｢ノープロンプト｣が生成AI定着の秘訣！30社以上の生成AI導入プロジェクトを成功に導いた知見に基づく2つのコツ
Summary
TLDRこの動画スクリプトでは、スニフアウトのツさんによる30社以上の生成AI導入プロジェクトの成功事例を紹介。組織展開で定着させるための秘訣として、インパクトのある事例作りやノープロンプトでの利用環境整備の重要性が語られる。AI導入の前提として、組織全体の理解を深め、推進チームを形成し、効果的なワークフローへの組み込みを目指すことが求められる。リアルなアプローチと実践的な知識が、AIのビジネス活用を促進する。
Takeaways
- 😀 生成AIの導入は単なるツール導入ではなく、組織開発につながることを意識すること。
- 🔍 組織内で生成AIを理解し、使用できる人材を育成することが重要。
- 👥 導入に成功するためには、CIOやAIオフィサーのような役割を持つ人物がいると有利。
- 🛠️ 推進チームの作成と、その下にスワットチームを形成することが効果的である。
- 📈 インパクトのある事例を作ること。最初の印象が重要で、業務効率化の具体例を示すことで信頼を得る。
- 🎯 KPIを設定し、生成AIを活用して業務時間を大幅に短縮する具体的な目標を持つ。
- 📝 ルーティンワーク性の高いタスクを選び、生成AIで効率化することで全体の業務時間を削減する。
- 🔗 業務フローに生成AIを組み込むことで、ノープロンプトで利用できる環境を作ることが定着化の鍵。
- 📊 スプレッドシートやExcelなどの既存ツールに生成AIを統合し、ユーザーが簡単に利用できるようにする。
- 👍 成果を出すことで意欲を高め、インパクト事例を通じて生成AIの期待値を維持することが重要。
- 🌟 ノープロンプトでの利用が実現できると、生成AIが自然に業務に取り込まれ、定着しやすくなる。
Q & A
生成AIの導入に直面する最大の障壁は何ですか？
-生成AIの導入は単なるツール導入ではなく、組織開発につながることが多いです。そのため、組織全体の理解を深め、推進チームを形成することが求められます。
生成AIを組織に導入する際の理想的な体制とはどのようなものでしょうか？
-理想的な体制は、CIOやチーフAIオフィサーなどの役割を持つ者が生成AIに関する意思決定を行い、その下に推進チームを形成し、現場メンバーに落とし込むという構造です。
生成AIの導入でインパクトのある事例を作る際に重要なポイントは何ですか？
-インパクトのある事例を作るためには、特定の業務を劇的に効率化することができるプロンプトを作成し、その結果を組織内で共有することが重要です。
ノープロンプトで定着を実現するためにはどのようなアプローチが必要ですか？
-ノープロンプトで定着するためには、プロンプトを書くことを意識せずにAIを利用できる環境を作り、例えばスプレッドシートやフォーム入力など、業務に自然に組み込める形で利用できるようにすることがポイントです。
生成AIを効果的に導入するためにはどのような業務に焦点を当てることが推奨されますか？
-生成AIを効果的に導入するためには、反復的でルーティンワーク性が高いタスクに焦点を当て、特定のタスクを自動化することで、全体の効率化につながることが推奨されます。
生成AIの導入で見込まれる主な利点は何ですか？
-生成AIの導入により、業務効率の向上、時間短縮、コスト削減など、具体的な業務プロセスの改善が見込まれます。また、組織内でのAIの活用が定着することによって、新しいビジネスチャンスの創出も期待できます。
生成AIの導入プロジェクトを成功に導くための鍵はどこにありますか？
-成功に導く鍵は、まずインパクトのある事例を作り、その後ノープロンプトでの利用を促進することで、組織内でのAIの定着化を目指すことです。
スニフハウスが提供する生成AIの導入支援にはどのようなサービスがありますか？
-スニフハウスでは、コンサルティング、開発支援、研修による人材教育など、多岐にわたるサービスを提供しています。
生成AIのビジネス活用に関するイベントはいつ開催されますか？
-スニフハウスは7月17日に生成AIサミットを開催し、ビジネス活用の最新情報を共有する予定です。
リモートワーク研究所で提供される情報やコンテンツの主な目的は何ですか？
-リモートワーク研究所では、リモート時代に活躍するためのツールの使い方やノウハウを提供し、リモートワークの効率化を支援することが目的です。
Outlines
🤖 AI導入の秘訣と組織展開
スニフアウトのツさんから、30社以上のAI導入プロジェクトを成功に導いたポイントを学ぶ。AI導入は単なるツール導入ではなく、組織開発になることが多い。AIの理解を全員に普及させ、推進チームを形成し、効果的な導入体制を構築することが肝心。
📈 インパクト事例の作り方と定着促進
AI導入の際、インパクトのある事例を作ることが重要。KPIを設定し、業務効率を劇的に向上させる事例を作り、最初の良い印象を与えることで信頼を得る。また、ルーティンワーク性の高いタスクを選ぶことで、全体的な業務時間を大幅に削減することができる。
🛠 ノープロンプトでのAI活用と定着
