「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
リモート研究所えどです今回は生成AI
定着の秘訣ノープロンプトで利用率8割の
実現と題しましてスニフアウトのツさんに
30社以上の生成AI導入プロジェクト
これを成功に導いた試験からどのような点
が生成AIの組織展開定着に必要なのかと
いうことを非常に実践的な形でお伺いし
ましたこれを見てもらうことによってこれ
から生成AIを組織に導入したい今生成
AI導入しようとしてるんだけどうまく
いかないこういう方にめちゃくちゃ参考
なる内容になってると思うので是非最後
までご覧いただけ幸いですえこの
チャンネルではAIリモート試合に必要な
ツルノハ最新情報をビジネスの視点でお
届けしてるのでチャンネル登録をよろしく
お願いしますそして今回リモケ
インタビューと題しまして他では得られ
ない実践的な知見を僕が知りたくそれを皆
さんに共有するという取り組みになって
まして今回はスニフアウトのツさんにお話
を伺えましたスニフアウトさん非常に事例
お持ちで今後連携を強めて一緒にやって
いければなと強く思ってるんですけれども
今回の内容めちゃくちゃ面白いので是非
これからお伺いして幸いですさてまずは
生成AI導入の前提として生成AIに
取り組むためにはどんな考え方が想なのか
これをお伺いしました平成AIの導入を
試みようと思うとぶつかる1つ目の壁が
あるんですけどえ生成AIの導入はですね
もはやあのただのツール導入の
プロジェクトではありません生成AIの
導入の推進プロジェクトとかが走っている
会社さんであればイメージ湧くと思うん
ですですけどえただツール導入をすると
いう話だと結構やっぱり皆さん使わなく
なってしまうんですよね生生への導入を
しようと思うと結構組織開発になるケース
が多いです生成AIの全え車内全体の理解
度を上げましょうという話もそうですしえ
それを実現するために結果的にこう推進
チームのな組織を作らなきゃいけないと
いうおとどにもなりますしえ生成のえ知識
がないえメンバーレイヤーの方でさえも
当たり前のように生成AIを導入できると
使えるという状況を作る必要があるので
これのために結果的に組織開発をし
ましょうという用地になるケースが非常に
多いですこれ非常に重要な指摘ですよね
いかに生成愛導入するかっていうのは
言い換えるといかに組織にAIを入れて
いくのかという話になるのでやっぱり組織
体制とかこういう進め方すごい大事になる
んですねじゃあどういう体制が生成導入に
ふさわしく向いてるのかこれをお伺いし
ました生を導入する時の理想の1つの図
みたいなものをお話しするところから
始めようと思い
ますでま我々よく使う絵はこれなんです
けどまやはり生成AIにですね詳しくて
生成AIをどこで使おうとかどういう業務
で使いましょうどう使いましょうという話
の意思決定ができるような方がやっぱり
車内に1人いると話が早いですえ
グローバルで見るとですねcioチーフ
AIオフィサーみたいな役割がですね去年
の5月ぐらいから出始めてましてえ
やっぱりcxoレイヤの中に1人いると
いいよねというお話が出てきたりしますま
実際にはもちろんcxoレイヤ役員
レイヤーより1つ下ぐらいのポジションで
も全然問題ないかと思うんですけどえ
やはりこういう人がなかなか車内にはい
ませんという会社さんがほとんどなので
我々コンサルをする時にはコンサルタント
がこの役割に入れるようなお手伝いの仕方
を入るケースが多いですでそしてその下に
ですね推進チームみたいないわえば
スワットチームみたいなやつですよねを
作ってしまって最初はこの平成AI導入の
チームのこうボスとして存在する人間とえ
推進チームの中で何か例えばプロンプトを
作ったりえ業務効率をどこでやるのかと
いう意思決定をしたりした上でそれを現場
のメンバーに落としますというような手順
がやはり大事ですえ実際私も入らして
もらう時にはまcioかどうかは考えてい
なかったんですけども確かにま自分自身が
1番知見があってプロンプと作っていくと
でそこにま責任者というか任命された方々
がいてその先にやっぱりメンバーとか現場
があるという体制が多くて確かにこういう
風に進んでいくケースが多いしまこの進め
方だと動きやすいなという感じはしてい
ましたさてま体勢分かったんですけれども
じゃこの体勢を作った上でどんな風に進め
ていくのかこれが1番大事なわけなんです
