『「超」創造法 』生成AIで知的活動はどう変わる？
『「超」創造法』 生成AIで知的活動はどう変わる？(幻冬舎新書)が9月27日に刊行されました。
これは、目次の全文公開です。
目次
はじめに 3
生成系ＡＩは何ができるのか／どうすればアイディアを生み出せるか／単純労働者でなく、知的労働者に影響が及ぶ
図表目次 24
第Ⅰ部 ChatGPTを使う 25
第1章 生成系AIは何に使えて、何に使えないか 26
1 生成系ＡＩの衝撃 26
対話型生成系ＡＩの出現／生成系ＡＩとの出会いで経験する3段階／私は、GPT-3 で失望していた／「対話型生成系ＡＩ」とは
２ 出力情報は間違いだらけだし、創造もできない 33
魔法の機械ではない／生成系ＡＩは創造活動もできない／文章を書くとき最も重要なのは、最初のアイディア／アイディアを出す楽しい仕事をＡＩに任せるなど、もってのほか
３ 生成系ＡＩが得意なこと、不得意なこと 41
ＡＩに創造はできないが、知的作業の力強い手助けになる
４ プロンプトエンジニアリングとは 44
「プロンプトエンジニアリング」の登場／すでに、いくつかの教科書がある／プロンプトエンジニアリングは有用だが、その前に必要なこと／利用者の要望をどれだけ適切に伝えられるか／すぐに使えるプロンプト集
第2章 生成系AIは平気で噓を言う 50
１ 生成系ＡＩの出力を信じれば、破滅的な事態になる 50
ChatGPTを信じれば、破滅する／ＡＩは悪意を持たない
２ 資料の要約には便利 53
要約を見て、読む価値があるかどうかを判断する／ＰＤＦの場合／ウェブにある文章の要約を頼めるか／「幻覚」という厄介な問題
３ 有益な文献や統計データのありかが分かるか 60
ＡＩ司書に資料のありかを教えてもらえるか／ＡＩ司書は混乱することもある
４ 生成系ＡＩが出力するデータは信頼できない 63
情報を直ちに示すので、利用したい誘惑にかられる／ BingやBardの情報は信用できない
５ 生成系ＡＩを用いて、自然言語でデータを取得できないか 66
面倒なデータ取得作業で「手抜き」したい／エクセル形式でないデータを読めない／エクセルデータでも微妙に間違える／データベースなら？／ＩＭＦのデータベースからも間違った数字を抽出／「子供の使いも満足にできない」と知って安堵
６ データベースとChatGPTの連携は、企業のデータ利用を大きく変える 77
ChatGPTをデータベースに連携させる／データドリブン経営が可能になる／金融機関とのＡＰＩ接続で、中小企業も活用できる／人間に求められるのは、最終的な判断／公共財として提供すべきサービスも
第3章 ChatGPTで単純知的作業を効率化する 84
１ メールの校正をしてもらう 84
まずは、あまりクリエイティブでない仕事に使う／ＡＩにメールの校正をしてもらう／日本人の敬語の使い方がまるでデタラメになってきた／英語のメールでは大変便利
２ 文章の校正能力は驚異的 90
文語体と口語体の変換／ＡＩの校正能力に仰天
３ 計算やプログラミングに使える 95
生成系ＡＩの算数の実力は？／ ChatGPTの助けで、エクセルを使いやすくなった
第4章 ChatGPTと協力して文章を書く 100
１ 丸投げでなく︑内容を指示する 100
ChatGPTで文章を書く4つの方法／なぜ丸投げはだめなのか
２ 仕事をすぐに始められる「逆向き文章法」 104
「逆向き文章法」で経済評論を書いてもらう／見かけは素晴らしい経済評論ができる／中身はまったくのデタラメ／逆向き文章法の効用は「仕事を始められる」こと
３ 文章を書くのがさらに楽になる「キーワード文章法」 112
キーワードを書き出す／キーワードをもとに文章を書かせる
４ 「音声入力＋ChatGPT」で、文章を書く効率が飛躍的に向上 115
1時間かかった退屈な作業を、ＡＩが5分でやってくれる／プロンプトの書き方／「見かけ」を整えるのはＡＩの仕事／音声入力からキーワードを抽出する方法も／アプリも提供されている
５ よい文章の条件は変わらない 122
文章を書く時間は短くならないし、手抜きもできない／よいアイディアを持ち、よい感性を持っている人が、よい文章を書ける
第5章 ChatGPTからアイディアを得られるか125
１ ChatGPTに小説や映画の筋書きは作れない 125
ChatGPTに小説の続編を書かせてみた／基本的なストーリーは人間が作る／ ChatGPTは「面白い」という感情を持っていない／「ものすごい物知りのバカ」／面白さを規定するのは難しい
２ ＡＩが、作る俳句は駄作だけ 132
俳句を詠ませて分かった、ChatGPTの創造力のなさ／ ChatGPTが俳句を作るプロセス／作品の評価はできるか
３ ChatGPTとのブレインストーミングは、やり方次第 136
アイディアを得るための刺激をChatGPTに与えてもらえるか／答えではなく、「質問」を知りたい／論点をChatGPTに出してもらえるか／ ChatGPTを使って企画案を出す／反論してもらって、新しい視点を発見できるか／無目的の雑談からアイディアを思いつくことも／相手を規定するのがよいか
４ 重要な２つの使い方に集中する 146