プロンプトを書かずにAIを利用する「ノープロンプト」の概念。業務効率化のためにAIを使いやすく、プロンプトを意識せずに使える環境を作ることが定着の鍵。自動化ツールやスプレッドシートを活用し、プロンプトを使わずにAIを活用する仕組みを作る方法を解説。
🔍 成果を上げるための業務の選択
AIで成果を上げるためには、自然言語で入力し、業務に応じたフォーマットで出力する能力を活用し、思考する部分を自動化する必要がある。ワークフロー全体を見直し、人間が考えなくてはならなかった部分を見つけ、AIで代替する。特定のタスクにフォーカスし、自動化することでクイックウインを目指すことがポイント。
🌟 AI導入の成功例と今後の展望
スニフアウトさんのAI導入の成功例や、今後のAI導入の取り組み方。インパクト事例を作り、ノープロンプトで広げることで、AIの活用が定着し、業務効率化が実現される。AIの導入は組織の変革であり、新たなビジネスモデルの創出につながる可能性がある。
📚 リモートワーク研究所の今後の活動
リモートワーク研究所では、リモート時代に活躍するためのツールやノウハウを提供していく。チャンネル登録やイベント参加を通じて、最新の情報を共有し、AI活用の知識を広める。今後もAI導入の事例を作り、業界を盛り上げていくことを目指している。
Mindmap
Keywords
💡生成AI
💡定着
💡プロンプト
💡インパクト事例
💡ノープロンプト
💡組織開発
💡CIO（チーフインフォメーションオフィサー）
💡業務効率
💡ワークフロー
💡AI導入
Highlights
生成AI導入プロジェクト成功のための実践的なアプローチ
生成AI導入は単なるツール導入ではなく、組織開発が必要
CIO（チーフAIオフィサー）や推進チームの重要性
生成AI導入成功には組織全体の理解度向上が必須
推進チームがプロンプト作成や業務効率化の意思決定を行う
インパクトのある事例を作り、組織に生成AIの価値を示す
プロンプトエンジニアリングの重要性とその実例
業務効率を向上させるためのメガプロンプトの作成
生成AI導入の初期段階での大きな成果の重要性
定着フェーズではノープロンプトでの利用環境が重要
Excelやスプレッドシートなど既存ツールへの生成AI統合
生成AIを基盤にした経営モデルの難しさと現実的アプローチ
生成AI導入によるワークフロー自動化の具体例
生成AIでの自然言語入力を避ける理由とその代替策
成功する生成AI導入のポイント：反復的なタスクの自動化
Transcripts
00:00リモート研究所えどです今回は生成AI
00:03定着の秘訣ノープロンプトで利用率8割の
00:06実現と題しましてスニフアウトのツさんに
00:0930社以上の生成AI導入プロジェクト
00:12これを成功に導いた試験からどのような点
00:15が生成AIの組織展開定着に必要なのかと
00:19いうことを非常に実践的な形でお伺いし
00:22ましたこれを見てもらうことによってこれ
00:24から生成AIを組織に導入したい今生成
00:27AI導入しようとしてるんだけどうまく
00:28いかないこういう方にめちゃくちゃ参考
00:30なる内容になってると思うので是非最後
00:32までご覧いただけ幸いですえこの
00:34チャンネルではAIリモート試合に必要な
00:36ツルノハ最新情報をビジネスの視点でお
00:39届けしてるのでチャンネル登録をよろしく
00:40お願いしますそして今回リモケ
00:42インタビューと題しまして他では得られ
00:44ない実践的な知見を僕が知りたくそれを皆
00:47さんに共有するという取り組みになって
00:49まして今回はスニフアウトのツさんにお話
00:51を伺えましたスニフアウトさん非常に事例
00:54お持ちで今後連携を強めて一緒にやって
00:56いければなと強く思ってるんですけれども
00:58今回の内容めちゃくちゃ面白いので是非
01:00これからお伺いして幸いですさてまずは
01:03生成AI導入の前提として生成AIに
01:06取り組むためにはどんな考え方が想なのか
01:09これをお伺いしました平成AIの導入を
01:12試みようと思うとぶつかる1つ目の壁が
01:15あるんですけどえ生成AIの導入はですね
01:19もはやあのただのツール導入の
01:21プロジェクトではありません生成AIの
01:24導入の推進プロジェクトとかが走っている
01:27会社さんであればイメージ湧くと思うん
01:29ですですけどえただツール導入をすると
01:32いう話だと結構やっぱり皆さん使わなく
01:34なってしまうんですよね生生への導入を
01:37しようと思うと結構組織開発になるケース
01:40が多いです生成AIの全え車内全体の理解
01:44度を上げましょうという話もそうですしえ
01:47それを実現するために結果的にこう推進
01:50チームのな組織を作らなきゃいけないと
01:52いうおとどにもなりますしえ生成のえ知識
01:56がないえメンバーレイヤーの方でさえも
02:00当たり前のように生成AIを導入できると
02:02使えるという状況を作る必要があるので
02:05これのために結果的に組織開発をし
