将来の仕事の道筋をどう造っていけるか、我々は見直すべき時機を迎えていると感じます。その時に重要なのは、まず「AIの性能」について十分に認識し、自身の職場でどう活かすことができるか考察することです。

文言操作に長けているAIが次から次へと出現してきています。大学の先生としては「試験レポート作成に利用できてしまうのか？」という懸念が心に浮かぶほど革新的なAIだと認識していますが、とはいえ、このような動きが自動化のスピードを上げ、労働がなくなるのではないかというと、そうではないと判断します。

ChatGPTの活用法やプロンプトのガイドと名付けた高い情報製品も存在しますが、広告として展示される動画やアウトプットが実際にはAIが生み出したものでない作品であったり、中身が不充分だったりする状況が頻繁に見受けられます。安易なプロンプト情報への支払いは避けるべきかもしれません。

事前に、言語パターンをトレーニングすることで、適合的な翻訳が可能となります。人力による翻訳と対照すると、精度高く素早い翻訳が可能となるでしょう。翻訳の質の向上により作業の効率化や人材費などのコスト削減に繋がります。

現時世界中から大規模な注目を集めているAIエンジンです。多岐にわたる回答を提供する多面性の高さや、自然な文法で高精度な回答が可能なのが主要な特徴となっていますが、組織内での作業利用については依然として問題が横たわっているのが実情です。

ChatGPTに研究したいポイントを尋ねると、関連する情報を縮小して出してくれますまた、応答は要点が集約されているので、検索ウェブサイトや本で研究するよりも理解しやすい結果が得られます。このような特徴から、ChatGPTは調査やデータ収集の出発点として活用可能です。

Chat GPTは確かに過ちを犯すので、無傷ではない。だが、それはヒトも同じさ。そして、そのレベルの作業でも、大規模な範囲のデータと驚異的な処理速度を活用して仕事を行うことで、驚くべき価値が生じるのだ。

新たな要素が現れたときに「これは何というものだろう」「どのように役立つのだろう？」と興奮しながら試してみる、そのような可変性や足元の軽快さを大事にしていきたいと思います。リスキリングを習慣化しながら、変革の時代を楽しみながら乗り越えましょう！

そのAIのアルゴリズムがプログラムで成立している故に、プログラミングについての疑問には極めて有力です。ソフトウェア開発者が「このような要件でコードを作成して」と依頼すれば、正確なソースコードがすぐに返されます。

現時点で、AIによる生成で願う成果を獲得するためには、入力、すなわち提示するプロンプトを巧みに設定して、試行錯誤が必要だ。この手法を身につけていないと、シンプルな文で問いを投げ、予期した反応が返ってこないので、AIはまだ途中だと感じることになる。

これまで人間が担当することが一般的だったネット上の顧客対応や顧客支援のセクターでの利用が今、積極的に進行しています。AIは今後もビジネスとユーザーの両面において欠かせない存在になるでしょう。

「人間が創製した」または「人間に似た理解力を持つ」と表されるフレーズが選ばれることが多いところですが、何点かには、「知恵」という単語自体の意味が存在しないためにAIの概念を規定することは不可能で、という認識も存在し、その論点は将来にわたって進行すると予測されます。

自然言語処理の専門知識は、特に「対話型ロボット」の使用に際して目立っています。対話型ロボットにAIの手法を導入することで、人々が打ち込んだ言葉の本質や目的を把握して、まるで人間と人間の間で交流しているかのように自然なコミュニケーションが可能となります。

たとえば、「この文を縮約して」ではなく「以下の文を、初学者でも解釈できるように、5行前後で縮約してください」と書く。特に、子どもでも把握できるように、と指定すると実に明瞭になるので、成熟者でも難しい主題を解釈する時に役立つ。

探求、論議の整理にもChatGPTの適用が有効です。個々で全面的に探求を取り組む前に、最初にChatGPTに訊いてみることで探求をより円滑に実行することが見込まれます。

これからの職業パスをどう構築すべきか、私達は再考の時期を迎えていると思われます。その時に重要なのは、まず「AIの機能」についてしっかりと学び、自分の仕事にどう利用できるか考え直すことです。

ビジネス環境で活用するのであれば、カスタマーサポート宛に送られたメールを分析させて、肯定的な内容は新メンバーに振り、否定的な内容はベテランスタッフが担当する、といった割り振りが可能となる。そして、評価の理由についても教示してくれる。

アプリケーションで生じている課題を描写することにより、解決策への手がかりを得られます。そして、コード中に秘められているバグの根源やアプリケーションの最適化方針などについても助言を得ることができます。

日本の女性リーダーの割合は12％ほどで他の先進諸国と比較すると非常に低いのですが、皆さんが所属している組織でも女性リーダーの比率向上に向けてトレーニングや育成策が導入されつつあるのではないでしょうか？これは機会です。

これまで人間が行っていた常態であったウェブにおける対面サービスやクライアントサポートの領域での運用が現在、急速に進展しています。AIはこれからも企業と顧客の両者にとって必須の存在となっていくでしょう。