chatGPTで「AIマネージャー」は作れるか？「AIの疑似人格」を紐解く。

AI技術はここ数年で爆発的な進化を遂げており、特にOpenAIの開発したGPTの登場によって、その可能性は飛躍的に拡大しています。

現在、AIは言語理解、画像認識、自然言語生成などさまざまな分野で人間に迫る能力を見せており、これらの進化はマネージャー業務への応用も現実味を帯びてきています。

マネージャーに必要な能力をAIは代替できるか？

マネージャーにはチームを率いるために目標を立て、それを達成するための戦略を立案し、意思決定を行うなど多岐にわたる能力が求められます。


しかし、これが人間に固有の能力か、と言われれば、そうとは限りません。ChatGPTは分析、推論に長けているため、必要な情報を与えれば、それに対しての解決策を網羅的に、かつ短時間で与えてくれます。

例えば、私が実際に現場でChatGPTを活用している事例をヒアリングした際に、「ChatGPTをコンサルタントのように活用している」会社がありました。

webデザイン・制作会社エスケイワードの沢田代表は、「新規事業の立ち上げ」プロセスの中で、ChatGPTの能力を駆使し、検証をしています。

具体的には、エスケイワードでは「社史制作」サービスを有していましたが、紙文化の衰退とともに、社史を作る会社も減少していました。

そこで沢田氏は「社史制作」のノウハウをそのまま生かし、顧客に対して、社内で眠っている資料を整理・管理・活用するサービス、デジタルアーカイブの制作サービスを構想しました。

デジタルアーカイブの用途としては、webサイトの制作資料として、DX化プロセスの中での情報共有、マニュアル化、展示利用などが挙げられます。

ここに使われたのが、以下のプロンプトです。

このプロンプト自体は、沢田氏の考案ではなく、元戦略コンサルタントで、オンライン英会話サービスを運営するレアジョブの創業者である、加藤智久氏の考案です。

ChatGPTをコンサルタントとして使える、汎用的な問題解決プロンプトを作りました。
現状とあるべき姿を入力すれば、イシューツリーが自動生成、全体像から優先順位を定めて施策を詳細化します。
下記にプロンプトと使用上の注意点を載せます

___________ここからプロンプト___… pic.twitter.com/ogFGoGiq6F

— 加藤 智久🌻 Zuitt 代表 ITエンジニア育成フィリピン最大手 (@kato_) April 5, 2023

実際にこのプロンプトを、ChatGPTに適用してみると、次のような会話になります。

実は、この１～3の質問に適切にこたえることは、そう簡単ではありません。
また、ここに入力する回答の精度によって、大きくChatGPTの作るイシューツリーの精度も変わりますので、使う人によって、かなりアウトプットの質が変化します。

しかし、以前であればコンサルタントが肩代わりしていた、あるいは優秀なマネジャーの仕事だった作業を、ChatGPTがわずか数十秒でアウトプットしてしまう事には驚きを禁じえません。

実際、このプロンプトを使っていると、上司と話しているように感じます。
「やんなきゃいけない仕事はこの5つ。やっておいて！」
と、AIに指示をされ、資料をそろえてAIに提出すると、次の指示が来るのです。

ChatGPTは「部下（作業者）」よりも「上司（管理職）」が得意なのではないか

これらの動作を見ていて、私は思いました。

ひょっとしたら、ChatGPTのような生成AIは、「作業者ではなく、管理職のほうが得意なのではないか」と。

極端なことを言えば、リーダー、課長、部長、あるいは役員、社長に至るまで、「代替可能なのでは？」という疑念が出てきたのです。

例えば、上の沢田氏の資料にありますが
「現場に対して指示を出したら混乱しかねない」
「専任の新規事業人材が置けない」
ので、社長の沢田氏と、ChatGPTが、新規事業の仮説検証を推進しています。

ChatGPTが仮説を設定し、沢田氏が顧客を回ったり、ChatGPTが資料の骨子を作って、沢田氏が実際の資料を作ったりしているのです。

これは従来の「人間の管理職がやっていたこと」をChatGPTがやり、「人間の担当者が行っていたこと」を、社長が自ら行う、という非常に面白い構造になっています。

実際、人間のマネージャーは経験や直感に基づく、バイアスのある決定をしばしば行いますが、AIマネージャーはあくまでもデータと論理に基づいた決定を行うため、バイアスが少なく客観性が保たれます。

AIは膨大なデータを瞬時に分析し、隠れたパターンや予測を導き出すことが得意ですので、市場の変動を素早く把握し、根拠に基づいた戦略の立案が可能なのです。

もちろん、AIマネージャーが人間を超えるかもしれないという期待がある一方で、AIが自律的に行動する際の倫理的な問題が大きな懸念材料となっています。
例えば、AIの判断による解雇や昇進が公平なのか、納得感があるのか、プライバシーが侵害されていないかなどです。

しかしこれらの解決は、ある意味、「慣れ」と「規則」で解消ができるものであり、本質的な制約ではありません。

「AIマネジャー」を作るコツは「擬人化」にあり

繰り返しますが、コンサルタントや、管理職などが従来行っていた、「現場の情報を統合、要約、本質を抽出して、指針を与える」と言う仕事は、AIの超得意ゾーンなのです。

逆に、お客さんにアポを取ったり、電話をかけたり、相手の顔色を見て話を変えたり、接待したり、紙の資料を探したり、コピーを取ったり、一緒に遊びに行ったりする、物理的な作業を伴う行為は、AIには（今のところ）できません。

そういった点から総合的にみると、どうでしょう？
「AIマネジャー」がかなり現実身を帯びてきているのではないでしょうか。

そして、そのコツは生成AIを誰かになりきらせる、「AIの擬人化」にあります。つまり生成AIの真の能力は、「役を与えて、それになりきらせる」ことで、発揮されるのです。

よく使われるのが「コンサルタント、マネジャー、経営者、〇〇のプロ」などです。

では「AIの擬人化」にはどのような手法があるのか。
現在世に出ている書籍や情報をもとに、調査をしてみました。

調査対象の書籍は、以下の29冊です。（以下画像：右下の「指示は1回」を除く全書籍）

以下では、この中で「擬人化」について述べられている書籍をいくつかピックアップし、そのテクニックについてご紹介します。

では、始めましょう。