けどここに2つのポイントがあるという
ことを教えてもらいました1点目
インパクト事例をいかに喪失するかという
ところでこちら伺っていきたいと思います
まずですねインパクのある事例をえCCに
詳しい人と推進チームだけで作ってしまう
というのが非常に大事ですこれなんでかと
いうと突然ですね皆さんにcciiを渡す
とどういう現象が起こるかというと
やっぱりチャットGPTのアウトプットが
ちょっと期待と違うんだよなという現象が
起きたりえ実行するたびに毎回変わっ
ちゃうから業務じゃ使い物にならんという
感想を持ってしまってですねえ定着しない
ケースが非常に多いのでそれを回避する
ようなインパクトのある事例を1個作る
ことが大事ですこれを出すとですね生成愛
業務で使えるじゃんという印象を与える
ことができますこのファースト
インプレッションめちゃくちゃ大事なので
ここは強烈にインパクトのあるような事例
を作ることが大事ですコンサルティングと
かでもクイックウンとかですねやっぱ最初
に成果を出して信頼得るのが大事っていう
話よくありますけれどもま精々も同様とこ
ですよねやっぱスタートしてみた時に最初
うん違うなとかちょっとイイだなと思って
しまうと当然意欲も下がるし予さも降り
ないと逆で大きな成果が1個でも出ると
同じようなことを広げていけという感じも
あるし関心も高まるし動きもしやすいと
いうことですよねじゃ具体的に例えば
どんなものがインパクトがある事例なのか
お伺いしましたどういうインパクトなのか
これ我々はKPIを1つ置いていてですね
たった1つのプロンプトで15時間毎月
15時間の業務効率を実現しましょうと
いうようなインパクトのある事例を作る
ようにしてます
で例えば1時間の業務を10分にして
しまうような何か大型のプロンプトを作っ
てみたりしますでこれ1時間を10分で
50分に削減できているわけなのでまこれ
だけでもインパクトあるインパクトがある
と思うんですけどそれに加えてですね同じ
ようなタスクが月20件あるみたいな
ルーティンワーク性が高いタスクを選ぶと
いうのも結構大事ですでそうすると全体と
してえ掛け算すると月16時間ぐらい減る
という落ちになってこのKPIを達成でき
たりするわけなんですねAIが相性が良く
て1時間のものを10分にできちゃうよう
なワークフローに整CIを入れるという
ことそしてそれがルーティンワーク性が
あるというようなタスクこれを探し出して
えプロンプトを作り上げるというのが結構
大事ですちょっと1個例をお見せしますえ
これはですねある会社さんでお手伝いさせ
ていただいてるんですけどアンケートの
結果とかをレポーティングしましょうと
いうタスク結構いろんな会社さんであると
思いますがえこれ何をするかと言うとです
ねえ皆さんやっぱり今までですねEXの
ファイルをえ整形しえ何かこう関数で計算
をするようなスコアリングをしランキング
とかも必要なのでそれを並べ替えてそして
その情報を元にえ考察の文章を作るといっ
たような結構ですねやっぱり時間がかかる
ようなタスクを皆さんされてるんですよね
でこれ実はですね生成AIでしっかり
プロンプトを作り込んば全て再現性高く
最後まで人取り合ってくれるプロンプト
作れるんですねしっかりプロンプトを作
来るとですね毎回プロンアウトプットが
変わってしまうようなバラスキも抑え
ながらしかも人がやっているような思考
プロセスを再現するような振舞をさせる
ことができるんですねでこういったところ
までやっぱり作り込むとインパクトが出
ます実際これやろうと思うとプロンプトが
ですね相当大きいメガプロンプトになっ
たりしますこういう大きいプロンプトの
ことをメガプロンプトと言ったりするん
ですけど実際例えばですね実に2000
文字60行とかのプロンプトを書くことは
我々ざにありますで逆言うとこれだけ
作り込むと毎回アウトプットが変わら
なかったり人がやる業務プロセスを
しっかり再現するような振る舞いをして
くれることがあるんです
ねでえ逆を言うとですねこれなかなか1個
できたところでこのですねプロンプトを
車内全員の全員にかけるようにするって
いうのはなかなか虚空ですし現実的じゃ
ないですよねなのでこれを打開するために
次のステップがありますということでで
ステップ1はインパクト事例を喪失すると
いうことでこれはもすごい大事ですよねで
この中で今ご紹介いただいたようなスニフ
さんの場合には月15時間ぐらいの
インパクトがあるものを特定してそこに
