生成AIたちとチームを組んだけどすぐに成果を出せなかった件
ここ2週間以上、定期的に生成AIとのやりとりをするようになりました。これは「生成AIで電子書籍をアイデア出しから完成までもっていくことができるのでは」と思ったためです。そういうわけで、Microsoft Copilotとのやりとりをはじめました。
Microsoft Copilot
最初のうちはわたしも慣れていなかったため、とりあえずお題を出してアイデアを書き並べてもらったり、出てきたアイデアの中からどうすれば面白くなるか、またそれを使って目次の案をつくってもらうなどしていました。思ったよりもサクサクと出てくるので、逆に「これは良い方向に進んでいるのだろうか」と思うこともありました。それに、個人的には平凡そうなものが出てきていたことも気になるところでした。
少しやりとりしていたときに、他の生成AIではどうなのだろう、という疑問が出てきました。そこで、他の生成AIを使うとどうなのかということを質問してみました。そうすると、他の生成AIの特徴を活かして複数を組み合わせて使うことを勧めてきたのです。これは少しおもしろくなりました。
Gemini
教えてもらった生成AIから、Googleが提供しているGeminiにも同様の質問を投げかけてアイデアを出すようにしました。
これが意外と同じようなものが出てきて、それほど広がりませんでした。そこで質問を変えてみました。それぞれの生成AIの特徴を活かして複数の生成AIを組み合わせて電子書籍をつくるとしたらどうなのか、ということです。
そうすると、Microsoft CopilotとGeminiは検索エンジンに付随していることからウェブ検索は得意であること、Microsoft CopilotはベースがGithub Copilotであるためコーディングが得意であること、Geminiは学術的な要素のものが得意であるということがわかってきました。さらに、Microsoft Copilotは校正は得意だが内容の検証には他の生成AIのほうがよいということもわかりました。そうして教えてもらったのがClaudeです。
Claude
Claudeはウェブ検索は強くない、そもそも言語モデルがある時点のデータからできているためリアルタイム性に欠けるということなのですが、そのぶん筋道を立てて考えたりというほうが得意ということのようでした。このため、他の生成AIで出てきたものから考えてつくった内容をClaudeに検証してもらうとか指摘をしてもらうというほうがよさそうでした。
そこでClaudeに複数の生成AIを組み合わせてつくっていくこと自体がどうなのかをたずねてみました。そうすると、GeminiやMicrosoft Copilotと似たようなことを出力してきました。やはり特徴をつかんでそれぞれを適材適所に置くことが重要なようです。
各AIアシスタントは異なる強みを持っており、調査タスクの性質によって最適なツールが変わる可能性があります。
リアルタイムの情報が必要な場合はGoogle BardやMicrosoft Copilotが有利かもしれませんが、
既存の情報の分析や総合的な考察が必要な場合はClaudeのような幅広い知識ベースを持つAIが適しているかもしれません。
ユーザーは、各AIの特性を理解し、タスクの要件に応じて適切なツールを選択することが重要です。
このやりとりを続けていくにつれ、なにかデジャブのような気持ちになってきたのです。
コミュニケーション
すぐには思いつかなかったのですが、結局は生成AIとやりとりをしていることはコミュニケーションであり、複数の生成AIを組み合わせるということはそれぞれの長所を活かしてものごとをうまく進めていくというのもチームで働くのと同じだなということに気づきました。自分以外はすべてコンピュータなのにチームビルディングのようなことをする必要があるのです。ふだんと変わらないと言えばそれまでなのですが、生成AIの長所と短所を知っておくこと、機能的な動向をおさえておくことが効率的な作業に結びつくのだと感じました。
なんとも言えない気持ちになりました。コンピュータかヒトかなどと気にしなくてよいからです。得意なことを得意なやつが遂行する、ただそれだけなのです。
最後に
結局、Microsoft Copilotに手伝ってもらった電子書籍は書き始めることはおろか企画できていません。いったん発散させて収束させ、肉付けをして・・・というところまではしたのですが、「コレジャナイ」感があるので出直そうと考えています。効率的に執筆できるかな、と思ってはじめてみた生成AIを活用した電子書籍の制作ですが、いつもと変わらないなという感覚を持ちました。うまくいっているという方はきっと生成AIでなくてもうまくいくだろうなと思います。
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