02:07ましょうという用地になるケースが非常に
02:09多いですこれ非常に重要な指摘ですよね
02:12いかに生成愛導入するかっていうのは
02:14言い換えるといかに組織にAIを入れて
02:16いくのかという話になるのでやっぱり組織
02:18体制とかこういう進め方すごい大事になる
02:21んですねじゃあどういう体制が生成導入に
02:25ふさわしく向いてるのかこれをお伺いし
02:27ました生を導入する時の理想の1つの図
02:30みたいなものをお話しするところから
02:31始めようと思い
02:33ますでま我々よく使う絵はこれなんです
02:36けどまやはり生成AIにですね詳しくて
02:40生成AIをどこで使おうとかどういう業務
02:43で使いましょうどう使いましょうという話
02:45の意思決定ができるような方がやっぱり
02:48車内に1人いると話が早いですえ
02:50グローバルで見るとですねcioチーフ
02:54AIオフィサーみたいな役割がですね去年
02:56の5月ぐらいから出始めてましてえ
02:59やっぱりcxoレイヤの中に1人いると
03:02いいよねというお話が出てきたりしますま
03:04実際にはもちろんcxoレイヤ役員
03:07レイヤーより1つ下ぐらいのポジションで
03:09も全然問題ないかと思うんですけどえ
03:11やはりこういう人がなかなか車内にはい
03:14ませんという会社さんがほとんどなので
03:16我々コンサルをする時にはコンサルタント
03:19がこの役割に入れるようなお手伝いの仕方
03:21を入るケースが多いですでそしてその下に
03:25ですね推進チームみたいないわえば
03:27スワットチームみたいなやつですよねを
03:29作ってしまって最初はこの平成AI導入の
03:33チームのこうボスとして存在する人間とえ
03:36推進チームの中で何か例えばプロンプトを
03:39作ったりえ業務効率をどこでやるのかと
03:42いう意思決定をしたりした上でそれを現場
03:44のメンバーに落としますというような手順
03:46がやはり大事ですえ実際私も入らして
03:49もらう時にはまcioかどうかは考えてい
03:52なかったんですけども確かにま自分自身が
03:541番知見があってプロンプと作っていくと
03:56でそこにま責任者というか任命された方々
04:00がいてその先にやっぱりメンバーとか現場
04:03があるという体制が多くて確かにこういう
04:05風に進んでいくケースが多いしまこの進め
04:08方だと動きやすいなという感じはしてい
04:10ましたさてま体勢分かったんですけれども
04:13じゃこの体勢を作った上でどんな風に進め
04:16ていくのかこれが1番大事なわけなんです
04:18けどここに2つのポイントがあるという
04:20ことを教えてもらいました1点目
04:22インパクト事例をいかに喪失するかという
04:25ところでこちら伺っていきたいと思います
04:28まずですねインパクのある事例をえCCに
04:32詳しい人と推進チームだけで作ってしまう
04:34というのが非常に大事ですこれなんでかと
04:37いうと突然ですね皆さんにcciiを渡す
04:40とどういう現象が起こるかというと
04:43やっぱりチャットGPTのアウトプットが
04:46ちょっと期待と違うんだよなという現象が
04:48起きたりえ実行するたびに毎回変わっ
04:51ちゃうから業務じゃ使い物にならんという
04:53感想を持ってしまってですねえ定着しない
04:55ケースが非常に多いのでそれを回避する
04:59ようなインパクトのある事例を1個作る
05:01ことが大事ですこれを出すとですね生成愛
05:03業務で使えるじゃんという印象を与える
05:05ことができますこのファースト
05:07インプレッションめちゃくちゃ大事なので
05:09ここは強烈にインパクトのあるような事例
05:12を作ることが大事ですコンサルティングと
05:15かでもクイックウンとかですねやっぱ最初
05:17に成果を出して信頼得るのが大事っていう
05:20話よくありますけれどもま精々も同様とこ
05:22ですよねやっぱスタートしてみた時に最初
05:25うん違うなとかちょっとイイだなと思って
05:27しまうと当然意欲も下がるし予さも降り
05:30ないと逆で大きな成果が1個でも出ると
05:33同じようなことを広げていけという感じも
05:35あるし関心も高まるし動きもしやすいと
05:38いうことですよねじゃ具体的に例えば
05:40どんなものがインパクトがある事例なのか
05:42お伺いしましたどういうインパクトなのか
05:46これ我々はKPIを1つ置いていてですね
05:49たった1つのプロンプトで15時間毎月
05:5315時間の業務効率を実現しましょうと
05:55いうようなインパクトのある事例を作る
05:57ようにしてます
05:59で例えば1時間の業務を10分にして
06:03しまうような何か大型のプロンプトを作っ
06:05てみたりしますでこれ1時間を10分で
06:0850分に削減できているわけなのでまこれ