対してしっかりプロンプトを作り込んで
まずは成果を出すということをやられて
いるとで我々も結構近くてですね例えば
メンバーズでやったベネスさんの事例
なんかの場合にはよりこうちょっとフロー
に合わして生成や以外も組み合わせた上で
コスト4割減時間は2倍以上早くするで
あったりとか社名出せないんですけれも
例えば社会人向けのレポートの採点をする
ことによってコストをググっと下げる
データ管理の分類とか仕訳をこれファイン
チューニング使ってるんですけどファイン
チューニングでえ作った新しいモデルで
やることによって非常に安く処理すること
ができるまこのような特定の領域において
はすごく成果出るところを見出してそこに
対して当てることによって大きな成果を
出すということは物によってはできると
全部のものにもちろんできるわけではない
んですけどそれができやすくてインパクト
があってまかつこう処理数が多いとかま
そういったものをいかに見つけてやるの
かっていうことがさっきの体制で言うと
cao的な方そして推進薬の方の重要な
取り組みでありそこに対してどんどんやっ
てくのが重要ということですよねそしてと
はいえこれを全員が作れるのは別に無理だ
とか必要がないというところで次の話に
行きまして次がステップ2ノープロンプト
で定着という非常に重要な概念になります
その次の段階としてえま生成AIに詳しく
ないようなメンバーの方でさえも生成AI
を使って業務効率できる環境を作らなきゃ
いけないというフェーズに映るわけなん
ですがこの時に毎回プロンプトを欠かせる
という状況を作ってしまうとなかなか定着
しませんチャットGPTを使ってる方で
少しこうプロンプトエンジニアリングの
テクニックを勉強したりしたことがある方
であればイメージ湧くと思うんですけど
結構ですねえ細かいティップスがあります
しそれを何度も何度も気にしながら書くと
いうのは大変な作業なんですねまそんな
ことするぐらいなら自分で精製屋に頼らず
にやってやってしまうよという話になる
ことが多いのでプロンプトを書くことを
意識せずにノープロンプトで使える環境を
作ってあげるこれが実現できると初めて
定着化しますこれきましたねノー
プロンプトじゃノープロンプトっていうの
は実際どんなようなイメージになるのか
具体的にお伺いし我々この時にですね意識
するのがいかにプロンプトを書かないかと
いうことなんですねなのでノープロンプト
でやりということをすごい意識してやって
ますやはりですねプロンプトを書いてる
ようでは普及しないですプロンプトという
のはいわゆるこうチャットGPTに対して
業務をさせる時の要件定義書みたいなもの
なんですね何か1つシステム作る時の要件
定義書みたいのを毎回書くのってやはり
大変なのでこれをいかに意識させないかと
いうのが定着のお鍵になります例えばどう
いう風にするのか具体的な例をお見せし
ちゃうことにします
例えばですねエージェントの会社さんとか
でやるような業務を自動化している例なん
ですけどえ候補者がいますとでこの経歴書
があってですねそれを元に求人情報を見て
えこの人にスカウトを送るべきかどうかと
いう判定をするというタスクそして判定
アウトを送付した方がいいと判定された
場合にはそのスカウト分も自動で作って
しまういうこの一連の営みを全て自動化し
てしまうというタスクを生成屋でやってる
例ですそしてですね今右側に映ってるの
スプレッドシートなんですねチャット
GPTの画面じゃないんですでしかも
プロンプトをいちい書くということはして
ないんですなので実際にプロンプトを打つ
のではなくて職務経歴書の情報を入れたら
即答えが出るという状況を作ってるような
例
ですでえっとこういった形でプロンプトを
全く意識せずにえ例えばボタン1つ
あるいは何かを入力するだけホームを入力
するだけみたいな形まで落とし形の
シンプルな車内システムを作るというのが
大切ですもう1つ大事なのがえこれ
スプレッドシートを使っているという点
ですねえスプレッドシートとかExelと
かPowerPOWordみたいな皆さん
が普段業務で使っているものの中に潜ま
せるというのが結構大事なんですよえと
いうのもえ生成AIの業界の有識者の方の
中にはですねえ生成AIを基準にした経営
にもう0から基本的に変えなきゃいけない
という主張をする方もいらっしゃると思う
んですけどま現実問題なかなか厳しいです
よねワークフローを全部作り直すというの
はなかなか酷な話なのでむしろ我々は