重要なのは、校正と要約／使い倒そうと思ってはいけない
第Ⅱ部 どうすればアイディアを生み出せるか 149
第6章 アイディアを生み出すプロセス 150
１ アイディア発想は神秘的プロセスではない 150
アイディアはさまざまな場面で必要／アイディアを生み出すには方法論が必要／発想や創造は、一部の天才の独占物ではない／斬新なアイディアも、既存の概念の再構築による／ビジネスモデルの発想にも独創はない
２ 猿がタイプライターを打てばアイディアを生み出せるか 157
カード式発想法は有効か／猿がタイプライターを叩けば、どんな文章も打ち出せる？／ガモフの自動印刷機械／ポアンカレの「審美的洞察力」
３ 材料を頭に詰め込み、いつも考えていると、偶然にアイディアが生まれる 166
まず勉強が必要／偶然のきっかけで大発見／「絶えず考察していた」ことが、大きな発見につながった／チャンスは準備のできている者に微笑む／強いモチベーションが必要／ヤングが言っていることも同じ
第7章 仕事をすることで創造する 176
１ 「テーマと問い」こそ重要 176
アイディアを見つけるには、考え抜くしかない／テーマこそ重要／テーマに関し、需要と供給の法則がある／ＡＩ時代に、テーマ選択の重要性は高まる
２ 「クリエイティング・バイ・ドゥーイング」 181
クリエイティング・バイ・ドゥーイングとは？／テーマを見出せるのは「仕事をしているから」
３ とにかく始める 182
仕事を始めるのが一番難しい／始めれば完成する
４ 音声入力でアイディアを逃さない 185
修正できるから、始めるのが楽になった／短期記憶はすぐなくなるので、絶対にメモが必要／しかし、メモは難しい／思いついたことを、音声入力ですぐにメモする／歩きながらアイディアを生み出す／文章作成は、スマートフォンに話すことから／音声入力は、頭の中を「見える化」する／紙のメモでもできるが、成長させるのが難しい／音声入力の誤変換
対策／体系ができれば、新しい考えが出る
第8章 「超」メモで、アイディアを成長させる 198
１ 「超」メモとは 198
求めるファイルをすぐに引き出せる仕組み／クラウドに保存するため、どこからでもアクセス可能／クラウドに保存すれば、比較参照ができる
２ 「いらないものを捨てる」という考えを捨てる 202
「いらないものを捨てる」ではノウハウにならない／情報保存のスペースに限界はなくなった／グーグルドライブを利用する場合／変化に対応する人が未来を築く
３ ファイル名や検索機能によって目的のファイルを引き出す 207
「超整理法」の思想と同じ： 利用したファイルを一覧の先頭に配置する／目的のファイルを、検索機能を利用して見つける
４ リンクを活用して目的のファイルを引き出す 210
ファイル間にリンクを張る／「多層ファイリング」を構築する／リンク方式は、フォルダ方式に比べてずっと優れている／出発点ファイルへのアクセスを容易にする／索引がない本は、本ではない／多層ファイリングで作ったプロンプト集
第9章 発想をうながす環境を作る 219
１ 環境は創造に大きな影響を与える 219
創造活動のための環境を整備する／集中できる環境でこそ創造が進む／テレビとスマートフォン漬けの生活から脱却しよう／終日、作業に従事できることこそが幸福
２ アイディアが生まれる場所は︑書斎や研究室ではない 226
「三上」理論はいまでも正しい／集中のあとの微細な環境の変化で、「啓示」が得られる／「頭を素材で満たして歩く」のが、アイディア創出の最も確実な方法
３ 朝起きたときにアイディアが浮かぶ 231
目覚めたときにアイディアが浮かぶ／アイディアの逃げ足はきわめて速い／このメカニズムを積極的に使う
４ 発想のために対話や討論を行なう 234
ブレインストーミングでは誰を集めるかが重要／途中段階で読んでもらう／インタビューを逆利用する／まとめ：アイディアを生み出すには
第Ⅲ部 生成系AIは社会をどう変える? 241
第10章 教育は生成系AIとどう向き合うか 242
１ ChatGPTを受け入れ、それを活用するための教育を行なうべきだ 242
生成系ＡＩは、教育に根源的な影響を与える／情報技術の発達に教育は対応してきたか／検索技術を使えれば、暗記する必要はないのか／人間にしかできない「創造力」を高めるための教育が必要／ＡＩを受け入れ、教育の内容をシフトさせる／ＡＩを使いこなせる人材を育成する
２ 先生の役割が変化する 253
失業する先生、失業しない先生／ハルシネーション対策は緊急課題
３ ChatGPTを家庭教師として勉強することができる 255
ChatGPTは家庭教師ができる／圧倒的多数が「人間の家庭教師よりChatGPT」／理想の教育は、個別指導／学校を置き換えるのではなく、家庭教師を置き換える／貧しい家庭の子供たちが勉強できる効果はきわめて大きい／すでに学習支援サービスが登場／学習塾、予備校、社会人教育講座などは大きな打撃
４ 持ち込み禁止は合理的な制約か 263
「持ち込み禁止」は、現代社会で適切な制約か／コピペ禁止は合理的か
第11章 企業や行政は生成系AIをどう使うか 267
１ ChatGPTは、人手不足とデジタル化の遅れを解決する切り札となるか 267
