AIで変わる仕事に思うこと（改定版）

時間もなかったせいで、昨日書いた内容が意味分からんかったので、AIと共に書き換えしてみました。

AIは、定型化された業務において非常に効果的です。例えば、パッケージ化されたタスクや反復的な作業では、AIの力で生産性をグンと引き上げることができます。特に、生産性が低い人にとっては大きな助けとなり、仕事の効率が一気に向上します。AIが得意とするのは、決まったパターンの処理を素早く正確に行うことです。これにより、時間と手間が大幅に削減され、より重要な業務に集中できるようになります。

一方、ロジカルに考えることが求められる非定型業務ではAIの利用に注意が必要です。AIはロジカルに考えることができないため、過去のデータに基づいてそれっぽい答えを返すだけです。ここで問題となるのは、AIの出力を正確に精査できる人が少ないことです。ロジカルシンキングは誰でも習得できるスキルですが、現在の学校教育では、ロジカルシンキングのトレーニングが十分に行われていないため、精査能力のない利用者が多いのが現状です。

その結果、質の低い提案や低品質なコードが量産されるリスクがあります。精査なしでAIの出力をそのまま使うと、かえって生産性が下がることもあります。特に、AIが生成するコードは、動作するもののロジックが欠けているため、バグが発生しやすい低品質なものになる可能性があります。

要するに、AIを効果的に活用するには、定型業務と非定型業務での使い分けが重要です。非定型業務においては、AIの出力をしっかりと精査できるスキルが求められます。さもなければ、生産性が向上するどころか、逆に低下してしまうリスクがあるのです。