06:11だけでもインパクトあるインパクトがある
06:13と思うんですけどそれに加えてですね同じ
06:15ようなタスクが月20件あるみたいな
06:18ルーティンワーク性が高いタスクを選ぶと
06:20いうのも結構大事ですでそうすると全体と
06:24してえ掛け算すると月16時間ぐらい減る
06:27という落ちになってこのKPIを達成でき
06:29たりするわけなんですねAIが相性が良く
06:32て1時間のものを10分にできちゃうよう
06:34なワークフローに整CIを入れるという
06:36ことそしてそれがルーティンワーク性が
06:38あるというようなタスクこれを探し出して
06:41えプロンプトを作り上げるというのが結構
06:43大事ですちょっと1個例をお見せしますえ
06:46これはですねある会社さんでお手伝いさせ
06:49ていただいてるんですけどアンケートの
06:50結果とかをレポーティングしましょうと
06:53いうタスク結構いろんな会社さんであると
06:55思いますがえこれ何をするかと言うとです
06:57ねえ皆さんやっぱり今までですねEXの
07:00ファイルをえ整形しえ何かこう関数で計算
07:04をするようなスコアリングをしランキング
07:07とかも必要なのでそれを並べ替えてそして
07:09その情報を元にえ考察の文章を作るといっ
07:13たような結構ですねやっぱり時間がかかる
07:15ようなタスクを皆さんされてるんですよね
07:18でこれ実はですね生成AIでしっかり
07:21プロンプトを作り込んば全て再現性高く
07:25最後まで人取り合ってくれるプロンプト
07:27作れるんですねしっかりプロンプトを作
07:29来るとですね毎回プロンアウトプットが
07:32変わってしまうようなバラスキも抑え
07:34ながらしかも人がやっているような思考
07:37プロセスを再現するような振舞をさせる
07:39ことができるんですねでこういったところ
07:42までやっぱり作り込むとインパクトが出
07:44ます実際これやろうと思うとプロンプトが
07:46ですね相当大きいメガプロンプトになっ
07:49たりしますこういう大きいプロンプトの
07:51ことをメガプロンプトと言ったりするん
07:53ですけど実際例えばですね実に2000
07:55文字60行とかのプロンプトを書くことは
07:57我々ざにありますで逆言うとこれだけ
08:01作り込むと毎回アウトプットが変わら
08:03なかったり人がやる業務プロセスを
08:06しっかり再現するような振る舞いをして
08:08くれることがあるんです
08:10ねでえ逆を言うとですねこれなかなか1個
08:14できたところでこのですねプロンプトを
08:17車内全員の全員にかけるようにするって
08:20いうのはなかなか虚空ですし現実的じゃ
08:22ないですよねなのでこれを打開するために
08:26次のステップがありますということでで
08:29ステップ1はインパクト事例を喪失すると
08:32いうことでこれはもすごい大事ですよねで
08:34この中で今ご紹介いただいたようなスニフ
08:37さんの場合には月15時間ぐらいの
08:39インパクトがあるものを特定してそこに
08:41対してしっかりプロンプトを作り込んで
08:43まずは成果を出すということをやられて
08:45いるとで我々も結構近くてですね例えば
08:48メンバーズでやったベネスさんの事例
08:49なんかの場合にはよりこうちょっとフロー
08:51に合わして生成や以外も組み合わせた上で
08:54コスト4割減時間は2倍以上早くするで
08:57あったりとか社名出せないんですけれも
08:59例えば社会人向けのレポートの採点をする
09:02ことによってコストをググっと下げる
09:04データ管理の分類とか仕訳をこれファイン
09:07チューニング使ってるんですけどファイン
09:09チューニングでえ作った新しいモデルで
09:12やることによって非常に安く処理すること
09:14ができるまこのような特定の領域において
09:18はすごく成果出るところを見出してそこに
09:20対して当てることによって大きな成果を
09:23出すということは物によってはできると
09:25全部のものにもちろんできるわけではない
09:27んですけどそれができやすくてインパクト
09:29があってまかつこう処理数が多いとかま
09:32そういったものをいかに見つけてやるの
09:34かっていうことがさっきの体制で言うと
09:36cao的な方そして推進薬の方の重要な
09:40取り組みでありそこに対してどんどんやっ
09:42てくのが重要ということですよねそしてと
09:45はいえこれを全員が作れるのは別に無理だ
09:47とか必要がないというところで次の話に
09:50行きまして次がステップ2ノープロンプト
09:53で定着という非常に重要な概念になります
09:57その次の段階としてえま生成AIに詳しく
10:01ないようなメンバーの方でさえも生成AI
10:04を使って業務効率できる環境を作らなきゃ
10:06いけないというフェーズに映るわけなん
