生成AI時代の生き方

仕事上生成AIに関わる事が増え、重要な論点を整理していくと、世界はスパイラルで変わっていくのだと痛感する。歴史は繰り返し、ナレッジをどうやって活かすのか、今、また、問われている。

DXとは、デジタル技術よりも思考が先であると言い続けて来たが、やはり生成AIでも同じ事が言え、何を可視化し、どのように整理するかが肝となる。

ほとんどの領域でコモディティ生成AIがインプリされる

汎用的な概念や言葉については、真っ先に生成AIでサポートしてもらえるようになることは皆さんご存じの通り。情報が沢山あり、コモンセンスになっていることは、ほぼ生成AIでカバーされるだろう。

Microsoft社がリリースするCoPilotはその領域として広く使われる事になるだろうし、沢山の企業は特定領域のノウハウを使った生成AIがサービスとしてつくることになる。

Microsoft、Google、SalesForce、AWS等のプラットフォーマーは、どの会社が持っている「ノウハウ」を使った生成AIをリリースすることは間違いない。実装方法は、ノウハウをデータとして生成AIに適用しファインチューニングをしたり、そのデータをつかってナレッジベースを作ったり、既に構造化されているものは、フローチャートにしておいても良い。
例えば、Service NowはManaged Serviceのノウハウを貯めている企業であるが、今までらそのノウハウをテンプレートとして提供をしてきたが、今後はそのようなノウハウを生成AIを使って動的に使えるようにする可能性が高い。

プロンプトエンジニアリングもプラットフォームに実装される

良い質問をすれば、良い反応がある生成AI。良い質問もある程度テンプレート化できる。つまり、生成AIに向けた良い質問も、あらゆるサービスにバンドルをできるということである。
良い質問＝その業務やビジネスを良く知っているということであり、このように良い質問を投げられる人材が、あらゆる所で引っ張りだこになる可能性が高い。そこでできた仕組みはAIにより汎用化されていく可能性が高いが、門外不出にすれば、内部の価値として残し、コモディティ化のスピードは変化する。

質の良いデータが勝負

良い質問に対して良い答えをする、の答えの精度を上げていくために、汎用的な答えに加えて、専門的な要素のあるデータが欲しい。社内の形式知を雑に扱ってきた企業は、そのような情報を集めることに苦労をすることだろう。一方で、フロー情報とストック情報をちゃんと整理し、マネジメントをしてきた企業は、その企業の持ち味を活かした生成AIの価値を享受できる。

暗黙知という人の価値にどこまで踏み込むか

良いプロンプトエンジニアリングや質の良いデータを集めることは、暗黙知を形式知化するということであり、その暗黙知を持っている人からすると自分の価値が失われしまう可能性があると感じてもおかしくないだろう。
リスク許容度が大きい人は、また新しいチャレンジをすれば良いが、そうでない人にとってこの課題は大きい。

生成AIの広がりはBPR（Business Process Reengineering） Again

過去に、業務効率化という間違えた名の元にBPRが日本では行われ来たが、今度こそ、人を中心としたBPRを進めていきたいものである。
人とは、コンシューマ、ビジネスパートナー、従業員など、ビジネスステークホルダー全員のことをさす。つまり、その仕事に関係する人がWin&Winになるにはどうしたらよいのか？そのように人を中心に考えるBPRをする必要がある。そして、従業員とは営業や工場の作業者、事務作業者、ITエンジニア、マーケター、中間管理職、そのような立場関係なく、どうすると良くなるのか考える、これが目指すべき形であり、現実的にできるだろうと考えている。

アジャイル型のサービス開発が必須

人を中心としたサービス開発をするためには、試行錯誤が必要であるため、アジャイル型のサービス開発が必須となる。
さて、これを日本人がやりきれるか。。。
私はいくつかの役割でこれをやっていく計画です。

ヒューマンタッチ勝負と合理性勝負に加えてそのブリッジが重要

今後はヒューマンタッチや個性の価値がさらに高まり、合理化を進める人は変わらず価値が高いままであり、それに加えてその塩梅を決めたり調整をしたり、時には隙間埋めをする人材の価値が爆上がりするだろう。
ビジネスとIT、フロント(営業店)とバック(本店)、個性と合理化、民間と官公庁、感情と論理、等々、変化を楽しめる人にとって、チャレンジし甲斐がある未来が広がっていきますね。