あの生成AI側を皆さんのワークフローに
寄り添わせるようなこういう設計をする
ようにしてます皆さんのワークフローを
いかに変えずに裏側の生成合を使うかと
いう設計を大事にするようにしてますまな
のでノープロンプトなわけなんですけどね
さてこれによって大きくを定着するとこれ
めちゃくちゃイメージを開けますよね要は
使ってる人は別にプロンプトも意識せずに
なんなら生成かどうかもわかんないと
スプレッドシートにめちゃくちゃ便利な
関数が入ってコペしたら今回のケースだと
採用するかどうか勝手にイエスのを判定し
てくれてイエスの人には文面作ってくれる
というような別に生成AIではなくて特定
の業務をすごい楽にするツールが入ったよ
だけでいいんですよね実を言うとねこの
ような感じで広げていくのが実際ちゃんと
組織とか何かの流れで定着しようと思うと
すごい重要というのはま言語化してもらと
分かりやすいですよノープロンプと確かに
なという感じがすごくしますで実はこれに
非常に近い例がえ2週間ぐらい前に取らせ
ていただいたガラパゴスさんの車内で
いかに定着させたかというこのチーム内で
え月5億トークン使うガラパゴスではこ
書いてあるんですけどここでもですね全く
同じ内容をこの場合ガラパゴスさんが自分
たちでいかに広げてるのかということで
教えてくれていまして結局のところ
車内のメンバーに頑張って使ってもらおう
と思ってもなかなか難しいよねと大変と
いうことですねなのでどうしたかて言うと
彼らもExelであったりとかスプレッド
シートに入れて最低限の情報を入力したら
後は勝手にやってくれるよてことですね
なぜ難しいのか結局現場の1人1人っての
は新しいツールを工夫して頑張って使う
余裕はないのよとなので1人1000人で
決めてその人がどんどん作りこれを広げて
いくとさっきのCIOもしくは推進担当の
役割を車内でガラパゴスさんの場合には
1000人で決めて広げたらしいんです
けれどもこれによってガガガといろんな
業務に広げることができて負けだけでは
なくどんどん別の業務でスプレッドシート
で便利な環境を作ってあげてユーザー使う
だけという風に広げるというまさに全く
同じことをご紹介いただいていてこれ動画
めちゃくちゃ面白くあんまり回ってないん
で是非見て欲しいなと思うですけど
めちゃくちゃ面白いですさてまこのように
ノープロンプトで定する成果を出して期待
をを上げてさらにそれを現場はただ何かの
ツールを使うだけワンクリックスプレッド
シート開くだけで使えるという状況にする
ことで定着を剥がれるとこれによってスニ
ハウタの案件では8割ぐらいのユーザーが
実際利用するような状況も出てきてるよう
で非常に素晴らしいということなんです
けどここでステップ1に戻りましてせ成果
を上げるインパクトのある事例を作らなく
ちゃいけないんですけどじゃあどういう
業務とか領域が生成合で成果出せるのか
これが重要ですよねここに関してお伺いし
ました多分これ皆さん着手しようと思うと
どういうところがチャットGPTをこう
使う上で相性がいいんですかというのが
すごい気になると思うんですよねなかなか
難しいポイントですよねでちょっと私なり
の1つの答えがあるのでそれを喋って
みようと思うんですけどチットGPTって
あの自然言語で入力できるって強みがあっ
たりしますよねでまあかも人が考えた
みたいに自然言語で回答することができ
るっていうこう強みがあると思うんですよ
でもですねよくよく考えてみるとさっき
あのノープロンプト化するってお話があっ
たと思うんですけど実際にプロンプトを
書く要は自然言語で入力するという機能は
あえて消し去ってしまってますよねそして
しかもアウトプットも業務で使う上であれ
ば自然言語で出されるよりもそのまま業務
で使うフォーマットで出される方がいい
ですよねでさっき実際に私が作った
プロントはそうしてるわけなので実はです
ねあえて自然言語で入力できますそて自然
言語で会話できますという能力を消して
しまってるんですよじゃ何が残るかという
とあたかも人が考えたように振る舞える
ところなんですよ例えば書類を作ったり
する時にえあたかも人が考えているかの
ように書類を作ったりすることができると
いうようなこの振る舞いが生成の本質的な
価値なんですねなのであえて自然言語で
入力するというのをやめてしまって
フォーム入力にするノープロンプとかする
とことですねそしてアウトプットも業務で
そのまま使えアウトプットにするいわゆる