10:08ですがこの時に毎回プロンプトを欠かせる
10:12という状況を作ってしまうとなかなか定着
10:14しませんチャットGPTを使ってる方で
10:18少しこうプロンプトエンジニアリングの
10:20テクニックを勉強したりしたことがある方
10:22であればイメージ湧くと思うんですけど
10:24結構ですねえ細かいティップスがあります
10:27しそれを何度も何度も気にしながら書くと
10:29いうのは大変な作業なんですねまそんな
10:32ことするぐらいなら自分で精製屋に頼らず
10:34にやってやってしまうよという話になる
10:36ことが多いのでプロンプトを書くことを
10:39意識せずにノープロンプトで使える環境を
10:42作ってあげるこれが実現できると初めて
10:45定着化しますこれきましたねノー
10:47プロンプトじゃノープロンプトっていうの
10:49は実際どんなようなイメージになるのか
10:51具体的にお伺いし我々この時にですね意識
10:54するのがいかにプロンプトを書かないかと
10:56いうことなんですねなのでノープロンプト
10:58でやりということをすごい意識してやって
11:00ますやはりですねプロンプトを書いてる
11:03ようでは普及しないですプロンプトという
11:05のはいわゆるこうチャットGPTに対して
11:08業務をさせる時の要件定義書みたいなもの
11:11なんですね何か1つシステム作る時の要件
11:14定義書みたいのを毎回書くのってやはり
11:16大変なのでこれをいかに意識させないかと
11:19いうのが定着のお鍵になります例えばどう
11:25いう風にするのか具体的な例をお見せし
11:27ちゃうことにします
11:29例えばですねエージェントの会社さんとか
11:31でやるような業務を自動化している例なん
11:33ですけどえ候補者がいますとでこの経歴書
11:37があってですねそれを元に求人情報を見て
11:41えこの人にスカウトを送るべきかどうかと
11:44いう判定をするというタスクそして判定
11:47アウトを送付した方がいいと判定された
11:50場合にはそのスカウト分も自動で作って
11:53しまういうこの一連の営みを全て自動化し
11:56てしまうというタスクを生成屋でやってる
11:58例ですそしてですね今右側に映ってるの
12:01スプレッドシートなんですねチャット
12:03GPTの画面じゃないんですでしかも
12:06プロンプトをいちい書くということはして
12:08ないんですなので実際にプロンプトを打つ
12:10のではなくて職務経歴書の情報を入れたら
12:13即答えが出るという状況を作ってるような
12:15例
12:17ですでえっとこういった形でプロンプトを
12:21全く意識せずにえ例えばボタン1つ
12:24あるいは何かを入力するだけホームを入力
12:27するだけみたいな形まで落とし形の
12:30シンプルな車内システムを作るというのが
12:32大切ですもう1つ大事なのがえこれ
12:36スプレッドシートを使っているという点
12:38ですねえスプレッドシートとかExelと
12:41かPowerPOWordみたいな皆さん
12:44が普段業務で使っているものの中に潜ま
12:47せるというのが結構大事なんですよえと
12:50いうのもえ生成AIの業界の有識者の方の
12:54中にはですねえ生成AIを基準にした経営
12:58にもう0から基本的に変えなきゃいけない
13:00という主張をする方もいらっしゃると思う
13:02んですけどま現実問題なかなか厳しいです
13:05よねワークフローを全部作り直すというの
13:07はなかなか酷な話なのでむしろ我々は
13:11あの生成AI側を皆さんのワークフローに
13:14寄り添わせるようなこういう設計をする
13:16ようにしてます皆さんのワークフローを
13:18いかに変えずに裏側の生成合を使うかと
13:22いう設計を大事にするようにしてますまな
13:24のでノープロンプトなわけなんですけどね
13:27さてこれによって大きくを定着するとこれ
13:30めちゃくちゃイメージを開けますよね要は
13:32使ってる人は別にプロンプトも意識せずに
13:34なんなら生成かどうかもわかんないと
13:36スプレッドシートにめちゃくちゃ便利な
13:38関数が入ってコペしたら今回のケースだと
13:41採用するかどうか勝手にイエスのを判定し
13:44てくれてイエスの人には文面作ってくれる
13:47というような別に生成AIではなくて特定
13:50の業務をすごい楽にするツールが入ったよ
13:53だけでいいんですよね実を言うとねこの
13:55ような感じで広げていくのが実際ちゃんと
13:57組織とか何かの流れで定着しようと思うと
13:59すごい重要というのはま言語化してもらと
14:02分かりやすいですよノープロンプと確かに
14:04なという感じがすごくしますで実はこれに
14:06非常に近い例がえ2週間ぐらい前に取らせ
14:09ていただいたガラパゴスさんの車内で
14:12いかに定着させたかというこのチーム内で