チャットボットやＩＶＲで顧客対応を自動化してきたが……／人間のオペレーターと話したい／企業ごとに学習して、正確に対応／取り扱い説明書に導入してほしい／官公庁の窓口で導入してほしい／日本のデジタル化の突破口になるか
２ 企業の一般業務への利用の是非 274
企業によって判断が分かれる／リアルタイムのデータドリブン経営が可能になる
３ ＡＩを無批判で使えば、混乱が広がるだけ 278
ＡＩを開発しながら慎重な国と、自分では開発せず無批判に使おうとする国／いま行政に取り入れても、混乱が広がるだけ？
４ 「責任あるＡＩ」をどうすれば実現できるのか 281
Ｇ７で生成系ＡＩが取り上げられた／何が問題か①：入力情報の利用法／何が問題か②：企業の社会的責任
５ マスメディアより平板で画一的な生成系ＡＩ 286
ChatGPTは、私が誰であるかを知らない／マスメディアや検索エンジンより親身になってくれるように思えるが……／1対1なのは一時的／マスメディアより、検索エンジンより平板
第12章 生成系AIに職を奪われる人、成長する人 292
１ 大きな変化がこれから起きる 292
インターネットは多くの人の職を奪った／機械を打ちこわしても、歴史の動きは止められない
２ 文章を書く仕事はどう変わるか 295
大幅に減少する仕事／著者、記者、編集者、分析者など
３ ＡＩは人間の仕事にどのような影響を与えるか 299
単純労働をＡＩが代替する／ホワイトカラーにも影響が及ぶ／士業は残るか／専門的な仕事やクリエイティブな仕事は残るか／ GPTはGPT ／ＡＩと人間との職の奪い合いではなく、人間と人間との職の奪い合い／風が吹けば桶屋が儲かる
４ 新しい仕事が生まれる 309
新たな就業機会が生まれる／労働力のミスマッチに対処する／仕事は残っても、人間のやることが変わる／人間でなければできない仕事の価値は上がる
５ 生成系ＡＩは、ウェブ記事サイトを壊滅させるか 313
生成系ＡＩで記事を読めるかどうか実験してみた／ Bardは、ウェブの記事を読めるようだ／ Bingは、新聞の社説を読める／「ウェブスクレイピング」が完全にできれば、サイト運営に大きな支障／ＡＩの能力が高まれば、問題が現実化
６ 生成系ＡＩは、従来型メディアを復権させるか 321
悪貨が良貨を駆逐する危険／アカロフの「レモンの理論」／情報の信頼性を人々が重視してほしい／文章のマーケットを「レモンの市場」にしないために
索引 332
本文イラスト 坂木浩子
図版・ＤＴＰ 美創
〈図表目次〉
図表1-1 生成系ＡＩが得意なこと、不得意なこと............................................ 43
図表2-1 2040年における年齢3区分別人口の総人口に対する比率 ...........71
図表2-2 日本の一人あたりGDP（ドル） ............................................................ 73
図表4-1 ChatGPTで文章を書く方法 .............................................................101
図表4-2 逆向き文章法 ....................................................................................... 107
図表4-3 キーワード文章法（その１） ................................................................. 113
図表4-4 キーワード文章法（その２） ................................................................. 121
図表7-1 文章を書く2つの方法 ..........................................................................184
図表8-1 多層ファイリング ...................................................................................213
図表9-1 アイディアはどのように生まれるか ...................................................229
プロンプト集のQRコード .........................................................................................49
経済データのQRコード ........................................................................................... 65
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