思考するという能力だけを生成アから抽出
してやるというのが大事なんですねでここ
まで考えるとちょっとえ生成AIを使う
ポイント生成AIの相性のいいポイントの
見つけ方が見えてきてですね我々がよくお
話しするのはワークフローをやっぱりこう
ざーっと全体を洗い流すんですけどこの中
のうちですねもうプログラムでできるよう
なルールメイクできている場合のタスクっ
てプログラムを作ってしまったりあるいは
え何かツールを導入して自動化できたりし
ているケースが多いですただちょっと人が
考えなきゃいけないたら手離れしないんだ
よねいうようなタスクここの大体ができる
のが生成AIの強みなんですよねなので
ざーっワークフロー見てみてここ
ルーティンワ高いはずなのにちょっと人が
毎回考えなきゃいけないから手離れ悪いん
でっていうポイントが必ずありますそこを
生成合で代替するというところを目指すと
いいと思います
まこういった形でですねあの何でしょう今
まで例えばプログラムだと思考をする
ところまで大体できなかったからフル
オートメーションできなかったんですけど
思考をするというところまで大体でできて
しまうという意味で全ワークフロー
オートメーションできるんじゃないかって
いう感覚になると思うんですよねまこれが
まさに生成AIがこう流行ってえ投資家と
かにも評価される理由になった1つだろう
なと思ってるんですよねまなので
ワークフローあのチャトGPTに相性の
いい業務を見つける時には業務全体をざっ
と見渡して思考の介在があることによって
完全にルーティン悪化できなかった業務
みたいなものを探すのがいいと思い
ますいや非常に勉強になりますよねどう
いう視点で正生AIならではの導入の
ポイントえ相性がいいよも見せていくのか
というところでこの思考でよって思考に
よって自動化できなかったっていうパート
を見つけてそこにうまく入れてあげること
によってまその前後も一定自動化できき
たりとか人間を解体する必要がなくてえせ
成果が出やすいというところですごい参考
になりますねまちなみにちょっとこれは私
の整理なんですけれども私自身も全く同じ
ような考え方で何をするかって考えてるん
ですけど僕自身の場合はこんな風に整理し
ましたね成功しやすいケースとちょっと
厳しいケース成功しやすいケースっていう
のはま反復的なタスクにフォーカスをして
全部じゃなくてその特定のタスクだけを
まずは生成合で自動化反自動化していくと
そうするとプロセスは一緒なんでさっき別
の話になりましたけど全部の業務を見直す
とかワークフロー変えるのはすごい大変な
んでクイックウンするんであれば特定の
とこにフォーカスして後は一緒のフローに
するのが楽かなとそもう1個ポイントが
ありましてAIがやった後の過程で人間
チェックは残すとこれがね結構私は
ポイントかなと思ってますなぜならAI
かなり精度が高いんですけどやっぱり当然
100%じゃないんですね実は人間も
100%そもそもないんで人間より高く
なってるじゃんという話もあるんですけど
とはいえやっぱり仕事の何か流れがある中
でAIが最終アウトプットを作ってそれが
間違ってたりとかミスがあると実は人間の
方がミス率高いじゃんとはなかなかなん
ないんですよねAIダメだなと怖いなと
いう感じになっちゃうとここで後から人間
チェックする過程が残っていれば最終責任
はそのチェックする人に入るわけですし
その人がちゃんとしればいいわけなんで
これによってAIのマイナスが起こり
にくいというところがまたクイックウンで
は結構ポイントなのかなと思っています
逆に言うとちょっと難しいのはプロセス
全体をなるべくAIにしたいなこうすると
ですねまそもそもプロンプトとか生成AI
部分作るのも大変ですしそれぞれの過程で
出たデータっていうのを連携しなくちゃ
いけないんでプログラム作るのも大変と
ツール横断したりとかフォーマット変え
たりしながら持ってこなくちゃいけないん
でそこの作り込みが面倒くさいとさらに
作りすぎるとAIにアウトプットの高い
精度を求める感じになりやすいのでそう
すると結局人間がチェックした方が本当は
いいよねという風になっておりまミスで
期待値が下がりやすいということで私自身
はこの辺が重要なのかなと思ってるんです
けれどもさっきの思考を抽出してその抽出
した思考部分がこれまでできなかったこと
に当てていくそれによって
オートメーションのパターンが増えていく
これはもう本当賛同でしてま願ばだんだん