14:15え月5億トークン使うガラパゴスではこ
14:19書いてあるんですけどここでもですね全く
14:21同じ内容をこの場合ガラパゴスさんが自分
14:24たちでいかに広げてるのかということで
14:26教えてくれていまして結局のところ
14:29車内のメンバーに頑張って使ってもらおう
14:32と思ってもなかなか難しいよねと大変と
14:35いうことですねなのでどうしたかて言うと
14:37彼らもExelであったりとかスプレッド
14:39シートに入れて最低限の情報を入力したら
14:42後は勝手にやってくれるよてことですね
14:45なぜ難しいのか結局現場の1人1人っての
14:48は新しいツールを工夫して頑張って使う
14:51余裕はないのよとなので1人1000人で
14:54決めてその人がどんどん作りこれを広げて
14:57いくとさっきのCIOもしくは推進担当の
15:00役割を車内でガラパゴスさんの場合には
15:021000人で決めて広げたらしいんです
15:04けれどもこれによってガガガといろんな
15:07業務に広げることができて負けだけでは
15:09なくどんどん別の業務でスプレッドシート
15:12で便利な環境を作ってあげてユーザー使う
15:15だけという風に広げるというまさに全く
15:17同じことをご紹介いただいていてこれ動画
15:20めちゃくちゃ面白くあんまり回ってないん
15:22で是非見て欲しいなと思うですけど
15:23めちゃくちゃ面白いですさてまこのように
15:26ノープロンプトで定する成果を出して期待
15:28をを上げてさらにそれを現場はただ何かの
15:32ツールを使うだけワンクリックスプレッド
15:34シート開くだけで使えるという状況にする
15:36ことで定着を剥がれるとこれによってスニ
15:39ハウタの案件では8割ぐらいのユーザーが
15:42実際利用するような状況も出てきてるよう
15:44で非常に素晴らしいということなんです
15:46けどここでステップ1に戻りましてせ成果
15:50を上げるインパクトのある事例を作らなく
15:51ちゃいけないんですけどじゃあどういう
15:53業務とか領域が生成合で成果出せるのか
15:57これが重要ですよねここに関してお伺いし
15:59ました多分これ皆さん着手しようと思うと
16:03どういうところがチャットGPTをこう
16:05使う上で相性がいいんですかというのが
16:08すごい気になると思うんですよねなかなか
16:10難しいポイントですよねでちょっと私なり
16:13の1つの答えがあるのでそれを喋って
16:15みようと思うんですけどチットGPTって
16:18あの自然言語で入力できるって強みがあっ
16:21たりしますよねでまあかも人が考えた
16:23みたいに自然言語で回答することができ
16:26るっていうこう強みがあると思うんですよ
16:29でもですねよくよく考えてみるとさっき
16:31あのノープロンプト化するってお話があっ
16:34たと思うんですけど実際にプロンプトを
16:36書く要は自然言語で入力するという機能は
16:39あえて消し去ってしまってますよねそして
16:43しかもアウトプットも業務で使う上であれ
16:46ば自然言語で出されるよりもそのまま業務
16:49で使うフォーマットで出される方がいい
16:51ですよねでさっき実際に私が作った
16:53プロントはそうしてるわけなので実はです
16:55ねあえて自然言語で入力できますそて自然
16:59言語で会話できますという能力を消して
17:02しまってるんですよじゃ何が残るかという
17:05とあたかも人が考えたように振る舞える
17:07ところなんですよ例えば書類を作ったり
17:10する時にえあたかも人が考えているかの
17:12ように書類を作ったりすることができると
17:14いうようなこの振る舞いが生成の本質的な
17:17価値なんですねなのであえて自然言語で
17:22入力するというのをやめてしまって
17:23フォーム入力にするノープロンプとかする
17:25とことですねそしてアウトプットも業務で
17:28そのまま使えアウトプットにするいわゆる
17:30思考するという能力だけを生成アから抽出
17:34してやるというのが大事なんですねでここ
17:36まで考えるとちょっとえ生成AIを使う
17:40ポイント生成AIの相性のいいポイントの
17:42見つけ方が見えてきてですね我々がよくお
17:45話しするのはワークフローをやっぱりこう
17:48ざーっと全体を洗い流すんですけどこの中
17:51のうちですねもうプログラムでできるよう
17:54なルールメイクできている場合のタスクっ
17:56てプログラムを作ってしまったりあるいは
17:59え何かツールを導入して自動化できたりし
18:02ているケースが多いですただちょっと人が
18:05考えなきゃいけないたら手離れしないんだ
18:07よねいうようなタスクここの大体ができる
18:11のが生成AIの強みなんですよねなので
18:15ざーっワークフロー見てみてここ
18:17ルーティンワ高いはずなのにちょっと人が
