決まっている判断は、AIで可能です。LLMの出現で、テキストデータの構造化も、Prompt形式の記述で、処理が可能となり、Programmingで実装することが難しかった不定形処理も、AIで実行可能になります。
ご意見の通り、ビジネスマンが、残業して、報告書作ったり、プレゼン資料を作ったりする作業は、自動化していきます。フロントと、価値を生みだすバックエンドプロセスの間の、つなぎの仕事は、大幅に要らなくなります。
今まで、高収入であったブルシットなジョブも、すべて自動化されていくと判断します。
ブルシット・ジョブとは、顧客に対する直接的な価値を生まないが、商取引契約や政府規制で、複雑なルールが設定されおり、そのルールに精通していないと、処理ができないジョブです。
企業の中には、ブルシットなジョブが蔓延しており、このブルシットなジョブは、相応の知識ベースが必要なため、高給です。現場を離れた中年に、仕事を与えるために、存在しているのが、ブルシットなジョブとも言えます。経理的な監査業務、ISO関係、特許関係、日本であれば輸出管理規制対応、品質管理、J-SOX法関係、など、さまざまなブルシットジョブが、存在します。これらは、AIがやるようになります。
前述したように、顧客に対する価値を生む思考や、その方針決定は、最終的にヒトが行います。
＞専門性がある人口の1％しか現在のサラリーマンとして生き残れなくなりそう
＝＞つまり、ビジネスマンは、今まで、ブルシットで、価値を生まないジョブに、時間を費やし、残業とかをしていたわけです。 これからは、顧客に対する価値創造に、時間を費やせるようになります。これは、良いことですよ。
価値を生まない仕事をされてきた方は、仕事を失うかもしれないですね。が、各々のビジネス環境で、自社のビジネスのパフォーマンスを最適化するのは、一般論や汎用的なプロセスでは難しく、情報空間ではなく、物理的な現場・現地・現物に対するチェックが必要になり、ヒトは残ります。というより、AIはツールであり、バーチャルで存在しており、ヒトは、実体であり、リアルに存在しています。
必要なスキルをもって、キャリア形成すれば、良いだけです。悲観的な想定をする必要はないですよ。
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