右側のような感じになればなと思うです
けれども今視点のクイックウンとしては
こういうことかなと思っていますええ今回
は本さんにま30社以上の導入験から教え
てもらいましてまず体制ですねAI
プロンプトが履ける人を中心として推進
チーム現場メンバーとに分けると順番とし
てはまずはプロンプトエンジニアと推進
チームでインパクトが出でかい事例を作っ
て生成アに関する期待値を下げない意欲を
高めるというのをやるそして2つ目それは
現場に展開する時にはプロンプトを使って
ねではなくてなるべく自動化ツールの中に
組み込む面倒くさくな使ようにしていく
これによって少なくともその業務において
は展開がどんどんできるとまこれが今回の
内容だったかなと思っていて非常に
リアリティもありますし試験というかその
実績のある形で教えていただいてツモさん
本当にありがとうございましたえところで
本日は内容以上になりまして最後に簡単に
告知をさせてくださいまスニフハウスさん
ですねえ様々な生成案に関する導入支援さ
れておりましてコンサルフェズもやられて
ますし開発の支援もされているとまた研修
といった人材の教育もされてらっしゃる
ようでして我々としてもですね一緒にす
組んで案件をやったりとか連携強化しよう
かなと思ってるので是非こういった関心が
ある方は直接でも大丈夫ですしもし私試合
の場合にはご相談いただければつうことも
できますえ続けて生成AIサミット7月の
17に実施します生成AIのビジネス活用
のこの視点での再先端をお伝えする
イベントにしていこうと思っています
もちろんこのイベントだけではなくまた次
のイベント第3回第4回とやっていこうか
なと思ってるんですけども実は今回の
イベントまだページには出ていないんです
けれどもま様々なご登壇者にご登壇
いただこうと思っいて決まってきてるん
ですがなんと今回お話聞いたツさんもご
参加いただけと決定しましてこの視点での
さらに最新の知見やティップス事例を教え
てもらおうと思ってるので是非皆さん振っ
てご応募をよろしくお願いしますまた私の
会社ですねさっきのツモさんの話で言うと
まさにcio的な領域をこのBの
アドバイザリーでやるケースもありますし
もうちょっと1人1人がとりで理解した方
がいいよねという中で車内の登壇とか
イベントの登壇とかあとは研修で入らして
もらって基礎のレベルを上げてていく
みたいなこともやっておりますので興味が
ある方は是非ご相では幸いですえLINE
の公式アカウントでは毎週のAIニュース
の資料やえ最新のイベントをご案内してる
ので登録をよろしくお願いしますまた
YouTube日々発信しておりまして
様々な動画作っておりますえプレイリスト
でいろんなテーマでまとめているので是非
関心があるテーマからご覧いただければ
幸いですえということで本日の内容は以上
になりましてありがとうございましたいや
ツモさんの話めちゃくちゃ面白くてですね
ま話を聞いてもうすぐに動画にこんな風に
しちゃっておりますしまたイベントもです
ね是非出ませんかということでもっと
もっと最新の知見であったりとか成功例を
教えてもらって皆さんに広げることによっ
て生成使って業務セサ性上がると実際生成
愛ってま組織によってはやぱ使うシないよ
ねとかなかなかうまく使えないよね業務に
よってはそこまで使うシンがないケースも
当然あると思うんですけどとはいえもう
これからの新しい時代は使えるシンでは
使うのが当たり前だと思うんですよねそれ
にあたって組織の中で生成あて普通に使う
よねってなってんのは重要かなと思い今回
のアプローチまずはインパクト事例を作っ
てノープロントで広げるそれによってAI
すごい使えるねという風にした上でもう
ちょっと新しい取り組みをしたりとか予算
をつけたりとか体制を強化していくみたい
なことがこれからすごい重要かなと思うの
でまさにこういう事例をですね自分自身も
作っていかねばなという風に思っています
しま作ってるプレイヤーとツモさんも含め
て連携していきながらどんどんこう業界
盛り上げて広げていくのも重要かなと思う
のでまそんなようなYouTube発信を
しておりますので是非チャンネル登録いい
ねコメントよろしくお願いしますそれで
はたお会いし
ましょうリモートワーク研究所では
リモート時代に活躍して稼ぐためのツール
の使い方やノウハウをどんどんご紹介して
いきます是非チャンネル登録していただい
て私と一緒に学んでいきましょう
5.0 / 5 (0 votes)