18:20毎回考えなきゃいけないから手離れ悪いん
18:22でっていうポイントが必ずありますそこを
18:25生成合で代替するというところを目指すと
18:28いいと思います
18:30まこういった形でですねあの何でしょう今
18:34まで例えばプログラムだと思考をする
18:36ところまで大体できなかったからフル
18:38オートメーションできなかったんですけど
18:40思考をするというところまで大体でできて
18:43しまうという意味で全ワークフロー
18:45オートメーションできるんじゃないかって
18:46いう感覚になると思うんですよねまこれが
18:49まさに生成AIがこう流行ってえ投資家と
18:52かにも評価される理由になった1つだろう
18:54なと思ってるんですよねまなので
18:56ワークフローあのチャトGPTに相性の
19:00いい業務を見つける時には業務全体をざっ
19:02と見渡して思考の介在があることによって
19:06完全にルーティン悪化できなかった業務
19:08みたいなものを探すのがいいと思い
19:10ますいや非常に勉強になりますよねどう
19:13いう視点で正生AIならではの導入の
19:17ポイントえ相性がいいよも見せていくのか
19:19というところでこの思考でよって思考に
19:22よって自動化できなかったっていうパート
19:24を見つけてそこにうまく入れてあげること
19:26によってまその前後も一定自動化できき
19:28たりとか人間を解体する必要がなくてえせ
19:31成果が出やすいというところですごい参考
19:34になりますねまちなみにちょっとこれは私
19:35の整理なんですけれども私自身も全く同じ
19:38ような考え方で何をするかって考えてるん
19:40ですけど僕自身の場合はこんな風に整理し
19:43ましたね成功しやすいケースとちょっと
19:45厳しいケース成功しやすいケースっていう
19:48のはま反復的なタスクにフォーカスをして
19:51全部じゃなくてその特定のタスクだけを
19:54まずは生成合で自動化反自動化していくと
19:57そうするとプロセスは一緒なんでさっき別
19:59の話になりましたけど全部の業務を見直す
20:02とかワークフロー変えるのはすごい大変な
20:04んでクイックウンするんであれば特定の
20:07とこにフォーカスして後は一緒のフローに
20:09するのが楽かなとそもう1個ポイントが
20:11ありましてAIがやった後の過程で人間
20:15チェックは残すとこれがね結構私は
20:17ポイントかなと思ってますなぜならAI
20:20かなり精度が高いんですけどやっぱり当然
20:22100%じゃないんですね実は人間も
20:25100%そもそもないんで人間より高く
20:27なってるじゃんという話もあるんですけど
20:29とはいえやっぱり仕事の何か流れがある中
20:32でAIが最終アウトプットを作ってそれが
20:35間違ってたりとかミスがあると実は人間の
20:38方がミス率高いじゃんとはなかなかなん
20:40ないんですよねAIダメだなと怖いなと
20:42いう感じになっちゃうとここで後から人間
20:45チェックする過程が残っていれば最終責任
20:48はそのチェックする人に入るわけですし
20:50その人がちゃんとしればいいわけなんで
20:52これによってAIのマイナスが起こり
20:54にくいというところがまたクイックウンで
20:57は結構ポイントなのかなと思っています
20:59逆に言うとちょっと難しいのはプロセス
21:02全体をなるべくAIにしたいなこうすると
21:05ですねまそもそもプロンプトとか生成AI
21:07部分作るのも大変ですしそれぞれの過程で
21:10出たデータっていうのを連携しなくちゃ
21:12いけないんでプログラム作るのも大変と
21:14ツール横断したりとかフォーマット変え
21:16たりしながら持ってこなくちゃいけないん
21:18でそこの作り込みが面倒くさいとさらに
21:21作りすぎるとAIにアウトプットの高い
21:24精度を求める感じになりやすいのでそう
21:26すると結局人間がチェックした方が本当は
21:28いいよねという風になっておりまミスで
21:31期待値が下がりやすいということで私自身
21:33はこの辺が重要なのかなと思ってるんです
21:36けれどもさっきの思考を抽出してその抽出
21:39した思考部分がこれまでできなかったこと
21:41に当てていくそれによって
21:43オートメーションのパターンが増えていく
21:44これはもう本当賛同でしてま願ばだんだん
21:47右側のような感じになればなと思うです
21:49けれども今視点のクイックウンとしては
21:51こういうことかなと思っていますええ今回
21:54は本さんにま30社以上の導入験から教え
21:58てもらいましてまず体制ですねAI
22:00プロンプトが履ける人を中心として推進
22:03チーム現場メンバーとに分けると順番とし
22:06てはまずはプロンプトエンジニアと推進
22:09チームでインパクトが出でかい事例を作っ
22:12て生成アに関する期待値を下げない意欲を
22:15高めるというのをやるそして2つ目それは
22:17現場に展開する時にはプロンプトを使って
22:20ねではなくてなるべく自動化ツールの中に
22:23組み込む面倒くさくな使ようにしていく
22:26これによって少なくともその業務において
22:28は展開がどんどんできるとまこれが今回の
22:30内容だったかなと思っていて非常に
22:32リアリティもありますし試験というかその
22:35実績のある形で教えていただいてツモさん
22:38本当にありがとうございましたえところで
22:40本日は内容以上になりまして最後に簡単に
22:42告知をさせてくださいまスニフハウスさん
22:45ですねえ様々な生成案に関する導入支援さ
22:47れておりましてコンサルフェズもやられて
22:49ますし開発の支援もされているとまた研修
22:52といった人材の教育もされてらっしゃる
22:54ようでして我々としてもですね一緒にす
22:56組んで案件をやったりとか連携強化しよう
22:59かなと思ってるので是非こういった関心が
23:01ある方は直接でも大丈夫ですしもし私試合
23:04の場合にはご相談いただければつうことも
23:06できますえ続けて生成AIサミット7月の
23:0917に実施します生成AIのビジネス活用
23:12のこの視点での再先端をお伝えする
23:14イベントにしていこうと思っています
23:16もちろんこのイベントだけではなくまた次
23:18のイベント第3回第4回とやっていこうか
23:20なと思ってるんですけども実は今回の
23:22イベントまだページには出ていないんです
23:24けれどもま様々なご登壇者にご登壇
23:27いただこうと思っいて決まってきてるん
23:29ですがなんと今回お話聞いたツさんもご
23:32参加いただけと決定しましてこの視点での
23:34さらに最新の知見やティップス事例を教え
23:37てもらおうと思ってるので是非皆さん振っ
23:39てご応募をよろしくお願いしますまた私の
23:42会社ですねさっきのツモさんの話で言うと
23:44まさにcio的な領域をこのBの
23:47アドバイザリーでやるケースもありますし
23:49もうちょっと1人1人がとりで理解した方
23:52がいいよねという中で車内の登壇とか
23:54イベントの登壇とかあとは研修で入らして
23:56もらって基礎のレベルを上げてていく
23:58みたいなこともやっておりますので興味が
24:00ある方は是非ご相では幸いですえLINE
24:03の公式アカウントでは毎週のAIニュース
24:05の資料やえ最新のイベントをご案内してる
24:07ので登録をよろしくお願いしますまた
24:09YouTube日々発信しておりまして
24:10様々な動画作っておりますえプレイリスト
24:13でいろんなテーマでまとめているので是非
24:15関心があるテーマからご覧いただければ
24:16幸いですえということで本日の内容は以上
24:19になりましてありがとうございましたいや
24:21ツモさんの話めちゃくちゃ面白くてですね
24:22ま話を聞いてもうすぐに動画にこんな風に
24:25しちゃっておりますしまたイベントもです
24:27ね是非出ませんかということでもっと
24:29もっと最新の知見であったりとか成功例を
24:32教えてもらって皆さんに広げることによっ
24:34て生成使って業務セサ性上がると実際生成
24:37愛ってま組織によってはやぱ使うシないよ
24:40ねとかなかなかうまく使えないよね業務に
24:43よってはそこまで使うシンがないケースも
24:45当然あると思うんですけどとはいえもう
24:47これからの新しい時代は使えるシンでは
24:49使うのが当たり前だと思うんですよねそれ
24:51にあたって組織の中で生成あて普通に使う
24:54よねってなってんのは重要かなと思い今回
24:56のアプローチまずはインパクト事例を作っ
24:59てノープロントで広げるそれによってAI
25:02すごい使えるねという風にした上でもう
25:04ちょっと新しい取り組みをしたりとか予算
25:06をつけたりとか体制を強化していくみたい
25:09なことがこれからすごい重要かなと思うの
25:11でまさにこういう事例をですね自分自身も
25:13作っていかねばなという風に思っています
25:15しま作ってるプレイヤーとツモさんも含め
25:18て連携していきながらどんどんこう業界
25:20盛り上げて広げていくのも重要かなと思う
25:22のでまそんなようなYouTube発信を
25:24しておりますので是非チャンネル登録いい
25:26ねコメントよろしくお願いしますそれで
25:28はたお会いし
25:30ましょうリモートワーク研究所では
25:33リモート時代に活躍して稼ぐためのツール
25:36の使い方やノウハウをどんどんご紹介して
25:39いきます是非チャンネル登録していただい
25:42て私と一緒に学んでいきましょう
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